地平线旭日系列芯片 AI 架构与 SoC 分层结构建模实战：从 BPU 架构解析到嵌入式部署全流程

地平线旭日系列芯片 AI 架构与 SoC 分层结构建模实战：从 BPU 架构解析到嵌入式部署全流程

关键词

地平线旭日芯片、BPU 架构、嵌入式 SoC、AI 加速器、模型部署、智能驾驶、Matrix RTL、Tensor 移动单元、Runtime 调度、AI 分层建模

摘要

地平线旭日（Sunrise）系列 AI SoC 是国产嵌入式视觉智能芯片的重要代表，广泛应用于智能驾驶座舱、ADAS 视觉前端、机器人感知等高性能 AI 场景。其核心 BPU（Brain Processing Unit）架构具备高吞吐、低功耗、深度可编程等特性，通过与 ARM CPU、ISP、视频引擎等模块深度集成，实现多任务 AI 感知闭环。本文围绕旭日系列芯片（如旭日 2、旭日 3）从 SoC 构成、BPU 微架构、模型部署、分层资源映射与运行时优化等方面进行系统实战解析。重点覆盖 Horizon Matrix 开发平台、模型编译链 Horizon Robotic Open Explorer（HRoE）、AI 模型与硬件的高效映射策略，帮助工程人员构建端到端高性能 AI 部署系统。

目录

1. 地平线旭日系列 SoC 架构总览：多核融合与 AI 感知引擎集成
2. BPU（Brain Processing Unit）核心架构解析：计算单元、张量路径与执行单元设计
3. SoC 分层建模体系设计：从硬件资源到模型算子调度的抽象映射机制
4. Matrix Runtime 架构与模型执行流程全解析
5. 模型编译工具链实战：BPU Kernel 构建与 Horizon HRoE 编译路径
6. Tensor 移动路径与内存调度优化策略：带宽感知与区域复用机制
7. 多模型协同推理与 BPU 并发执行策略
8. Horizon SDK 在嵌入式系统中的部署实践（Linux/RTOS）
9. 工程级部署案例分析：旭日 3 在智能座舱视觉感知中的落地路径
10. 面向未来的旭日芯片架构演进方向与 AI 算力调度趋势展望

1. 地平线旭日系列 SoC 架构总览：多核融合与 AI 感知引擎集成

地平线旭日系列芯片定位于“高性能、低功耗、强实时”的边缘 AI 芯片平台，面向智能驾驶、智能座舱、机器人视觉感知等场景。在整体 SoC 结构上，旭日系列融合多核异构处理器、专用视觉感知加速模块、视频编解码子系统、Tensor 高速交换通道与片上深度神经网络加速器（BPU）等核心组件。

1.1 SoC 系统结构图构成要素

以旭日 3（Sunrise 3）为例，其 SoC 架构主要由以下模块组成：

• 双核 ARM Cortex-A55：负责系统控制、任务调度与轻量计算；
• BPU（Brain Processing Unit）×2：主力 AI 加速核心，支持并行推理与模型级切换；
• ISP（Image Signal Processor）：处理 MIPI/RAW 图像信号，输出 RGB/灰度张量；
• VPU（Video Processing Unit）：支持 H.264/H.265 硬件编解码，可接入双路视频；
• NOC（Network on Chip）与 Tensor Switch：负责片上张量流转与任务分发；
• DDR4/LPDDR4X Memory Controller：统一管控片外内存数据调度；
• Hobot Secure Boot Engine：用于 SoC 启动认证、安全密钥验证；
• Power Domain Manager：各模块按需动态电源管理。

旭日系列提供单芯片封装方案，便于轻量化模组部署，适配性强，尤其适合中高端智能座舱与高性价比边缘感知设备。

1.2 模块间通信与调度机制

在旭日芯片中，BPU 与 CPU、ISP、VPU 之间通过片上通信互联（内部 NOC + AXI 总线 + 中断桥接）实现协同工作：

• BPU 不与 CPU 共享寄存器空间，通过 Command Queue 下发任务；
• 所有输入张量需由 CPU 构造 Descriptor 并放入共享内存区，由 DMA 控制器搬运至 BPU；
• BPU 推理完成后通过 Ring Buffer 通知 CPU 读取结果；
• 多个任务通过调度队列与 Slot 进行绑定，系统支持多 Stream 异步并发处理。

1.3 芯片级能效与算力指标

以旭日 3 AI SoC 为例，主要性能指标如下：

指标项	数据参数
AI 算力（INT8）	5.0 TOPS
AI 算力（FP16）	2.5 TFLOPS
最大支持分辨率	双路 1080p@30fps 或单路 4K@30fps
支持模型格式	BPU-optimized IR, ONNX
最大支持模型数	同时驻留运行 8 个模型
峰值功耗	< 3W（整机）

旭日系列在 SoC 层面为端侧部署提供了标准化、低成本、可配置的视觉感知平台，具备完整的计算链路封装能力与国产可控优势。

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2. BPU（Brain Processing Unit）核心架构解析：计算单元、张量路径与执行单元设计

BPU 是地平线旭日芯片的 AI 推理核心，由 Horizon 自研的张量加速指令集（Horizon ISA）与可编程张量执行单元组成，专为深度神经网络运算设计，具备高吞吐、低延迟、结构可拓展等特点。

2.1 BPU 架构分层结构

BPU 整体分为五个主要执行模块：

• Tensor Loader：接收张量描述信息与实际输入数据，负责对齐、缓存与 DMA 控制；
• Matrix Engine：执行 Conv、MatMul、GEMM 等主力算子；
• Fusion Unit：用于 BN、ReLU、Add、Mul 等轻量融合算子 inline 执行；
• Scheduler：调度多个 Kernel/Layer 指令队列，实现子图级执行并发；
• Tensor Writer：将中间结果与输出张量按 layout 写回系统共享内存；

每个 BPU 内部通常包含多个 Tile Engine，支持同一图多个分支并行运行，极大提升可用带宽与资源利用率。

2.2 指令调度与执行流程

BPU 并不执行 Python/Paddle/TensorFlow 层级的图，而是执行由 HRoE 编译器生成的张量执行指令链（Tensor Execution Plan）：

1. 模型编译时由 HRoE 编译器生成带有 OP Fusion 和 Tiling 的子图；
2. 每个子图会生成一段指令序列（即所谓的 BPU Kernel）；
3. 调度器接收来自 CPU 的推理任务描述（包含输入张量地址、尺寸、batch size 等）；
4. BPU 内部将指令序列加载至 Kernel Buffer，执行完毕后触发中断通知 Host；
5. Host 从 Output Descriptor 中读取结果 tensor。

整个过程为全异步流水线操作，支持多个子图串联与并发并行。

2.3 张量路径与访存优化机制

BPU 中张量数据流分为以下几类路径：

• 输入张量路径：由 DRAM 加载至 BPU SRAM；
• 中间张量路径：保留在 Tile Buffer 中做跨层读写；
• 输出张量路径：从 SRAM 回写至 DDR，通过 CacheCoherent DMA 管理；
• Control Path：由 CPU 下发 Descriptor，包括 Batch 数、Tensor ID、Shape、Layout 等。

张量通路被封装为 Tensor Descriptor Block，运行时支持快速转发与 Layout 转换。访问对齐方式支持：

• 64B 对齐（适用于常规卷积）；
• Tile + Line 内存布局（适用于残差结构）；
• Channel-Packed/Planar 格式自动适配（由 HRoE 推理识别）。

2.4 工程建议与开发注意事项

• 模型结构建议最大限度合并 BN/ReLU/Reshape 等轻量层，增强子图融合比；
• 模型中不建议使用动态 shape，推理阶段必须提供明确尺寸；
• 张量布局建议固定为 NCHW，减少 BPU layout convert 开销；
• 每路输入张量必须在 CPU 端通过 DMA 安全方式预加载；
• 推理任务尽可能 batch 合并，在 BPU 中可显著降低 per-inference latency。

BPU 架构设计聚焦端侧性能与算力效率，配合 Horizon 编译工具链与调度系统，可实现高并发、多模型、低功耗 AI 推理闭环，后续章节将结合 SoC 分层建模体系展开具体分析。

3. SoC 分层建模体系设计：从硬件资源到模型算子调度的抽象映射机制

地平线旭日系列 SoC 在硬件设计层面采用了典型的异构分层架构。为了提升模型部署灵活性与系统执行效率，Horizon 提出了系统级“软硬件映射一体化”的分层建模体系。该建模体系通过将硬件资源建模抽象为功能层（Functional Layer）、执行层（Execution Layer）与控制层（Control Layer），实现神经网络模型结构到底层资源的映射闭环。

3.1 SoC 分层结构划分原则

系统层面可划分如下三层：

• 控制层（Control Layer）
  包括 CPU、系统总线、Scheduler 管理器，负责整体资源调度、任务下发、状态反馈等；

• 执行层（Execution Layer）
  主要包括 BPU、VPU、Tensor Scheduler、Tile Buffer 管理器等，是模型执行核心；

• 功能层（Functional Layer）
  对应具体 AI 功能模块，例如 ISP 图像预处理、模型 A/B/C 的 OP Fusion 部分、编码器子图等。

将各层解耦后，模型部署时不再关注物理资源如何划分，而是通过统一的资源接口进行张量描述与调度规则注册。

3.2 模型与资源映射策略

在 Horizon 工程实践中，模型算子会被映射为中间执行图（Intermediate Tensor DAG），每个算子节点携带如下属性：

• 所属模型编号；
• 执行优先级；
• 对应资源类型（如 BPU0、BPU1 或 VPU）；
• 内存预算（MB）；
• 延迟权重（Latency Weight）；
• 是否为常驻模型（Pinned）。

Scheduler 根据上述属性生成张量路由图和执行路径列表。

映射机制流程：

1. 分析模型结构 → 子图划分（Fusion）；
2. 子图进行 Operator Binding（绑定 BPU kernel）；
3. 分配执行层资源池（Resource Pool）；
4. 映射内存块、加载输入张量；
5. 下发至 BPU，控制层接管调度权；
6. 反馈完成，执行 output 写回。

3.3 分层映射优化策略

• 多模型共享 Fusion Unit / Tensor Cache 时，需控制张量写入时间窗口，防止 Cache Thrash；
• 对于内存占用高的子图，可采用 Offload 至 DDR 的 Swap 策略；
• 启用延迟感知调度（Latency-aware Queue），确保响应型模型优先执行；
• 复杂图结构建议重构为多子图分布执行，提升指令并行度与 IPU 吞吐。

3.4 工程实现建议

• 在模型编译阶段显式设置 Operator 绑定标记（如 layer_x → BPU1）；
• 使用资源映射表（Resource Map）提前构建 task → IPU 分布策略；
• 对多路视频并发任务建议采用双 BPU 对应双模型隔离部署；
• 开启带宽感知配置项，避免模型共用 IO 通道导致冲突。

分层建模体系有效解耦了算法与底层执行资源之间的耦合，提升了模型部署灵活性与系统运行时调度的可控性，是支撑旭日 SoC 多模型协同执行与复杂任务感知闭环的基础。

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4. Matrix Runtime 架构与模型执行流程全解析

Matrix Runtime 是地平线为 BPU 执行环境专门设计的推理运行时系统，构建在 CNNDK（Cambricon Neural Network DevKit）接口与异构 SoC 架构之上，负责模型生命周期管理、张量创建与释放、子图调度、异步执行与结果同步等任务，是连接应用与底层 BPU 的核心执行引擎。

4.1 Matrix Runtime 模块构成

Matrix Runtime 架构如下所示：

• Model Manager：负责加载 .bin 格式模型文件，解析为 Runtime 结构体；
• Tensor Manager：为输入、输出、中间节点创建张量描述符与内存区域；
• Graph Scheduler：负责子图（Subgraph）调度，包含优先级、资源映射、融合路径；
• Execution Unit：执行每个子图的 Kernel 序列，调度 BPU 执行单元；
• Result Synchronizer：任务完成后负责通知主线程进行数据读回；
• Device API Binding：完成与 BPU 驱动的通信，包括 IOCTL 调用、共享内存映射等。

4.2 模型加载流程

完整加载流程如下：

1. 应用通过 API 加载编译好的模型文件（如 yolov5.bin）；
2. Runtime 解析模型图结构与张量尺寸，构造子图任务池；
3. 预分配 Tensor 输入输出内存块（或由用户传入）；
4. 为每个子图生成 Execution Plan，绑定对应 BPU 编号；
5. 准备就绪后通知 Runtime 进入执行阶段。

4.3 执行流程细节

执行阶段分为同步与异步两种调用方式：

同步方式（简单场景推荐）

matrix_run_sync(model_handle, input_tensor, output_tensor);

• 一次调用完成张量下发、执行、结果拉回；
• 阻塞当前线程直至推理完成；
• 执行流程可控、调试方便。

异步方式（多线程 + 多模型推荐）

matrix_run_async(model_handle, input_tensor, output_tensor, callback_fn);

• 推理过程异步入队；
• 支持并发调度与回调注册；
• 更适用于流媒体、视频帧实时推理场景。

4.4 异常处理与调度保障

Matrix Runtime 内置错误处理模块，涵盖：

• 内存分配失败（MEM_ALLOC_FAIL）；
• 执行计划构建失败（PLAN_BUILD_ERROR）；
• BPU 执行异常（KERNEL_EXEC_TIMEOUT）；
• 中断超时未响应（WAIT_INTERRUPT_TIMEOUT）；

调度策略支持：

• 静态优先级绑定；
• 动态延迟感知调度；
• 推理 QoS 管理（高优模型占用预留资源）；
• 超时回收机制。

4.5 工程集成建议

• 所有模型加载完成后统一构建执行计划池，避免运行时图重构；
• 对于动态场景，使用内置 Tensor Arena 管理张量复用策略；
• 异常捕获后建议立即进行 matrix_reset()，避免任务堆积；
• 所有模型运行入口建议统一封装为线程池，提升 CPU 利用率；
• 可配合 Horizon Profiler 工具进行节点级别性能分析与调度链优化。

Matrix Runtime 是连接高层模型调用与底层 BPU 执行资源的关键桥梁，提供了成熟、灵活、稳定的推理管理能力，为地平线旭日系列芯片实现复杂 AI 应用提供了高质量的运行时基础设施保障。

5. 模型编译工具链实战：BPU Kernel 构建与 Horizon HRoE 编译路径

地平线提供了一套完整的模型编译工具链——HRoE（Horizon Robotics Open Explorer），该工具链支持从主流训练框架导出模型、静态图分析与优化、子图划分与融合、BPU 指令编译到最终 .bin 模型生成的全过程。HRoE 是旭日系列 BPU 的官方支持编译路径，是系统部署工程中最关键的环节之一。

5.1 支持的原始模型格式

HRoE 支持多种主流框架模型的转换与适配：

框架	支持情况	推荐路径
PyTorch	✅ 完整支持	torch.onnx.export() → ONNX
TensorFlow	✅ 主要支持 TF1.x	.pb → ONNX → HRoE
ONNX	✅ 强推荐	直接支持
PaddlePaddle	⚠️ 部分支持	建议先转 ONNX

原始模型统一转为 ONNX 格式后，交由 HRoE 进行结构化分析与中间表示生成。

5.2 模型转换与结构优化

第一阶段为模型结构转换与静态优化，使用 hr_convert_tool 命令行工具：

hr_convert_tool \
  --model-type onnx \
  --model-path yolov5.onnx \
  --output-model yolov5_output.json \
  --output-data yolov5_output.data \
  --input-shape '[1,3,640,640]' \
  --optimize_level O2

输出的 .json + .data 文件为模型结构描述与权重数据。

常见结构优化包括：

• 子图融合（Conv+BN+Relu）；
• Layout 转换（NCHW → BPU Layout）；
• 数值精度裁剪（FP32 → FP16/INT8）；
• 非支持算子的重构（如将 custom layer 重写为标准结构）。

5.3 子图划分与 BPU Kernel 编译

第二阶段使用 hr_build_model 编译成 BPU 可执行的 .bin 文件：

hr_build_model \
  --input-model yolov5_output.json \
  --input-data yolov5_output.data \
  --output-model yolov5.bin \
  --platform Sunrise3 \
  --bpu-precision int8 \
  --calibration-data ./calib_images/ \
  --quantization-type symmetric

此阶段将：

• 将中间模型图划分为若干子图（Subgraph）；
• 每个子图生成对应的 BPU Kernel；
• 对所有张量进行离线量化，生成量化参数；
• 绑定执行计划并输出可部署模型。

量化策略：

类型	描述
symmetric	推荐用于 INT8 精度，简化乘加路径
asymmetric	支持更宽泛输入范围，但执行较慢
per-layer	每层使用一个 scale，兼容性更强
per-channel	精度更高，适用于高动态输入模型

5.4 常见错误与调试技巧

报错类型	原因及处理建议
op not supported	模型中包含 BPU 不支持算子，需转换或删除
quantization mismatch	校准数据量不足或数据分布与推理阶段不符
shape dynamic not allowed	输入尺寸未固定，需设置 --input-shape 明确大小
memory overflow in tile cut	子图切分导致中间张量过大，应开启 fuse 降维优化

建议启用调试输出：

--debug-level 3 --dump-intermediate true

可在 ./model_dump 中看到完整图结构、每层参数与中间 tensor 内容，便于逐步调试分析。

5.5 工程集成建议

• 模型结构应尽量保持简洁，避免分支过多与动态结构；
• Batch size 建议固定（如 1 或 4），BPU 编译器对静态 Batch 支持更佳；
• 模型中若使用自定义前处理，推荐单独实现 CPU 端预处理逻辑；
• 每次编译建议保留完整 log 与 model_dump 文件，便于 CI/CD 回溯问题；
• 对于复杂多模型部署，可在编译阶段合并多个模型为 Multi-IR 格式。

通过 HRoE 工具链的结构分析、图优化与 BPU 指令编译能力，开发者可以将主流 AI 模型以最小代价快速适配到地平线旭日系列芯片，形成高效、稳定、结构闭环的部署模型体系。

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6. Tensor 移动路径与内存调度优化策略：带宽感知与区域复用机制

在旭日系列 SoC 内部，BPU、CPU、DDR、VPU、ISP 等多个模块之间通过片上互联网络（NoC）进行数据交互。AI 推理阶段涉及大量张量传输，如何合理组织 Tensor 的移动路径、减少数据搬运带宽开销，是影响系统性能的核心因素之一。

6.1 张量生命周期分析与内存分区模型

每个张量在编译时都被标记以下生命周期阶段：

1. Input Load：从 DDR → SRAM；
2. Intermediate Use：在 Tile Buffer 中读写；
3. Output Store：从 SRAM → DDR；
4. Control Usage：仅作为指令传参存在。

Tensor 描述结构包含：

{
  "name": "input_tensor",
  "shape": [1, 3, 640, 640],
  "layout": "NCHW",
  "dtype": "int8",
  "memory_scope": "sram",
  "reusable": true,
  "life_span": [0, 14]
}

BPU 在编译阶段根据张量的生命周期生成 Memory Time Chart，用于后续的地址分配与冲突规避。

6.2 带宽感知移动策略

旭日芯片内部采用带宽感知调度模块（Bandwidth Aware Transfer Control），具备以下能力：

• 分析 Tensor 移动路径中总线使用密度；
• 动态调整搬运顺序，错峰执行数据传输；
• 多路张量打包搬运（Multi-Stream DMA）；
• 通道优先级调度（如 input 优于 intermediate）；

具体实现：

• 将不同生命周期张量分配至不同 SRAM 区域（Fast Buffer, Line Buffer）；
• 对于 Residual 等重用张量使用 Memory Reuse Pool；
• 在推理流水线中插入预取与延迟回写指令，打通计算与数据搬运的 Pipeline。

6.3 Tensor Reuse 策略

Horizon 提供自动张量重用机制，核心规则：

• Tensor shape、dtype、layout 完全一致；
• 生命周期互斥；
• 不跨 Batch 使用；
• 不参与中间缓存转储。

通过 reuse，内存占用可下降 30%~45%，特别适合小模型或高并发任务。

开启方式：

--enable-tensor-reuse true

6.4 常见问题与规避方案

问题类型	原因分析	解决策略
Tensor overlap conflict	两个张量生命周期重叠未标识	修正模型结构，开启 reuse 检测
SRAM access stall	张量搬运与计算指令未解耦	引入 async DMA + cache preload 指令
Layout mismatch	模型 layout 与 BPU layout 不兼容	编译前统一转换为 NCHW + Packed 结构
IO 带宽瓶颈	多 Batch 张量冲突，外存读写频繁	降低 batch，或开启 Tile 内部中转缓存

6.5 工程建议与调优思路

• 模型设计阶段考虑 layout、分辨率、通道数对内存访问影响；
• 使用 hr_analyze_memory 工具查看张量在时间轴上的冲突密度；
• 对视频流输入模型，建议合并张量结构并预处理后统一搬运；
• 对于多模型部署，建议隔离各模型张量池，降低复用冲突概率；
• 所有 Tensor Layout 应尽量避免动态变换结构，否则将引入额外 buffer。

通过对 Tensor 生命周期建模、移动路径优化、内存 reuse 策略的结合使用，可显著降低 BPU 推理过程中的搬运开销与内存负载，提升整体 AI 系统的执行效率与功耗表现。

7. 多模型协同推理与 BPU 并发执行策略

地平线旭日系列芯片在实际应用中常需同时运行多个模型以支持复杂感知任务（如多摄像头、分工模型、多路识别）。为了充分释放片上 BPU 的执行能力，Runtime 提供了多模型并发执行框架与 BPU Task 调度体系。该体系支持子图级并发调度、优先级控制、核间负载平衡，帮助开发者构建稳定高效的推理服务。

7.1 多模型部署场景分类

场景类型	特点说明
同步切换型模型	多模型轮询使用，互不重叠，如人脸识别 + OCR
并发异构模型	多线程独立运行，输入输出张量互不干扰
同模型多实例	同一模型接收不同来源数据（如多摄像头并发）
主辅模型结构	主模型输出作为辅模型输入（如检测+分类串联）

旭日 BPU 支持任意组合模型结构的并行执行，但需要合理设计资源分配与调度策略。

7.2 BPU 执行 Slot 与调度机制

BPU 的硬件资源被抽象为可调度 Slot，运行时系统按以下方式进行任务分发：

• 每个模型的子图编译后被映射为一组 BPU Kernel；
• Kernel 执行计划（Plan）在调度时绑定至空闲 Slot；
• Slot 可按模型优先级、线程调度顺序分配；
• 支持 Slot 回收机制，执行完成后立即释放，供下一个子图复用。

配置方式（伪代码）：

matrix_runtime_config_t config;
config.priority = 2;
config.affinity_mask = 0b11; // 绑定 BPU0 和 BPU1
matrix_set_model_config(model_handle, &config);

7.3 并发策略与场景优化

多线程分发架构

• 每个模型分配独立线程，避免主线程阻塞；
• 使用异步推理接口 matrix_run_async() 配合 callback 回调机制；
• 使用线程池复用资源，避免频繁创建销毁开销。

并发张量输入策略

• 所有张量需预分配并绑定上下文（Tensor Binding）；
• 各线程间张量池必须隔离，避免地址覆盖；
• 可采用 MLU-style Tensor Arena 进行张量生命周期管理。

BPU 资源隔离与动态切换

• 高优先级模型固定绑定某一核，低优模型动态调度；
• 对于 Batch 延迟模型，采用延迟容忍策略合并输入；
• 每个模型执行完成后调用 matrix_release_slot() 明确释放资源。

7.4 实践建议

• 所有模型应在启动阶段预编译并常驻内存，避免动态加载延迟；
• 对推理结果无强实时要求的模型（如属性分类）可降低优先级；
• 若需模型热切换，建议使用版本化模型队列进行资源更新；
• 调度器支持多模型下的资源利用统计，可借助 matrix_profiler 工具采样；
• 使用日志观察是否存在某模型长时间占用某 Slot，应调整推理耗时或缩小 batch。

多模型协同机制结合 BPU 硬件级 Slot 并发能力，配合合理的调度策略，可以在边缘平台上构建近似“多线程 AI 虚拟机”的推理执行环境，极大提升感知系统整体吞吐与响应能力。

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8. Horizon SDK 在嵌入式系统中的部署实践（Linux/RTOS）

旭日系列芯片支持完整的 Horizon AI SDK（Matrix + NN Runtime + BPU Driver + 工具链），可部署在基于 Linux 或 RTOS 的嵌入式系统中。其部署过程涉及驱动加载、运行库集成、模型文件部署、任务调度与系统服务适配等步骤，是边缘智能系统落地的核心技术路径。

8.1 SDK 部署组件构成

Horizon AI SDK 包括以下核心模块：

模块名称	功能说明
libmatrix.so	推理引擎运行库，负责模型加载与执行
libhbrt.so	BPU 硬件抽象层 Runtime
libbpu_driver.so	与内核态驱动通信的用户态接口
libisp / libvenc	图像处理与视频编码库（选配）
bin 工具链	模型转换、性能分析、编译支持工具
header 文件	Matrix Runtime 与 Tensor 接口定义

SDK 分为 host_package（开发机交叉编译使用）与 target_package（设备端部署使用）两部分，二者需版本保持一致。

8.2 Linux 系统集成流程

以 Ubuntu/CentOS 为例，设备端部署流程如下：

1. 驱动加载

insmod bpu_driver.ko
insmod bpu_sram.ko

设备节点验证：

ls /dev/hb-bpu0 /dev/hb-sram0

2. 运行库部署

将 SDK lib 和 model 拷贝至设备 /usr/lib 与 /opt/models 目录下，确保动态库路径配置正确。

3. 权限配置

为设备节点与资源目录分配访问权限：

chmod 666 /dev/hb-*
chown aiuser /opt/models/*

4. 系统服务集成

将推理服务以 daemon 或系统 service 启动，可注册为 systemd 服务单元：

[Unit]
Description=Horizon Matrix Inference Service

[Service]
ExecStart=/usr/bin/inference_server
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

8.3 RTOS 或微型系统部署路径

对于 FreeRTOS、RT-Thread 等微型系统平台，SDK 提供轻量级裁剪版本：

• 提供静态链接版本 libmatrix.a、libbpu.a；
• 支持裸机加载模型后启动 task 异步执行；
• 所有张量需手动分配内存并通过接口注册；
• 不支持多模型管理与动态加载，适用于固定任务部署。

部署建议：

• 所有内存区域需通过静态分区提前分配；
• 推理过程由中断驱动或轮询方式控制；
• 建议将模型编译为只读 flash 区，避免重写损耗；
• 所有接口调用前均需手动初始化 stack 与 task 状态。

8.4 工程实践建议

• 所有推理程序建议使用 watchdog 防止执行超时；
• 模型文件版本需严格匹配 SDK 编译版本；
• 多线程模型访问建议使用互斥锁保证资源安全；
• 对于自动重启场景，需关闭 BPU power save 模式，避免初始化失败；
• 推荐使用 hbprofiler 工具定期采样推理时间、帧率与出错率。

旭日平台提供了完整 SDK 支持，开发者可快速构建从驱动初始化、模型部署到服务调度的系统落地路径。通过结合 Matrix Runtime 能力与嵌入式系统设计方法，可以高效实现工业级、稳定性强、可长期运行的 AI 终端应用。

9. 工程级部署案例分析：旭日 3 在智能座舱视觉感知中的落地路径

地平线旭日 3 芯片在智能座舱场景下得到了广泛应用，主要承载 DMS（驾驶员监测系统）、OMS（乘客监测系统）、多路摄像头感知处理等任务。其多 BPU 并发推理能力与 SoC 级视频处理模块，在保证 AI 推理性能的同时，也兼顾功耗控制与系统响应稳定性。以下为某前装座舱项目的部署实战解析。

9.1 系统硬件平台配置

模块	参数配置
主控 SoC	Horizon Sunrise 3（旭日3）
CPU 架构	双核 Cortex-A55 @1.4GHz
AI 加速器	双 BPU（INT8）@5 TOPS
摄像头接口	MIPI-CSI × 3，接入车内 RGB 与 IR 摄像头
存储与内存	4GB LPDDR4 + 16GB eMMC
操作系统	Linux 5.10 + Yocto（AARCH64）
外设控制	CAN × 1, LIN × 2, UART × 4

9.2 部署模型与功能拆解

系统共部署了 4 个模型，并基于任务类型进行合理分配：

• DMS 模型（人脸关键点 + 闭眼/打哈欠检测）

  • 模型结构：ResNet-BN 主干 + 单输出头
  • 输入分辨率：1280×720
  • 推理频率：10fps
  • 部署方式：常驻于 BPU0

• OMS 模型（乘客数量检测 + 姿态识别）

  • 模型结构：YOLOv5-lite + 全连接分类器
  • 输入分辨率：640×480
  • 推理频率：5fps
  • 部署方式：驻留于 BPU1

• Face ID 模型（人脸特征向量提取）

  • 模型结构：MobileFaceNet
  • 部署方式：按需加载，单推理

• 行为识别模型（单通道 3s 行为序列 CNN）

  • 模型结构：1D CNN + GRU
  • 推理频率：每5s一次，触发式

模型全部通过 HRoE 工具链编译为 .bin 格式，并在设备启动阶段由 Matrix Runtime 初始化加载至内存。

9.3 运行时调度策略设计

• BPU0 长驻任务：DMS 模型，绑定高优先级、线程 affinity 固定；
• BPU1 混合任务：OMS + 行为识别，采用 round-robin 调度；
• 所有模型在执行前统一由 CPU 提交任务描述符至 Scheduler；
• 动态模型（Face ID）采用热加载机制，任务完成后释放 memory pool。

并配合调度资源隔离：

matrix_config_t dms_cfg = {
  .priority = 3,
  .affinity_mask = 0b01,  // BPU0
};
matrix_set_model_config(dms_model, &dms_cfg);

系统采用 4 个推理线程 + 2 个资源复用线程构建了完整的感知执行池，确保车内所有输入信号可在 200ms 内完成处理与融合决策。

9.4 性能表现与实际评估

指标项	数据表现
平均帧处理延迟	88ms（DMS）/ 103ms（OMS）
设备平均功耗	3.2W（全负载）
BPU 占用率	BPU0：6072%；BPU1：3558%
日志级异常率	< 0.1%，主要集中于张量尺寸不匹配
启动后模型加载耗时	238ms
峰值资源使用	DDR 使用 67%，Flash 使用 42%，CPU 使用 <40%

9.5 工程落地总结

• 推荐将任务划分为驻留型（高频）与调度型（低频）以构建资源调度优先级；
• 多模型同时运行时，需开启 Tensor Arena 机制以减少重复内存占用；
• 可通过 hbprofiler 建立 BPU 使用趋势图，辅助系统稳定性调参；
• 所有模型需预定义推理通路结构，避免执行路径 runtime 构建；
• 日常 OTA 升级建议仅更新 .bin 模型文件，不替换完整 runtime。

该工程部署实践充分利用了旭日 SoC 的硬件调度能力与软件执行策略，在不借助外部 GPU 或主控 AI 芯片的前提下，完成了座舱核心感知任务的全部落地。

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10. 面向未来的旭日芯片架构演进方向与 AI 算力调度趋势展望

伴随智能汽车、边缘机器人、工业视觉等应用场景的算力密度持续增长，地平线旭日芯片体系正朝向更强大的异构协同、动态调度与云端协同推理方向发展。本文结合 2025 年已公开信息，总结旭日系列芯片的未来演进方向与核心优化趋势。

10.1 硬件层级的演进方向

1）双核 BPU + 高密度 Tile 架构

下一代旭日 4 将采用双 Tile Block 模式，每个 Block 内含独立指令调度器与 SRAM Cache，支持更复杂子图并发与跨子图调度。

2）统一内存模型（Unified Memory Mapping）

从传统 CPU/BPU/VPU 独立 memory controller 演进为统一的 Tensor Memory Bank，由中央 Memory Mapper 管理访问区域与生命周期。

3）算力精度自适应架构（Mixed Precision Core）

芯片支持在运行时动态切换 INT8 / INT4 / FP16 精度，BPU 支持混合编译模式（Mixed Graph Execution），可降低功耗同时提升吞吐。

10.2 软件栈与部署能力趋势

• 图编译融合增强：支持子图内动态切换 layout 与精度，提供在线 AutoFuse 能力；
• Runtime Scheduler 自进化：通过运行时反馈采样（BPU stall、Tensor reuse）自动调整调度路径；
• 轻量推理栈裁剪优化：面向 RTOS 提供无锁异步调度模块，适配工业场景；
• 标准化中间表示接口（IR）：未来 SDK 将支持 OpenVINO IR 与 MLIR 结构输入；
• 云端调度协同：配合地平线 HBFusion 工具支持端侧图裁剪、云侧任务合并策略。

10.3 工程建议与开发趋势

• 模型开发阶段应考虑 Mixed Graph 架构支持，标注精度等级；
• 推理链路建议支持动态调度策略注册能力，如 frame-based 或 latency-based；
• 多设备部署时建议统一抽象设备描述文件（Device Description JSON）管理资源；
• 推荐在 SDK 部署框架中内嵌监控点，包括温控阈值、调度饱和度、内存池耗尽率等指标；
• 开发流程应构建完整 OTA 与远程图优化链路，提升生命周期内系统进化能力。

未来的旭日 SoC 将不再仅仅是“一个嵌入式 AI 推理芯片”，而是构成车规级、工业级智能系统中灵活协同、智能调度、自适应优化的核心处理器。开发者在工程实践中应构建面向调度架构的设计理念与模型部署逻辑，抓住硬件演进赋能的机会，实现更大规模、更高密度、更低延迟的边缘 AI 系统。

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