面向嵌入式硬件的AI模型代码生成与部署流程-电子发烧友网
面向嵌入式硬件的AI模型代码生成与部署流程
MATLAB
2026-09-01
468
加入交流群
MATLAB
414 文章
176.4w阅读
67粉丝
+关注
描述
| 本文作者：MathWorks 中国高级应用工程师 袁航
随着 AI 模型逐步从实验室走向真实工程系统，如何将模型高效、可靠地部署到嵌入式硬件，成为 AI 工程落地的关键环节。本文将围绕嵌入式 AI 模型部署展开，重点介绍面向多种硬件类型的代码生成和部署流程。
一、嵌入式 AI 部署的硬件与应用场景
嵌入式 AI 的目标硬件大致可分为三类：轻量化硬件、高性能硬件和 AI 加速器。轻量化硬件以 Cortex-M和 DSP为代表，算力和资源相对受限，多用于处理时间序列、信号和音频等输入维度较低的数据，适用于虚拟传感器、设备预测性维护和助听器音频处理等场景;高性能硬件包括 x86、GPU、Cortex-A/R等芯片，多用于处理图像、视频、雷达和激光雷达点云等高维数据，计算量更大、实时性要求更高的任务，例如车辆目标检测、道路状况识别、工业产线光学检测;AI 加速器则以 NPU 为代表，通常需要和主处理器配合，用于在功耗受限条件下提升特定 AI 推理任务的性能。
二、三类代码生成与部署工作流
MathWorks 的代码生成工具包括：
MATLAB Coder 用于从 MATLAB 入口函数生成 C/C++ 代码;Simulink Coder 用于从 Simulink 模型生成代码，并结合使用Embedded Coder生成可集成、可量产的嵌入式代码;GPU Coder 则用于 CUDA 代码生成。
针对不同硬件目标和模型来源，可以选择不同的代码生成工作流。
第一类是“深度学习工具箱 + 代码生成”工作流，主要面向轻量化硬件。该路径通常适用于在 MATLAB 或 Simulink 中构建、训练的AI模型，以及通过模型转换导入的PyTorch/TensorFlow/ONNX 模型，并进一步通过 MATLAB Coder、Simulink Coder和Embedded Coder生成 C/C++ 代码。
第二类是 PyTorch & LiteRT 代码生成工作流，主要面向高性能硬件。很多团队的模型资产来自 PyTorch 或 TensorFlow，训练、迭代和版本管理也在这些框架中完成。这种情况下，可以选择在保留模型单一真实来源的同时，直接将通过 MATLAB Coder API加载的外部 PyTorch或 LiteRT 模型，生成不依赖 Python 的独立 C、C++ 或 CUDA 代码。这个功能由 MATLAB R2026a 新增的 MATLAB Coder Support Package for PyTorch & LiteRT Models 附加功能包提供。
需要声明的一点是，第一类工作流，同样可以将深度学习工具箱构建的复杂 AI 应用部署到高性能硬件，第二类工作流主要作为补充，相比于通过模型转换导入外部模型再生成代码，优势在于支持更多模型和层类型，流程更直接，并且减少模型在不同框架之间反复重建带来的误差和维护成本。
第三类是 NPU 代码生成工作流，主要面向 Qualcomm Hexagon NPU，需要安装Embedded Coder Support Package for Qualcomm Hexagon Processors 附加功能包。该流程支持在 Simulink 中完成完整应用仿真，包括深度学习网络、前处理和后处理，并生成可在 Hexagon NPU 上运行的代码，从而提升目标端推理性能。
三、部署前的可部署性、内存与压缩分析
在模型真正部署之前，需要进行可部署性检查。通过 analyzeNetworkForCodegen函数，可以针对不同目标库检查网络层和算子是否支持。如果发现某些层不支持生成代码，或是不被目标硬件或库支持，就需要考虑替换网络层，或更换代码生成目标库(例如改成none，即生成标准C/C++代码)。
同时，嵌入式部署高度关注内存占用。神经网络的内存主要来自可学习参数和层状态。借助 Deep Network Designer、estimateNetworkMetrics 函数以及 Deep Learning Toolbox Model Compression Library 模型压缩附加功能包，可以在设计阶段评估模型规模、参数量和潜在内存需求。
在保证准确率的前提下，模型压缩是降低资源消耗的重要方法。压缩可以从结构层面缩小模型规模，也可以通过数据类型压缩和量化进一步降低计算与存储开销。压缩后的网络还可以导出到 Simulink 中进行定点化仿真和代码生成，从而进一步评估运行速度和数值一致性。
四、仿真、验证与性能剖析
嵌入式 AI 部署不是简单地“生成代码”，还需要验证生成代码在目标环境中的行为、性能和资源占用。Simulink Profiler 可用于比较不同模块或不同神经网络的推理速度：
静态代码度量报告(Static Code Metrics Report：https://ww2.mathworks.cn/help/ecoder/ug/generate-a-static-code-metrics-report.html)可以分析函数数量、全局变量数量、代码大小和复杂度：
SIL/PIL Manager 则可用于评估代码执行时间(任务探查)https://ww2.mathworks.cn/help/ecoder/code-execution-profiling.html、栈使用量(栈探查)https://ww2.mathworks.cn/help/ecoder/code-stack-usage-profiling.html、RAM 峰值和延迟，并结合代码探查分析器进行结果的可视化：
这些指标可以帮助工程师判断模型是否满足实时性、内存和稳定性要求。例如，Fl
—
来源: https://m.elecfans.com/article/8276019.html