【米尔-全志T536开发板试用体验】开发资源关键要点

本帖最后由 鲁治驿 于 2025-6-11 01:13 编辑

一、开发环境搭建
系统配置
宿主机推荐使用Ubuntu 20.04 LTS，安装全志提供的naK工具链（含交叉编译工具链）。


硬件加速库集成：LibMali（G31 GPU计算）和tina-MPP（多媒体处理框架）。
框架选型
推荐轻量化推理引擎：NCNN或Tengine，实测T536上ResNet50推理速度差异较小。
模型优化工具链：全志OpenAILab的量化工具（支持INT8/FP16混合精度）。
依赖库编译
交叉编译OpenCV 4.5，禁用无关模块并开启NEON指令集优化。
二、硬件资源与接口
核心板特性
处理器：全志T536（4核Cortex-A55 + RISC-V协处理器，2TOPS NPU）。

存储：4GB LPDDR4 + 32GBeMMC（高配版）。
工业接口：双千兆以太网、4路CAN-FD、17路UART、隔离RS-485/CAN等。
扩展板资源

扩展板1：Type-C Debug接口、双千兆网口、音频接口、MicroSD卡槽等。
扩展板2：工业专用接口（如隔离485/232、USB-HUB扩展）。

三、典型开发流程
视频处理管线设计

输入源适配：通过V4L2调试双MIPI通道1080P@30fps采集，硬解码延迟约5ms。
预处理加速：OpenCL实现GPU端归一化/色彩空间转换2。
AI推理优化
模型部署：YOLOv5n量化版（输入尺寸416x416），采用双缓冲机制分离采集与推理内存空间。
多核负载均衡：CPU0负责视频采集，CPU1-3运行推理线程，GPU任务显式分配。
能效控制
DVFS动态调频（0.6-1.5GHz），温度监控防止过热降频，典型功耗3W（含摄像头）。
四、典型应用场景
工业物联网
电力继保、DTU设备、边缘计算网关。
机器视觉
工业缺陷检测、车载AS原型（需适配MIPI摄像头带宽限制）。
机器人控制
运动控制卡、AGV导航系统（利用NPU加速实时路径规划）。
五、开发注意事项
硬件设计
接口电平匹配：T536 IO电平为1.8V/3.3V，外接信号需考虑电平转换或隔离。
ESD防护：按键/接口需增加ESD器件，注意结电容对信号的影响。
软件调试
设备树配置：需修改LED默认心跳模式（如关闭冗余闪烁）。
网络配置：区分物理网卡（ENET1/2千兆，ENET3 USB转百兆）。
六、资源获取与支持
官方文档：米尔提供原理图、PCB源文件（Allegro格式）及预配置Docker开发环境。