マイコン搭載NPUを動かしてみる

写真1 NPU内蔵マイコンを搭載する開発ボードFRDM-MCXN947

インターフェース編集部編

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・使用ボード：FRDM-MCXN947（NXPセミコンダクターズ）
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　今回は，写真1に示すマイコン・ボードFRDM-MCXN947（NXPセミコンダクターズ）を使用して，AIの推論を行うNPUプログラムの開発を体験します．
　FRDM-MCXN947に搭載されているマイコンは，MCXN947（NXPセミコンダクターズ）です．最高150MHzで動作するCortex-M33を2つ搭載したデュアルコアCPUを内蔵するほか，アクセラレータ機能としてeIQ Neutron NPU（以降，NPU）などを備えています．
　NPUは，特に機械学習の推論動作を高速化するプロセッシング・ユニットです．機械学習のスループットは，CPU単体と比較して最大42倍です．今回は，このNPUを使うプログラムを作成し，実際にFRDM-MCXN947で動かす手順を紹介します．
　本記事で紹介する手順は，次のウェブ・ページを元にしています．
・[入門]MCX N947:AI/ML画像認識サンプルコード実装 (日本語ブログ)，NXP Tech Blog

■[1] 開発環境の準備

●ハードウェアの入手

　写真1に示すマイコン・ボードFRDM-MCXN947（NXPセミコンダクターズ）を用意します．NXPセミコンダクターズのウェブ・ページより購入できます．
・MCX N94/N54 MCU用FRDM開発ボード

●統合開発環境のインストール

　本記事では，開発用PCにWindows 11マシンを使用する前提で解説を行います．次のウェブ・ページより統合開発環境のインストーラをダウンロードします．
・MCUXpresso統合開発環境 (IDE)
　ダウンロードが完了したらインストーラを実行します．指示に従ってインストールします．

■[2] SDKのダウンロードとインストール

●手順1…ダウンロード

　次のウェブ・ページにアクセスします．
・MCUXpresso SDK Builder
　トップ・ページが表示されたら，［Select Development Board］をクリックします．次に，図1のように「mcxn947」を検索窓に入力し，FRDM-MCXN947を選択した後，［Build MCUXpressoSDK］をクリックします．

図1 MCUXpresso SDK Builderのボード選択画面…FRDM-MCXN947を選択する

　すると図2のようにホストOSや統合開発環境の種類などを設定する画面が表示されます．ここでは，ホストOSにWindows 11が選ばれていることと，「eIQ」にチェックが入っていることを確認して，［BUILD SDK］をクリックします．

図2 MCUXpresso SDK BuilderのSDK設定画面

　図3の画面が表示されるので，［Download］をクリックします．
　すると，ライセンスに関する同意に関する内容が表示されるので，［AGREE］をクリックします．するとダウンロードが開始されます．ダウンロードが完了すると，SDK_XX_XX_XX_FRDM-MCXN947.zip（XX_XX_XXはバージョン番号）というファイル名で保存されます．

(a) 確認画面

(b) ［Download SDK Archive］を選択する

図3 ビルド対象のSDKの確認画面

●手順2…MCUXpresso IDEにSDKをインストール

　Windowsのスタート・メニューからMCUXpresso IDEを起動します．起動時にワークスペースの場所を聞かれるので，ここでは適当な場所にMCXN9-FRDM_eIQ_HandsOnという名前のワークスペースを作成したとして説明します．

▼(1) ダウンロードしたファイルのドラッグ＆ドロップ
　MCUXpresso IDEを起動して，Welcome画面を閉じると，ワークスペース画面が表示されます．画面中央下に，図4のように「Installed SDKs」タブが表示されているので，ここにダウンロードしたSDK_XX_XX_XX_FRDM-MCXN947.zipをドラッグ＆ドロップします．

図4 ダウンロードしたSDKファイルをMCUXpresso IDEにドラッグ＆ドロップする

▼(2) サンプル・プロジェクトの選択
　ワークスペース画面の左側にある「Project Explorer」タブを選択し，［Import SDK example(s)…］をクリックします．すると，図5のように「SDK Import Wizard」が表示されるので，［frdmmcxn947］を選択して［Next］をクリックします．

図5 SDK Import Wizardのボード設定画面…frdmmcxn947を選択する

　すると図6の画面が表示されるので，eiq_examplesのtflm_label_image_cm33_core0を選択し，［Finish］をクリックします．SDKのインストールが正常に完了すると図7のような画面が表示されます．
　このサンプル・プロジェクトでは，プロジェクト内の画像ファイルstopwatch.bmpに対し，画像の内容がストップウォッチである確率が何%なのかを，機械学習で推論します．

図6 SDK Import Wizardのサンプル選択画面

図7 SDKインストール後のワークスペース画面

■[3] プロジェクトのビルドと書き込み

●手順1…ビルド

　図8に示す［Build］アイコンをクリックして，プロジェクトをビルドします．ビルドが正常に完了すると，図9のような画面が表示されます．

図8 プロジェクトのビルド

図9 ビルドが正常に完了した様子

●手順2…書き込み

▼(1) ボードとPCを接続
　図10のように，開発用PCとFRDM-MCXN947を接続します．FRDM-MCXN947のJ17（MCU-LINK）と開発用PCをUSBケーブルで接続します．

図10 開発用PCとマイコン・ボードFRDM-MCXN947の接続

▼(2) 書き込み＆デバッガ起動
　図11に示す［Debug］アイコンをクリックして，プロジェクトをマイコン・ボードに書き込みます．正常に書き込みが完了すると，図12のようにデバッガが起動します．

図11 デバッガを起動する［Debug］アイコン

図12 書き込みが正常に完了しデバッガが起動した様子

▼(3) USB-UARTシリアル通信の設定
　Tera Termなどのターミナル・ソフトウェアを使用して，FRDM-MCXN947とシリアル通信を行います．次のように設定します．Tera Termでの設定例を図13に示します．

・ボーレート：115200bps
・データ：8ビット
・パリティ：なし
・ストップ・ビット：1ビット
・フロー制御：なし

図13 シリアル通信の設定内容

▼(4) プログラムの実行
　図14に示す［Resume］アイコンをクリックして，プログラムを実行します．すると，ターミナル画面に図15のように表示されます．
　入力画像が85％の確率でstopwatchと推論していて，その推論時間が12718μs（12.7ms）であることを示しています．