技术标签： MTK Neuropilot 人工智能
0. 简介：
Neuropilot是MTK AI ecosystem的中心。其目标是在终端设备(边缘设备)上运行AI程序，而非在服务器端运行。以此加强私密性和降低网络成本。
Neuropilot是一系列软件工具和API. 借助这些工具，用户可以在MTK设备上开发和部署AI程序。
借助这些工具，用户可以将Tensorflow, Tensorflow Lite, Caffe等格式模型检查，加载和转换为MTK优化过的模型格式。对于Android平台，Neuropilot为NNAPI做了扩展，使得AI程序在MTK设备上有更好的表现。
Neuropilot提供命令行工具组Neuropilot MLKit将模型转换为MTK 量化过的TF Lite模型。
NNAPI添加入NDK,可以在运行神经网络时使用GPU和MDLA内核， 而Neuropilot优化了NNAPI,使之在MTK设备上有更好的表现。
Neuropilot还包含一个模拟器----APU Simulator。
支持在Android操作系统和嵌入式Linux操作系统运行。
1. 总体开发流程如下：
1.1: 总体流程：
A.将训练好的模型(FP32)使用NeuroPilot各种工具进行优化。(MTK也有自己的TOCO工具)
B.加载此优化后的模型进行推理。
1.2. Android平台：
1.2.1: 程序方式：
三种方式选择：
A. Native C方式，使用C++开发，并使用Android NNAPI接口。（此方式比较特殊，直接dlopen libtflite_mtk.so libtflite_mtk_static.so, 从中取出符号 fn_ANeuroPilotTFLite_setInputTensorData等，fn_ANeuroPilotTFLite_invoke， fn_ANeuroPilotTFLite_getTensorCount等直接使用）
B. JNI方式。APP使用JNI方式访问TF Lite的C++版本。
C. Jave原生方式。使用Java版本的TF Lite接口。
1.3. 嵌入式Linux平台：
两种方式：
A. C++应用程序，使用 TF Lite C++ 接口来加载和执行 NN 模型。
B. C++应用程序， 使用Neuron C++ API 来加载和执行一个 NN 模型。
(MTK的Neuro SDK不需要对Tensorflow Lite, NNAPI, Android OS有依赖，可以显著提高模型性能)
Neuro SDK包括一个模型编译器工具，用于生成优化的网络模型格式 .dla，以及一个运行时 API，用于调用编译后的模型
附1：
NNAPI简介。
NNAPI在r17时被加入NDK. 作为底层，可以支撑上层深度学习框架Tensorflow, Caffe等高效完成推理。
对应用程序开发者，Google官方不推荐直接使用NNAPI, 而是只与TF Lite之类的机器学习框架打交道，构建出适用于TF Lite的模型并部署到Andoroid设备上，其余的工作交给TF Lite和NNAPI 完成。
NNAPI 具有机器学习框架的功能，只不过跟 TF Lite 比起来，NNAPI 更加底层，功能有限，没有那么多花哨的东西。不仅如此，NNAPI 还具有 NN Runtime 这个功能强大的执行引擎，能够利用安卓设备上各种 XPU，合理分配计算量，提高运算速度。
TF Lite 与 NNAPI 对接，使 TF Lite 的内部执行调用 NNAPI 完成
google 开源了 TensorFLow Lite，并且在 Android 8.1 版本上为 DSP、GPU、和神经网络芯片等硬件加速器支持了神经网络 API，为了在 Android 移动设备上全面支持 AI 做足了准备.
可以使用TOCO工具将Tensorflow PB模型转换为TF Lite模型。
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