在邊緣人工智能（Edge AI）快速發(fā)展的背景下，將訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型高效部署到嵌入式硬件平臺已成為開發(fā)流程中的關(guān)鍵瓶頸。盡管TensorFlow Lite、ONNX等框架在模型開發(fā)階段提供了良好的跨平臺支持，但將其適配至特定MCU或MPU架構(gòu)時，仍需大量手動優(yōu)化與底層代碼調(diào)整，導(dǎo)致開發(fā)周期延長、資源消耗增加。

為解決這一挑戰(zhàn)，瑞薩電子（Renesas）推出了Robust Unified Heterogeneous Model Integration（RUHMI），一款專為簡化AI模型在嵌入式設(shè)備上部署而設(shè)計的工具鏈。RUHMI的核心目標(biāo)是實現(xiàn)從主流AI框架到瑞薩處理器的“一鍵式”模型集成，顯著降低部署門檻，提升開發(fā)效率。

RUHMI架構(gòu)與核心技術(shù)

RUHMI集成了EdgeCortix? Mera? 2.0編譯器，該編譯器針對瑞薩的異構(gòu)計算架構(gòu)（如帶有AI加速單元的RA系列MCU或RZ系列MPU）進(jìn)行了深度優(yōu)化。其工作流如下：

模型導(dǎo)入：支持TensorFlow Lite（.tflite）和ONNX（.onnx）格式的模型文件輸入，覆蓋大多數(shù)主流訓(xùn)練框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）的輸出。

圖優(yōu)化與量化：自動執(zhí)行算子融合、常量折疊、內(nèi)存布局優(yōu)化，并支持INT8量化，以減小模型體積、提升推理速度，同時盡量保持精度。

代碼生成：自動生成高度優(yōu)化的C源代碼、頭文件及二進(jìn)制權(quán)重文件，可直接集成到IAR、GCC或瑞薩E2 Studio等標(biāo)準(zhǔn)嵌入式開發(fā)環(huán)境中。

硬件映射：智能調(diào)度計算任務(wù)至CPU核心、DSP單元或?qū)Ｓ肁I加速器（如RZ/V系列的DRP-AI），最大化利用硬件資源。

雙模式操作：GUI與CLI并重

RUHMI提供兩種使用方式，滿足不同開發(fā)場景需求：

圖形化界面（GUI）：深度集成于瑞薩E2 Studio IDE中，用戶可通過直觀的向?qū)浇缑嫱瓿赡Ｐ蛯?dǎo)入、參數(shù)配置、代碼生成與部署。適合初學(xué)者或需要快速原型驗證的工程師，無需編寫腳本即可完成端到端部署。

命令行接口（CLI）：支持Windows和Ubuntu系統(tǒng)，開發(fā)者可通過shell或Python腳本調(diào)用RUHMI命令，實現(xiàn)自動化構(gòu)建、批量模型轉(zhuǎn)換與CI/CD流水線集成。此模式適用于團(tuán)隊協(xié)作、回歸測試和大規(guī)模產(chǎn)品開發(fā)。

典型應(yīng)用場景

RUHMI特別適用于以下邊緣AI應(yīng)用：

工業(yè)視覺檢測：將YOLO、MobileNet等模型部署至產(chǎn)線攝像頭，實現(xiàn)實時缺陷識別。

預(yù)測性維護(hù)：在電機(jī)控制器中運行LSTM或CNN模型，分析振動與電流信號。

智能人機(jī)交互：在HMI設(shè)備上部署語音喚醒、手勢識別模型。

自動駕駛感知：在ADAS域控制器中部署目標(biāo)檢測與語義分割網(wǎng)絡(luò)。

性能優(yōu)勢與開發(fā)效率提升

通過RUHMI，開發(fā)者可避免繁瑣的手動內(nèi)核移植與匯編級優(yōu)化，將原本數(shù)周的部署周期縮短至數(shù)小時。生成的代碼經(jīng)過編譯器級優(yōu)化，在瑞薩平臺上可實現(xiàn)接近理論峰值的計算效率。此外，工具鏈內(nèi)置的調(diào)試支持便于性能剖析與功耗評估。