ResNet50在NPU上的嵌入式AI推理全流程实践

1. 项目背景与核心价值

在嵌入式AI领域，NPU（神经网络处理器）正成为边缘计算的关键组件。不同于通用CPU/GPU，NPU通过专用指令集和硬件架构实现神经网络运算的极致优化。本次实验选择ResNet50这个经典的图像分类模型作为载体，完整演示从模型准备到NPU推理的全流程。

为什么选择ResNet50？这个2015年诞生的残差网络具有50层深度，在ImageNet数据集上达到76%的top-1准确率。其结构包含：

• 卷积层（Conv2D）
• 批归一化（BatchNorm）
• 残差连接（Skip Connection）
• 全局平均池化（Global Average Pooling）
• 全连接层（Dense）

这些典型操作覆盖了NPU需要支持的90%以上算子类型，是验证NPU能力的理想选择。在嵌入式场景中，经过量化的ResNet50模型可压缩到4MB左右，推理速度较CPU提升10倍以上。

2. 实验环境搭建

2.1 硬件准备清单

2.2 软件栈安装

bash复制# 安装基础工具链
sudo apt install -y gcc-arm-linux-gnueabihf \
     adb fastboot \
     python3-pip

# NPU开发工具（以RKNN Toolk