把算力榨干：CMSIS-NN 加速路径（卷积/FC/激活的可验证替换法）

把算力榨干：CMSIS-NN 加速路径（卷积/FC/激活的可验证替换法）

关键词
CMSIS-NN、Cortex-M、int8 量化、per-channel、TensorFlow Lite Micro、arm_convolve_s8、arm_depthwise_conv_s8、arm_fully_connected_s8、池化、DWT 计时、端到端 FPS

摘要
同一颗 Cortex-M，在不改模型结构的前提下，仅替换内核即可获得 1.5×–5× 的层级提速。关键在三点：量化口径统一（权重 per-channel、激活 per-tensor）、选择正确的 CMSIS-NN API（卷积/深度卷积/FC/池化/逐元素）以及可重复的测量与对比（DWT 周期计时、层级 MSE/余弦相似度、整网 FPS）。本文按“基线→逐层替换→验证”的顺序给出可直接粘贴的参数映射与调用骨架，并列出常见坑：尺度/零点不一致、padding/stride 口径不符、scratch 配置不足导致的隐性回退。

目录

加速前的地基：量化口径与数据布局
1.1 NHWC 与 int8 路径：激活 per-tensor、权重 per-channel 的约定
1.2 scale/zero_point、multiplier/shift 的来源与校验
1.3 参考输出与容差：dequant→float 的对齐标准（MSE/余弦相似度）

替换清单与映射关系
2.1 Conv2D →
arm_convolve_s8 参数映射（stride/pad/act clamp）
2.2 Depthwise →
arm_depthwise_conv_s8 的核尺寸/通道约束
2.3 全连接 →
arm_fully_connected_s8 与展平注意事项
2.4 池化/逐元素 →
arm_avgpool_s8/
arm_max_pool_s8、
arm_add_s8/
arm_mul_s8
2.5 ReLU/Relu6：用 activation_min/max 完成裁剪（无需额外 softmax/激活算子）

参数与缓冲：per-channel 量化、scratch 与对齐
3.1
cmsis_nn_conv_params /
cmsis_nn_per_channel_quant_params 的组装
3.2 scratch 统一静态分配：
*_get_buffer_size() 聚合峰值
3.3 权重/偏置/激活的 16–64B 对齐与放置（DTCM/SRAM/AXI）

调用骨架：把一层先替换跑通
4.1 输入/输出张量视图（NHWC int8）
4.2 单层计时：DWT CYCCNT 微基准
4.3 数值对齐：与参考实现逐层比对（阈值化前的 logits）

整网替换与回退策略
5.1 逐层切换开关：Conv/Depthwise/FC 优先
5.2 不可替换层的保底路径与分支管理
5.3 Winograd/im2col 的取舍与“峰值内存↔速度”的权衡

验证闭环：层级延迟与整体 FPS
6.1 p50/p95/p99（层级与端到端）的记录口径
6.2 漂移监测：量化不一致导致的精度偏移判据
6.3 回归模板：基线 vs CMSIS-NN 的 CSV 字段

平台细节与编译选项
7.1 M4/M7/DSP 扩展与编译开关（
-O3 -mthumb -mcpu=... -DARM_MATH_DSP）
7.2 Cache/DMA 与非缓存区：M7 的一致性处理
7.3 FreeRTOS 下的任务优先级与双缓冲

常见坑与排错清单
8.1 per-channel 乘子/移位与通道错位
8.2 pad/stride 口径与有效感受野不一致
8.3 scratch 不足导致的隐性性能回退
8.4 输入零点/输出 clamp 范围错误引发饱和与梯度丢失（推理阶段的等效问题）

1. 加速前的地基：量化口径与数据布局

1.1 数据布局与定点约定

布局：TFLM 与 CMSIS-NN 都按 NHWC（
[N,H,W,C]）组织激活；卷积权重一般为 OHWI（
[out_c,k_h,k_w,in_c]），深度卷积为 IHWO（
[in_c,k_h,k_w,channel_mult]）。

量化口径（推荐）

激活：
int8，per-tensor 量化（单个
scale_a、
zero_point_a）。权重：
int8，per-channel 量化（每个输出通道一个
scale_w[c]，零点通常为 0）。偏置：
int32，按

bias

q

=

bias

fp

/

(

s

c

a

l

e

a

⋅

s

c

a

l

e

w

[

c

]

)

ext{bias}_q = ext{bias}_ ext{fp} / (scale_a cdot scale_w[c])

biasq​=biasfp​/(scalea​⋅scalew​[c]) 量化。

重量化（requant）关系
对每个输出通道

c

c

c：

其中

M

c

M_c

Mc​、

s

c

s_c

sc​ 是 per-channel 乘子/移位，满足

M

c

2

31

−

s

c

≈

s

c

a

l

e

a

⋅

s

c

a

l

e

w

[

c

]

s

c

a

l

e

o

u

t

displaystyle frac{M_c}{2^{31-s_c}} approx frac{scale_acdot scale_w[c]}{scale_{out}}

231−sc​Mc​​≈scaleout​scalea​⋅scalew​[c]​。

1.2 从 TFLM 量化参数生成 CMSIS-NN 乘子/移位

// 由 TFLM 的 scale_a, scale_w[c], scale_out 计算 CMSIS-NN 的 per-channel 乘子/移位
static inline void make_requant_params(const float scale_in,
                                       const float* scale_w, int out_ch,
                                       const float scale_out,
                                       int32_t* mult, int32_t* shift){
  for (int c = 0; c < out_ch; ++c){
    const double s = (double)scale_in * (double)scale_w[c] / (double)scale_out;
    // 等同 TFLM 的 QuantizeMultiplierSmallerThanOneExp
    int exp; const double q = frexp(s, &exp);             // s = q * 2^exp, 0.5<=q<1
    int64_t m = (int64_t)llround(q * (1ll<<31));          // 31-bit multiplier
    mult[c]  = (int32_t)m;
    shift[c] = (int32_t)exp;                               // 正值表示左移（CMSIS-NN内部会按约定使用）
  }
}

验证方法：随便抽几层，把 参考实现输出 dequant 成浮点，与 CMSIS-NN 输出 dequant 后做 MSE/余弦相似度；二者应在量化误差范围内一致。

1.3 激活裁剪与零点口径

ReLU/Relu6 不需要单独内核，直接用算子参数中的
activation_min/max 实现：

ReLU：
[0, 127]（注意输出张量的
zero_point_out 与
scale_out 一致性）。Relu6：将 6.0f 量化到输出域后作为
activation_max。

输入/输出的
zero_point 不要写死，从张量里读取。

数值自检：启动时打印
in/out (scale, zp)，并对第一帧做一次 dequant 对比，防止“尺度错位”导致整网漂移。

---

2. 替换清单与映射关系

2.1 Conv2D →
arm_convolve_s8

映射表

项	TFLM/Tensor	CMSIS-NN
输入激活	int8 NHWC	cmsis_nn_dims input_dims + input->data.int8
权重	int8 OHWI	cmsis_nn_dims filter_dims + filter->data.int8
偏置	int32	bias->data.int32
步幅/填充	stride_h/w, pad_h/w	cmsis_nn_conv_params
激活裁剪	act_min/max	cmsis_nn_conv_params.activation
乘子/移位	per-channel	cmsis_nn_per_channel_quant_params

调用骨架（dilation=1，常见路径）

#include "arm_nnfunctions.h"

cmsis_nn_context ctx = { .buf = s_scratch, .size = scratch_bytes }; // 统一静态 scratch
cmsis_nn_conv_params p = {0};
p.padding.h = pad_h; p.padding.w = pad_w;
p.stride.h  = stride_h; p.stride.w  = stride_w;
p.dilation.h = 1; p.dilation.w = 1;
p.input_offset  = -in_zp;   // 注意号：CMSIS-NN 用负的输入零点
p.output_offset = out_zp;
p.activation.min = act_min; // 已在 int8 域
p.activation.max = act_max;

cmsis_nn_per_channel_quant_params q = { .multiplier = mult, .shift = shift };

cmsis_nn_dims in_dims     = { .n = 1, .h = in_h, .w = in_w, .c = in_c };
cmsis_nn_dims filter_dims = { .n = out_c, .h = k_h, .w = k_w, .c = in_c };
cmsis_nn_dims bias_dims   = { .n = 1, .h = 1, .w = 1, .c = out_c };
cmsis_nn_dims out_dims    = { .n = 1, .h = out_h, .w = out_w, .c = out_c };

arm_status s = arm_convolve_s8(&ctx, &p, &q, &in_dims, in_data,
                               &filter_dims, w_data, &bias_dims, bias_data,
                               &out_dims, out_data);

注意

dilation：多数嵌入式模型取
1；若模型含膨胀卷积，需在导出侧替换或使用对应内核。
input_offset 取负：CMSIS-NN 约定与 TFLM 保持一致，计算时使用

(

x

−

z

p

i

n

)

(x – zp_{in})

(x−zpin​)。

2.2 DepthwiseConv2D →
arm_depthwise_conv_s8

通道乘子
channel_multiplier 支持 ≥1；
out_c = in_c * channel_multiplier。内核尺寸为
k_h × k_w；注意某些优化内核对
3×3、
5×5 有更佳性能。

调用骨架

cmsis_nn_dw_conv_params p = {0};
p.padding.h = pad_h; p.padding.w = pad_w;
p.stride.h  = stride_h; p.stride.w  = stride_w;
p.dilation.h = 1; p.dilation.w = 1;
p.ch_mult = ch_mult;
p.input_offset  = -in_zp;
p.output_offset = out_zp;
p.activation.min = act_min;
p.activation.max = act_max;

cmsis_nn_per_channel_quant_params q = { .multiplier = mult, .shift = shift };

arm_status s = arm_depthwise_conv_s8(&ctx, &p, &q,
                                     &in_dims, in_data,
                                     &filter_dims, w_data,
                                     &bias_dims, bias_data,
                                     &out_dims, out_data);

2.3 FullyConnected →
arm_fully_connected_s8

确保输入被展平到
[1, 1, 1, in_features]；权重为
[out_features, in_features]。

cmsis_nn_fc_params p = {0};
p.input_offset  = -in_zp;
p.output_offset = out_zp;
p.filter_offset = 0;            // 权重零点通常为 0（对称）
p.activation.min = act_min;
p.activation.max = act_max;

cmsis_nn_per_tensor_quant_params q = { .multiplier = mult0, .shift = shift0 }; // FC 常见 per-tensor

cmsis_nn_dims in_dims  = { .n=1,.h=1,.w=1,.c=in_features };
cmsis_nn_dims w_dims   = { .n=out_features,.h=1,.w=1,.c=in_features };
cmsis_nn_dims out_dims = { .n=1,.h=1,.w=1,.c=out_features };

arm_status s = arm_fully_connected_s8(&ctx, &p, &q,
                                      &in_dims, in_data,
                                      &w_dims,  w_data,
                                      &bias_dims, bias_data,
                                      &out_dims, out_data);

2.4 池化与逐元素

平均池化：
arm_avgpool_s8最大池化：
arm_max_pool_s8逐元素：
arm_elementwise_add_s8、
arm_elementwise_mul_s8（按你的库版本核对头文件）独立 ReLU：
arm_relu_s8（如需单独调用）

Padding 计算（SAME/VALID）

static inline void calc_pad_same(int in, int k, int s, int* pad){
  const int out = (in + s - 1) / s;
  const int pad_all = ((out - 1) * s + k - in);
  pad[0] = pad_all / 2; pad[1] = pad_all - pad[0]; // (head, tail)
}

---

3. 参数与缓冲：per-channel、scratch 与对齐

3.1 组装
cmsis_nn_*_params

Conv/Depthwise：都需要


input_offset = -zp_in、
output_offset = zp_out；
activation.min/max（在 int8 域）；per-channel
multiplier[]/shift[]（长度 =
out_c）。

FC：常见为 per-tensor 量化（也支持 per-channel 视版本）。

从 TFLM 张量取参数

const int   zp_in   = input->params.zero_point;
const float sc_in   = input->params.scale;
const int   zp_out  = output->params.zero_point;
const float sc_out  = output->params.scale;
// 权重 per-channel scale 来自 FlatBuffer 的 affine_quantization

3.2 统一静态 scratch（一次分配，多层复用）

int32_t scratch_need = 0;
scratch_need = MAX(scratch_need, arm_convolve_s8_get_buffer_size(&in_dims, &filter_dims));
scratch_need = MAX(scratch_need, arm_depthwise_conv_s8_get_buffer_size(&in_dims, &filter_dims));
static uint8_t ALIGN(16) s_scratch[SCRATCH_MAX];   // 放 DTCM/SRAM，避免片外抖动
cmsis_nn_context ctx = { .buf = s_scratch, .size = SCRATCH_MAX };

不同版本
*_get_buffer_size() 的签名可能带
out_dims/stride/pad，以你使用的头文件为准；统一在初始化阶段聚合最大需求，推理时不再分配。

3.3 对齐与放置（总线/Cache 友好）

权重/偏置对齐到 16–64B；激活/临时缓冲同样对齐，利于突发与 cacheline 对齐。

放置建议

DTCM/SRAM：激活、scratch、环形 I/O 缓冲；AXI SRAM：大 tile/搬运中转；Flash/PSRAM：权重常驻，按层搬运到 SRAM 使用。

段属性示例（GCC）

#define ALIGN(N) __attribute__((aligned(N)))
__attribute__((section(".dtcm_bss"))) ALIGN(64) int8_t act0[ACT_MAX], act1[ACT_MAX];
__attribute__((section(".dtcm_bss"))) ALIGN(64) uint8_t s_scratch[SCRATCH_MAX];
__attribute__((section(".axi_bss")))  ALIGN(64) int8_t  w_tile[TILE_MAX];

3.4 单层可复用计时器（DWT）

static inline void dwt_init(void){
  CoreDebug->DEMCR |= CoreDebug_DEMCR_TRCENA_Msk;
  DWT->CYCCNT = 0u; DWT->CTRL |= DWT_CTRL_CYCCNTENA_Msk;
}
static inline uint32_t dwt_us(void){
  return DWT->CYCCNT / (SystemCoreClock/1000000u);
}

用
dwt_us() 围出 Conv/Depthwise/FC 的调用，形成 层级 p50/p95/p99，并与替换前的 TFLM 参考实现对比 提速倍数 与 数值偏差（MSE/余弦）。

---

4. 调用骨架：先把“一层”替换跑通并对齐数值

目标：同一层卷积/深度卷积/FC，在同一输入与量化口径下，分别跑 参考实现（REF） 与 CMSIS-NN，量化时间与数值偏差。确认无偏移后，再推广到全网。

4.1 统一的层描述与入口

typedef struct {
  // NHWC
  const int8_t* in;   int in_h, in_w, in_c;   int in_zp;   float in_sc;
  // OHWI / Depthwise: IHWO
  const int8_t* w;    int k_h, k_w;           // Conv: out_c known; DW: ch_mult
  const int32_t* b;   // per-channel int32 bias
  // 输出
  int8_t* out;  int out_h, out_w, out_c; int out_zp; float out_sc;

  // 超参数
  int stride_h, stride_w;
  int pad_h, pad_w;
  int dilation_h, dilation_w;   // 本文示例均设为 1
  int ch_mult;                  // Depthwise 使用
  // 量化
  const float* w_sc_pc;         // 权重 per-channel scale[out_c]
  const int32_t* mult_pc;       // CMSIS-NN requant 乘子[out_c]
  const int32_t* shift_pc;      // CMSIS-NN requant 移位[out_c]
  // 激活裁剪（int8 域）
  int act_min, act_max;
} conv_args_s8_t;


mult_pc/shift_pc 可按前文 §1.2 由
{in_sc, w_sc_pc[c], out_sc} 生成。
act_min/max 直接是 int8 范围（例如 ReLU：
0..127）。

4.2 参考实现（REF）与 CMSIS-NN 的双跑骨架

typedef struct { uint32_t us; float mse, cos_sim; int max_abs_diff; } layer_report_t;

// 简化：用 DWT 计时；在 host 侧可改 steady_clock
static inline uint32_t dwt_us(void){
  return DWT->CYCCNT / (SystemCoreClock/1000000u);
}

// 简单的 REF：可接 TFLM reference_integer_ops::Conv；这里示意
void conv_ref_s8(const conv_args_s8_t* a, int8_t* out_ref);

// Dequant 并做误差度量
static layer_report_t eval_diff(const conv_args_s8_t* a,
                                const int8_t* out_ref, const int8_t* out_opt,
                                uint32_t t_ref_us, uint32_t t_opt_us){
  const int N = a->out_h * a->out_w * a->out_c;
  double sse=0, dot=0, n1=0, n2=0; int mad=0;
  for (int i=0;i<N;i++){
    const float yr = (out_ref[i] - a->out_zp) * a->out_sc;
    const float yo = (out_opt[i] - a->out_zp) * a->out_sc;
    const int   di = (int)out_ref[i] - (int)out_opt[i];
    sse += (yo-yr)*(yo-yr);
    dot += yo*yr; n1 += yo*yo; n2 += yr*yr;
    int ad = di>0?di:-di; if (ad>mad) mad=ad;
  }
  layer_report_t r;
  r.us = t_opt_us;
  r.mse = (float)(sse / (double)N);
  r.cos_sim = (float)(dot / (sqrt(n1)*sqrt(n2) + 1e-12));
  r.max_abs_diff = mad;
  return r;
}

// —— 卷积单层双跑（Conv2D）— 以 arm_convolve_s8 为例
#include "arm_nnfunctions.h"

layer_report_t bench_conv2d_once(conv_args_s8_t* a, uint8_t* scratch, int scratch_sz){
  // 1) REF 输出
  // 注意：避免大栈；这里复用 out 作为 opt，额外开一块 out_ref
  const int N = a->out_h * a->out_w * a->out_c;
  static int8_t* out_ref; // 预分配
  uint32_t t0 = dwt_us(); conv_ref_s8(a, out_ref); uint32_t t1 = dwt_us();

  // 2) CMSIS-NN 调用
  cmsis_nn_context ctx = { .buf = scratch, .size = scratch_sz };
  cmsis_nn_conv_params p = {0};
  p.padding.h=a->pad_h; p.padding.w=a->pad_w;
  p.stride.h=a->stride_h; p.stride.w=a->stride_w;
  p.dilation.h=1; p.dilation.w=1;     // 示意：不支持扩张卷积时保持 1
  p.input_offset = -a->in_zp;
  p.output_offset =  a->out_zp;
  p.activation.min = a->act_min; p.activation.max = a->act_max;

  cmsis_nn_per_channel_quant_params q = { .multiplier=(int32_t*)a->mult_pc,
                                          .shift=(int32_t*)a->shift_pc };
  cmsis_nn_dims in_dims  = { .n=1,.h=a->in_h,.w=a->in_w,.c=a->in_c };
  cmsis_nn_dims f_dims   = { .n=a->out_c,.h=a->k_h,.w=a->k_w,.c=a->in_c };
  cmsis_nn_dims b_dims   = { .n=1,.h=1,.w=1,.c=a->out_c };
  cmsis_nn_dims o_dims   = { .n=1,.h=a->out_h,.w=a->out_w,.c=a->out_c };

  uint32_t t2 = dwt_us();
  arm_status s = arm_convolve_s8(&ctx, &p, &q, &in_dims, a->in,
                                 &f_dims, a->w, &b_dims, a->b,
                                 &o_dims, a->out);
  uint32_t t3 = dwt_us();
  if (s != ARM_MATH_SUCCESS) { /* 回退或报错 */ }

  // 3) 度量
  return eval_diff(a, out_ref, a->out, t1-t0, t3-t2);
}

合格线（建议）

数值：
max_abs_diff ≤ 2（int8 计数），
cos_sim ≥ 0.999 或
MSE ≤ 1e-3（看 scale）。时间：
speedup = t_ref / t_opt 统计 p50/p95。单层 ≥1.5× 才考虑推广。

深度卷积 / FC 完全同理，用
arm_depthwise_conv_s8、
arm_fully_connected_s8 替换即可（参数映射见前文 §2.2/2.3）。

4.3 CSV 输出（用于回归与对比）

layer,name,type,H,W,Chi,Cho,k,sh,sw,padh,padw,t_ref_us,t_opt_us,speedup,mse,cos,max_abs
0,conv1,conv,64,64,16,16,3,1,1,1,1,420,160,2.62,0.0007,0.9996,1
...

---

5. 整网替换与回退策略

目标：逐层开关、可回退、可观测。任何不满足 CMSIS-NN 约束的层，自动回退到参考路径，确保功能正确优先。

5.1 逐层开关与判定

typedef enum { IMPL_REF=0, IMPL_CMSIS=1 } impl_t;

typedef struct {
  impl_t conv, depthwise, fc, pool, eltwise; // 全局缺省
} accel_policy_t;

typedef struct {
  int layer_id; int type;  // 0 conv, 1 dw, 2 fc ...
  impl_t impl_override;    // 可选：逐层覆盖
} layer_meta_t;

// 判定当前层是否满足 CMSIS-NN 约束
static bool cmsis_conv_supported(const conv_args_s8_t* a){
  if (a->dilation_h!=1 || a->dilation_w!=1) return false;
  if (a->k_h<1 || a->k_w<1) return false;
  // 某些优化核对 3x3/5x5 友好；非常规尺寸可先走通用核或回退
  // 对齐/步幅约束也可在此编码
  return true;
}

调度骨架（伪码）

void run_network(const accel_policy_t* pol){
  for (int i=0; i<nn.num_layers; ++i){
    switch (nn.layers[i].type){
      case L_CONV:{
        conv_args_s8_t a = build_conv_args(i);
        bool ok = (pol->conv==IMPL_CMSIS) && cmsis_conv_supported(&a);
        if (ok){
          if (arm_convolve_s8(..., &status)==ARM_MATH_SUCCESS) break;
          // 启动失败 → 回退
        }
        conv_ref_s8(&a, a.out); // REF 路径
      } break;
      case L_DW: { /* 同理调用 arm_depthwise_conv_s8 或回退 */ } break;
      case L_FC: { /* arm_fully_connected_s8 或回退 */ } break;
      default:   { /* 其它算子保持参考实现 */ } break;
    }
  }
}

可观测：每层输出一行日志/CSV，写明
impl=CMSIS/REF、耗时、是否回退与原因（不支持/启动失败）。

5.2 回退情形与处理

不支持的超参数：
dilation>1、非常规 padding/stride、非常规核大小。
→ 直接走 REF，并在导出端评估是否可改结构（例如把 dilated conv 改为空洞等效或近似）。算子 scratch 超过阈值：避免峰值内存失控。
→ 设阈值（如
scratch_need > SRAM * 0.3）时强制回退或分块处理。数值偏差超线：
max_abs_diff > 2 或
cos_sim < 0.998。
→ 暂时回退，导出/量化侧重新校准 scale/零点或核对 per-channel 表。

5.3 Winograd / im2col 的取舍（速度 ↔ 峰值）

Winograd：适合
3×3 stride=1 的卷积，通常速度更好，但需要额外输入/权重/输出变换缓冲。

规则：当层输出面积 ≥ 某阈值（例如
Ho×Wo×Co > 20k）且 SRAM 足够，优先尝试 Winograd；否则 direct。

im2col + GEMM：通用且简单，但 临时缓冲 = Ho×Wo×Kh×Kw×Ci（int8 字节），在 SRAM 紧张时极易爆峰。

规则：若
im2col_bytes > 0.25 × SRAM_avail，禁止使用，改 direct kernel。

5.4 “一键切换”与 CI 守门

编译时开关：
-DNN_USE_CMSIS=1；运行时策略通过
accel_policy_t 控制。

回归守门：两套跑法（REF / CMSIS-NN）都跑一遍，产出两份 CSV；CI 比较：


p95(infer) 降低或持平；数值误差在阈内；
arena_used 不超预算；回退比例（CMSIS→REF）低且有据可依（打印原因统计）。

示例：层级统计汇总

impl, layers_total, layers_cmsis, fallback_unsupported, fallback_scratch, fallback_drift
CMSIS, 14, 12, 1, 0, 1

5.5 端到端与任务调度的整合

双缓冲：前处理 / 推理分两个缓冲 ping-pong；推理任务高优先级，避免 p99 抖动。权重搬运与计算重叠：若权重在片外，按层预取到 SRAM（AXI DMA），与上一层计算重叠。栈/arena 余量：推理任务栈余量 ≥20%；
arena_used ≤ arena_size × 0.85。

---

6. 验证闭环：层级延迟与整体 FPS

6.1 记录口径：层级 + 端到端两套表

层级（每个 Conv/DW/FC）：
t_ref_us / t_opt_us / speedup / mse / cos / max_abs。端到端（稳态流水线）：
pre_us / infer_us / post_us / L_ms / FPS，统计 p50/p95/p99。

FPS 定义

单网推理吞吐（不含 I/O）：
FPS_infer = 1000 / p50(infer_ms)。端到端：
FPS_e2e = 1000 / p50(L_ms)（
L_ms = max(W, pre+infer+post)+sched）。

6.2 采样骨架（环形缓冲 + CSV）

typedef struct {
  uint32_t us_ref, us_opt;   // 层级
  float mse, cos; int8_t max_abs;
  uint16_t layer_id; uint8_t type; // 0 conv,1 dw,2 fc
} lyr_row_t;

typedef struct {
  uint32_t pre_us, infer_us, post_us; // 端到端
  uint32_t L_ms_x100; // 以 0.01ms 计，避免浮点
} e2e_row_t;

static volatile lyr_row_t s_lyr[256];
static volatile e2e_row_t s_e2e[1024];
static volatile uint16_t s_w_lyr=0, s_w_e2e=0;

static inline void put_lyr(const lyr_row_t* r){
  uint16_t i = __atomic_fetch_add(&s_w_lyr,1,__ATOMIC_RELAXED)&0xFF;
  s_lyr[i] = *r;
}
static inline void put_e2e(const e2e_row_t* r){
  uint16_t i = __atomic_fetch_add(&s_w_e2e,1,__ATOMIC_RELAXED)&0x3FF;
  s_e2e[i] = *r;
}

导出 CSV（主机串口侧或文件系统）

layer, type, us_ref, us_opt, speedup, mse, cos, max_abs
e2e, pre_us, infer_us, post_us, L_ms

6.3 p50/p95/p99 的在线估计（常数空间）

长跑时不想保留全量数据，可用 P² 分位点估计（或固定 64 桶直方图近似）：

typedef struct { double p50,p95,p99; /* 内部状态略 */ } qtracker_t;
void qt_init(qtracker_t* q); void qt_push(qtracker_t* q, double x);

在
put_e2e() 之后喂
infer_us/
L_ms，每秒打印一次 p50/p95/p99。

6.4 基线对比模板（CSV 字段）

case, p50_infer_us, p95_infer_us, p99_infer_us, p50_L_ms, p95_L_ms, p99_L_ms, arena_used, stack_low_b

门槛（示例）：


p95_infer_us(CMSIS) ≤ p95_infer_us(REF)；
p99_L_ms 不高于基线 +10%；
arena_used 不上升；推理任务
stack_low_b ≥ 20% 余量。

---

7. 平台细节与编译选项

7.1 编译/链接建议（GCC/CMake）

优化与目标核

M4：
-O3 -mcpu=cortex-m4 -mthumb -DARM_MATH_DSPM7：
-O3 -mcpu=cortex-m7 -mthumb -DARM_MATH_DSP -ffast-math（与定点路径隔离）统一：
-ffunction-sections -fdata-sections -fno-exceptions -fno-rtti -fno-unwind-tables

链接去除死代码：
-Wl,--gc-sections

LTO（可选）：
-flto（注意与调试、链路脚本兼容性）

头文件/宏：
-DTF_LITE_STATIC_MEMORY -DTF_LITE_MCU_DEBUG_LOG（或你的日志宏）

CMake 片段

set(CFLAGS "-O3 -mcpu=cortex-m7 -mthumb -DARM_MATH_DSP -ffunction-sections -fdata-sections -fno-exceptions -fno-rtti")
set(LDFLAGS "-Wl,--gc-sections")
add_compile_options(${CFLAGS})
add_link_options(${LDFLAGS})

7.2 Cache / DMA / 非缓存区（M7 常见）

启用 I/D-Cache（上电早期）：

SCB_EnableICache(); SCB_EnableDCache();

DMA 读写缓冲使用非缓存区或做 Cache 维护：

static inline void cache_clean(const void* p, size_t n){ SCB_CleanDCache_by_Addr((void*)p, n); }
static inline void cache_inval(void* p, size_t n){ SCB_InvalidateDCache_by_Addr(p, n); }
// DMA 发送前 Clean，接收后 Invalidate

若可用 MPU，为 DMA 区域配置 Write-Through/Non-cacheable。

7.3 存储放置与对齐

Arena / scratch / 激活：DTCM/SRAM（对齐 16–64B）。权重：Flash/PSRAM；按层搬运到 AXI-SRAM 再计算，减少片外抖动。I/O 帧/Tile：AXI-SRAM，便于 DMA 与 CPU/NPU 重叠。

段属性示例

__attribute__((section(".dtcm_bss"), aligned(64))) uint8_t s_scratch[SCR_MAX];
__attribute__((section(".dtcm_bss"), aligned(64))) int8_t act0[ACT_MAX], act1[ACT_MAX];
__attribute__((section(".axi_bss"),  aligned(64))) int8_t tile_w[TILE_MAX];

7.4 FreeRTOS 调度建议

优先级：
preproc_task > infer_task > log_task；推理段短临界区、禁止阻塞 I/O。双缓冲：Ping-Pong 解耦采集与推理。栈水位：定期
uxTaskGetStackHighWaterMark()；报警阈值 ≥ 20%。tickless：在空闲期允许休眠（但推理段需可被高优先级 DMA/IRQ 及时唤醒）。

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8. 常见坑与排错清单

8.1 量化尺度/零点不一致

症状：输出全饱和/全 0、cos_sim 显著下降。排查：打印
in/out scale,zp；确认 per-channel 权重 scale 与 CMSIS-NN 乘子/移位一一对应。修复：统一从张量读取，不要写死；重算
mult/shift。

8.2 pad/stride 口径错位

症状：尺寸不符或边缘特征异常。排查：明确 SAME/VALID 计算；逐层打印
Ho×Wo×Co。修复：用统一的
calc_pad_same()；严格对齐 TFLM 的 pad 策略。

8.3 scratch 不足的隐性回退/退化

症状：性能未提升甚至更慢；偶发失败。排查：在初始化阶段调用
*_get_buffer_size() 聚合峰值；打印 scratch 申请与阈值。修复：统一一次性静态分配；阈值保护（超过即回退或分块）。

8.4
im2col 导致峰值暴涨

症状：Arena 逼近上限、端到端 p99 飘高。修复：改 direct/Winograd；缩输入/通道；标准卷积改 DW+PW。

8.5 权重/激活未对齐或不在快 RAM

症状：提速不明显，长尾增加。修复：对齐 16–64B；激活/临时缓冲放 DTCM/SRAM；片外权重按层预取到 SRAM。

8.6 per-channel 表长度/顺序错误

症状：少量通道严重偏移。排查：遍历
out_c 检查
mult/shift 是否与权重通道一一对应。修复：导出端固定权重布局；中间转换层注意转置/重排。

8.7 dilation / 非常规核尺寸

症状：CMSIS-NN 返回不支持或执行错误。修复：导出端替换等效结构；或该层回退参考路径。

8.8 端到端只看
Invoke() 导致误判

症状：单层快了，总体 FPS 不升。排查：记录
pre/infer/post/sched；找出瓶颈（常在前处理或 I/O）。修复：流水化、双缓冲；在 I/O 与权重搬运上做重叠。

8.9 Cache/DMA 不一致

症状：偶发花数据/随机错误。修复：DMA 前
Clean、后
Invalidate，或使用非缓存区；避免 DMA 与 CPU 同写同读同一 cacheline。

8.10 回归守门缺失

症状：某次合入导致性能/精度回退未被发现。修复：CI 比对 CSV：
p95/99(infer/L)、
arena_used、
max_abs_diff；阈值触发报警。

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个人简介

作者简介：全栈研发，具备端到端系统落地能力，专注人工智能领域。
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