嵌入式DSP与MCU构建的AI推理设备设计详解

本文探讨了基于内嵌DSP芯片和MCU的AI推理设备的设计与实现。首先，设计的关键焦点在于利用MCU的USB接口作为与上位机（主机）的主要通信方式，通过遵循RNDIS（Reduced Network Device Interface Specification，简化网络设备接口规范）协议，高效地接收和传输图像帧。RNDIS协议简化了设备间的通信，使得上位机能够方便地控制和获取下位机的实时数据。 MCU和DSP之间的交互则是通过SPI（Serial Peripheral Interface，串行外设接口）来完成。SPI是一种全双工通信接口，它允许高速、同步的数据传输，这对于处理复杂的AI算法至关重要。在本文中，设计者强调了在DSP芯片上运行卷积神经网络（CNN）算法，特别是选择MobileNet-SSD网络模型来进行物体识别。MobileNet-SSD作为一种轻量级的深度学习模型，适合在资源有限的设备上进行实时推理，它的高效性和准确性对于嵌入式AI应用具有重要意义。 在设备的工作流程中，图像帧从上位机传送到MCU后，经过处理，通过SPI传递到DSP进行分析。在DSP上，经过CNN算法的运算，识别出图像中的目标物体，并将结果转换为可供上位机理解的形式。最后，识别结果再通过USB接口返回给上位机，实现整个AI推理过程的闭环。 这篇论文深入探讨了如何在嵌入式环境下，利用DSP芯片的高性能计算能力，配合MCU的灵活接口管理，构建一个功能强大的AI推理设备。这种设计不仅提升了系统的性能和能效，还实现了物联网（IoT）设备中的智能感知与决策，对于推动边缘计算和智能硬件的发展具有实际价值。通过这种方式，AI技术得以在更广泛的设备中实现，从而推动了整个计算机行业的进步。