SemiDrive X9 AI 开发环境搭建

SemiDrive x9 AI 开发环境搭建分开发机端，开发板端。

主要的工具是SDNN， 它是一个基于开源编译器框架TVM的端到端的AI编译器框架, Semidrive对TVM编译器框架做了适配，主要特性如下：

支持操作系统：Android 、 Linux 和 QNX ;

支持推理后端：CPU 、 GPU 、 SlimAI 和 AIPU ;

支持开发及部署语言：C++ 和 Python ;

支持 异构 和 同构 模型部署模式;

支持 多进程 和 多线程 应用的开发;

以 ubuntu 18.04 为例，安装 开发机端环境。

1.安装docker

$ sudo apt-get update

$ sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

$ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu focal stable"

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

2. 从官网下载docker镜像后解压镜像

$ tar zxvf sdnn_docker_{版本号}.tgz

$ ls *.img

sdnn_docker_{版本号}.img

3. 加载镜像

$ docker load -i sdnn_docker_{版本号}.img

$ docker images

REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE

sdnn v3.1.0 756501bfa3c0 17 hours ago 24.3GB

4. 创建SDNN 开发容器

$ docker run -it --rm \

--name ${容器名} \

-v ${挂载开发机中的目录}:${容器内所映射的目录} \

-e ${容器中的环境变量} \

${镜像名}：${标签名} /bin/bash

$ docker run -it --name sdnn_$USER -v ${PWD}:$HOME sdnn:v3.1.0 /bin/bash

5. 进入容器安装SDNN

$ pip install sdnn-{sdnn版本号}-{python工具版本号}-{主机平台}.whl

结果如下：

开发板端：

1. 使用 sdnn_deploy.run 部署包，将其放到板子上任意路径，执行下述命令，可实现库的自动部署：

$ sh ./sdnn_deploy.run

2. 上述操作后，libtvm_runtime.so 、 opencv 和 libc++_shared 库都将自动部署到 /vendor/lib64 目录。

环境搭建完成！

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