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Edge Impulse 是为 Qualcomm Dragonwing 设备构建全新边缘 AI 模型的最简单方式。它是一个端到端平台,可帮助您构建数据集、训练模型,并以完整的硬件加速运行模型。它支持使用音频、图像和其他传感器数据构建 AI 模型——或以多种格式导入您自己的模型。

训练 AI 模型

要开始使用 Edge Impulse 进行构建:
  1. 确保您已完成开发板的设备设置。
  2. studio.edgeimpulse.com 注册一个免费的开发者账户。
  3. 在开发板上的终端或 ssh 会话中,从 Nodesource PPA 安装 Node.js 22:
    如果您从非交互式 SSH 命令或不会加载 ~/.bash_profile 的 shell 中运行这些命令,请同时在当前 shell 中导出该路径:export PATH="$PATH:$HOME/.npm-global/bin"
  4. 然后,安装 Edge Impulse for Linux,并将您的开发板连接到 Edge Impulse:

    已连接到 Edge Impulse 的 Qualcomm Dragonwing 开发板

  5. 按照任意一个端到端教程构建您的第一个 AI 模型。
提示: 使用右上角的目标选择器选择您的 Qualcomm Dragonwing 开发板,以获取准确的性能信息。
  1. 要运行您的模型,在开发板上的终端或 ssh 会话中:
    这将自动构建并下载您的模型,并在 NPU 上运行(仅限量化模型)。 或者,要手动下载 EIM 文件,请在您的 Edge Impulse 项目的 Deployment 页面中搜索 “Linux (AARCH64 with Qualcomm QNN)“。

自带模型(BYOM)

Edge Impulse 还允许您以 SavedModel、ONNX、TFLite、LiteRT 或 scikit-learn 格式导入您自己的模型(BYOM)。通过 BYOM 部署的模型在 Dragonwing 平台上得到完整支持,并支持 NPU 加速(针对量化模型)。请参阅 Edge Impulse 文档 > Bring Your Own Model

构建在 NPU 上运行的 C++ 应用程序

要使用 Edge Impulse 模型构建在 Dragonwing 开发板 NPU 上运行的 C++ 应用程序,请先安装 AI Runtime SDK - Community Edition,方法是在开发板上打开终端并运行:
之后,只需按照 edgeimpulse/example-standalone-inferencing-linux 中 “Qualcomm SoCs with Hexagon NPU” 下的步骤操作——但跳过手动安装 AI Engine Direct SDK 的部分,它已经配置好了。

提示

查看 NPU 性能

Dragonwing 平台配备强大的 NPU(神经处理单元),可以大幅加速 AI 推理。要查看 NPU 对性能的影响,您可以通过以下方式在 CPU 上运行模型:
例如,在 RB3 Gen 2 Vision Kit 上运行一个具有 700 万参数的量化 YOLO 示例模型,CPU 每次推理需要 47ms,而 NPU 仅需 2ms(!)。

故障排除

Error: EACCES: permission denied, mkdir ‘/usr/lib/node_modules/edge-impulse-linux’

默认情况下,npm install -g edge-impulse-linux 会尝试写入 /usr/lib/node_modules,这在 Ubuntu 上需要 sudo 权限。最简单的解决方法是为全局软件包创建一个新文件夹,并通过以下方式将其添加到您的 PATH: