# AI-Box软件实现指南 ## 1. 开发环境搭建 ### 1.1 系统要求 - **主机系统**: Ubuntu 20.04 LTS 或更高版本 - **交叉编译工具链**: aarch64-linux-gnu-gcc 9.3.0 或更高 - **存储空间**: 至少20GB可用空间（包含模型文件） ### 1.2 依赖安装 ```bash # 基础开发工具 sudo apt update sudo apt install -y build-essential cmake git wget curl # 交叉编译工具链 sudo apt install -y gcc-aarch64-linux-gnu g++-aarch64-linux-gnu # Python环境（用于模型转换和测试） sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install onnx onnxruntime numpy torch torchvision # Fellow 1 NPU SDK（需从厂商获取） # 解压到 ./fellow1-sdk 目录 ``` ### 1.3 代码仓库配置 ```bash # 克隆项目仓库 git clone http://zxu:zxu123456@47.253.94.217:3000/zxu/its-gen1.git cd its-gen1 # 配置Git用户信息 git config user.name "Your Name" git config user.email "your.email@company.com" # 创建开发分支 git checkout -b feature/your-feature-name ``` ## 2. MCU软件开发指南 ### 2.1 项目结构 ``` mcu/ ├── src/ │ ├── main.c # 主函数入口 │ ├── power_manager.c # 电源管理模块 │ ├── spi_driver.c # SPI驱动实现 │ ├── uart_driver.c # UART驱动实现 │ ├── gpio_driver.c # GPIO驱动实现 │ └── ipcl_protocol.c # IPCL协议栈 ├── include/ │ ├── power_manager.h │ ├── spi_driver.h │ ├── uart_driver.h │ ├── gpio_driver.h │ └── ipcl_protocol.h ├── test/ │ └── mcu_unit_tests.c # 单元测试 └── CMakeLists.txt # 构建配置 ``` ### 2.2 关键接口实现 #### 2.2.1 SPI驱动实现要点 ```c // spi_driver.h #define SPI_BUFFER_SIZE 512 #define SPI_SYNC_HEADER 0xAA55 typedef struct { uint16_t sync_header; // 同步头 0xAA55 uint8_t command_type; // 命令类型 uint16_t data_length; // 数据长度 (0-512) uint8_t data[SPI_BUFFER_SIZE]; // 数据区 uint16_t crc; // CRC校验 } spi_packet_t; // 关键函数 int spi_init(uint32_t baudrate); // 初始化SPI (≥10Mbps) int spi_send_packet(spi_packet_t* packet); // 发送数据包 int spi_receive_packet(spi_packet_t* packet); // 接收数据包 uint16_t calculate_crc(uint8_t* data, size_t len); // CRC计算 ``` #### 2.2.2 电源管理状态机 ```c // power_manager.h typedef enum { POWER_MODE_RUNNING, // 运行模式 POWER_MODE_SLEEPING, // 休眠模式 POWER_MODE_LOW_POWER, // 低功耗模式 POWER_MODE_SHUTDOWN // 关机模式 } power_mode_t; // 状态机函数 int power_manager_init(void); int set_power_mode(power_mode_t mode); power_mode_t get_current_power_mode(void); int handle_wakeup_source(wakeup_source_t source); ``` #### 2.2.3 SoC健康监测 ```c // uart_driver.h #define UART_HEALTH_REPORT_PERIOD_MS 1000 #define UART_HEALTH_TIMEOUT_MS 3000 typedef struct { uint8_t sync_header; // 0xAA uint8_t status_type; // CPU/MEM/PERIPH/SYSTEM uint32_t status_data; // 状态数据 uint8_t crc; // CRC校验 } uart_health_packet_t; // 健康监测函数 int uart_health_monitor_init(void); int start_health_monitoring(void); int stop_health_monitoring(void); void handle_soc_timeout(void); // SoC超时处理（强制复位） ``` ### 2.3 编译与调试 ```bash # MCU编译 cd mcu mkdir build && cd build cmake .. -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchain-arm-none-eabi.cmake make # 调试命令（使用JTAG/SWD） arm-none-eabi-gdb mcu_firmware.elf ``` ## 3. SoC软件开发指南 ### 3.1 项目结构 ``` soc/ ├── kernel/ │ ├── drivers/ # 内核驱动 │ │ ├── fellow1_npu.c # F1 NPU驱动 │ │ ├── camera_v4l2.c # 摄像头V4L2驱动 │ │ └── ipcl_interface.c # IPCL接口驱动 │ └── config/ # 内核配置 ├── userspace/ │ ├── system_service/ # 系统服务 │ ├── ai_service/ # AI服务 │ ├── communication/ # 通信模块 │ └── utils/ # 工具库 ├── models/ # 模型文件 │ ├── qwen-7b.onnx │ └── llama-7b.onnx └── CMakeLists.txt ``` ### 3.2 Linux内核配置要点 ```bash # 必需的内核配置选项 CONFIG_GPIO_SYSFS=y CONFIG_SPI_MASTER=y CONFIG_SPI_SPIDEV=y CONFIG_SERIAL_8250=y CONFIG_V4L_PLATFORM_DRIVERS=y CONFIG_PCIE_DW=y CONFIG_THERMAL=y ``` ### 3.3 Fellow 1 NPU驱动开发 ```c // fellow1_npu.h struct fellow1_npu_device { void __iomem *regs; // 寄存器映射 struct pci_dev *pdev; // PCIe设备 dma_addr_t shared_mem_dma; // 共享内存DMA地址 void *shared_mem_virt; // 共享内存虚拟地址 }; // 关键API int fellow1_npu_init(struct pci_dev *pdev); int fellow1_npu_submit_inference(void *model_data, size_t model_size, void *input_data, size_t input_size, void *output_buffer, size_t output_size); int fellow1_npu_wait_completion(void); ``` ### 3.4 AI服务实现 ```python # ai_service/model_manager.py class ModelManager: def __init__(self): self.loaded_models = {} self.shared_memory_pool = SharedMemoryPool() def load_model(self, model_path, quantization='INT8'): """模型分片加载，避免内存溢出""" model_chunks = self._split_model(model_path) for chunk in model_chunks: self._load_chunk_to_npu(chunk, quantization) return model_id def inference_async(self, model_id, input_data, callback): """异步推理接口""" task_id = self._submit_to_npu(model_id, input_data) self._register_callback(task_id, callback) return task_id ``` ## 4. F1 NPU软件开发指南 ### 4.1 推理运行时架构 ``` f1_runtime/ ├── scheduler/ # 任务调度器 ├── memory_manager/ # 内存管理器 ├── kernel_executor/ # 内核执行器 ├── quantization/ # 量化模块 └── api/ # 对外API ``` ### 4.2 关键优化技术 - **零拷贝传输**: 使用PCIe ATS (Address Translation Services) - **模型分片**: 将大模型分割为适合NPU缓存的小块 - **量化感知训练**: INT4/INT8量化保持精度 - **温度自适应**: 根据芯片温度动态调整频率 ## 5. 集成与测试 ### 5.1 构建脚本 ```bash #!/bin/bash # build_all.sh set -e echo "Building MCU firmware..." cd mcu && mkdir -p build && cd build cmake .. && make cd ../.. echo "Building SoC kernel modules..." cd soc/kernel && make ARCH=arm64 CROSS_COMPILE=aarch64-linux-gnu- echo "Building userspace applications..." cd ../userspace && cmake . && make echo "Build completed successfully!" ``` ### 5.2 测试策略 - **单元测试**: 每个模块独立测试 - **集成测试**: MCU-SoC-F1三端联调 - **性能测试**: 推理延迟、功耗、唤醒时间 - **可靠性测试**: 极端温度、电源波动、故障恢复 ### 5.3 调试技巧 - **日志级别**: DEBUG/INFO/WARNING/ERROR - **串口调试**: MCU和SoC都输出调试信息 - **性能分析**: 使用perf和ftrace分析瓶颈 - **内存检查**: Valgrind检测内存泄漏 ## 6. 版本管理规范 ### 6.1 Git提交规范 ``` feat: 添加新功能 fix: 修复bug docs: 文档更新 style: 代码格式调整 refactor: 重构代码 test: 添加测试 chore: 构建或辅助工具变更 ``` ### 6.2 分支策略 - **main**: 稳定版本，可发布 - **develop**: 开发主干，集成各功能 - **feature/***: 功能开发分支 - **hotfix/***: 紧急修复分支 ### 6.3 代码审查清单 - [ ] 代码符合编码规范 - [ ] 单元测试覆盖率 ≥ 80% - [ ] 内存安全（无泄漏、越界） - [ ] 异常处理完整 - [ ] 性能满足需求 - [ ] 文档同步更新 ## 7. 部署与维护 ### 7.1 固件更新流程 1. 构建完整固件包 2. 通过远程管理接口推送 3. MCU验证固件完整性 4. 安全回滚机制（失败时恢复旧版本） ### 7.2 远程监控 - **健康状态**: CPU/内存/温度/电源状态 - **AI性能**: 推理QPS、延迟、成功率 - **通信质量**: SPI/UART错误率、重传次数 - **告警机制**: 异常情况自动上报 --- **注意**: 本文档需要与《软件需求规格说明书》和《软件架构设计》配合使用，确保实现与设计一致。