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Who am I? nnn aNo研のM5担当/TikTok担当です。 aNo研というものづくり集団をやっています。 あなたの心が動く、をコンセプトに活動して います。主に、XとTikTokで活動しています。

Who am I?

M5Stack 2019 StickV(K210) 2021 UnitV2(SSD202D ) UnitV3(AX620A ) 2024 ModuleLLM (AX630C ) M5StickV/UnitVを遊び倒し、後継のUnitV3で搭載されたAXERAのチップに興味を持って、 発売を心待 ちにしていました。いつの間にかUnitV3は消え、 Module LLMが発売されました。 Module LLM 発売前 2024 LLM630ComputeKIT (AX630C ) AXERA Gen1:AX630A → Gen2:AX620A/620U →Gen3:AX650A/AX650N→Gen4:AX630C/AX620Q 2023/1～2024/6 2024/6～2024/10

https://qiita.com/advent-calendar/2024/m5stack_module_llm ModuleLLMｱﾄﾞｶﾚを作成して雑に書く。

Qiitaから完走賞とクリスマス大抽選キャンペーン1等を頂きました。 ModuleLLMｱﾄﾞｶﾚを作成して雑に書く。 2023年 2024年

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〇C++： AX620E BSP SDKライブラリ＋ aarch64-linux-gnu(arm用のクロスコンパイラ) https://github.com/AXERA-TECH/ax-samples https://github.com/AXERA-TECH/ax620e_bsp_sdk 〇Python: pyaxengine https://github.com/AXERA-TECH/pyaxengine Pulsar2： AxeraのチップのNPUで 機械学習のモデルが動くように、 onnxモデルをaxmodelに変換するツール ・Module-LLMでNPUモデルを使ったアプリを作るには？： ( M5Stack LLM 座談会 #01で@AirpocketさんがAXERAに依頼した結果、リリースされました！感謝！！) 量子化して コンパイルして ONNXモデルを axmodelが完成

どれくらい早くなるのか？ 252x252 NPU(quentized) 518x518 NPU(quentized) 518x518 CPU 252x252 CPU このモデルは80～180倍速い。 モデル変換することでNPUを使った推論になり、モ デル構成によっては処理速度が圧倒的に早くなり ます。但し、NPU推論は、主に量子化誤差が発生し ます。

量子化とは？ Float32→INT8量子化をすると、32Bit(2ଷଶ)から8Bit(2଼ =256）の分解能に粗くなることで、量子化誤差が出ます。 量子化の処理を行う中では、量子化誤差を小さくするため、各レイヤーでスケール係数とゼロ点を設定して計算す る範囲を狭める処理が入ります。 スケール係数が大きいと階段状の誤差が出てしまいます。スケール係数が小さいと階段状の誤差は小さくなります が、OutputがRangeを超える飽和が起こりやすくなっていまいます。 スケール係数とゼロ点は、量子化の処理の中でキャリブレーションのデータセットを使って決定します。 誤差 誤 差 OutputのRangeに対して、 大きいスケール係数の場合 OutputのRangeに対して、 適切なスケール係数の場合 誤 差 OutputのRangeに対して、 小さいスケール係数の場合 Range= スケール係数x255 Range= スケール係数x255 Range= スケール係数x255

𝑥′ 𝑦′ 𝑧′ 𝑤′ = 𝑚ଵଵ 𝑚ଶଵ 𝑚ଷଵ 𝑚ସଵ 𝑚ଵଶ 𝑚ଶଶ 𝑚ଷଶ 𝑚ସଶ 𝑚ଷଵ 𝑚ଷଶ 𝑚ଷଷ 𝑚ଷସ 𝑚ସଵ 𝑚ସଶ 𝑚ସଷ 𝑚ସସ 𝑥 𝑦 𝑧 1 ②.Pythonでプログラミングします。 ①.ディープじゃないシンプルな 幾何学変換のモデルを作ってみます。 𝑚ଵଵ 𝑚ଶଵ 𝑚ଷଵ 𝑚ସଵ 𝑚ଵଶ 𝑚ଶଶ 𝑚ଷଶ 𝑚ସଶ 𝑚ଷଵ 𝑚ଷଶ 𝑚ଷଷ 𝑚ଷସ 𝑚ସଵ 𝑚ସଶ 𝑚ସଷ 𝑚ସସ 𝑥 𝑦 𝑧 1 𝑥′ 𝑦′ 𝑧′ 𝑤′ ←行列と行列の乗算 ③. Nectronでonnxを開きます。

# Pulsar2(docker)を起動 user@ubuntu$ sudo docker run -it --net host -v $PWD:/data pulsar2:3.3 # pulsar2 buildでモデル変換(量子化＆コンパイル) root@:/data# pulsar2 build --config matmul_model.json 量子化onnxモデル

Float32 Float32 S8 S8 U8 Float32 量子化ONNXをNectronで開くと、 スケール係数とゼロ点が確認できます。 スケール係数とゼロ点は、 キャリブレーションのデータセットを使って、 Pulsar2の量子化処理の中で決定します。 スケール係数 ゼロ点 スケール係数 ゼロ点 量子化 量子化戻し

Pythonライブラリpyaxengineを使うと、 onnxruntimeから2行変えるだけでModuleLLMでのNPU推論ができます。

ModuleLLM[AX630C(AX620E)]のNPUで動く変換前のONNXオペレータ 注記1) オペレータによって、制約があります。以下参照のこと。 https://pulsar2-docs.readthedocs.io/en/latest/appendix/op_support_list_ax620e.html

https://github.com/anoken/Howto_Pulsar2 ソースコード置き場：