IPRO7AI¶
IPRO7AI は IPRO7 と同じダイで、NPU を有効にし、8 MB の PSRAM と Flash をパッケージに内蔵したものです。CPU、ワイヤレス、周辺機能は IPRO7 と同じです。IPRO7AI Reef EVK のメインチップです。本リリースでは、カメラによる物体認識、3 つの IPRO AI Teach ツール、IPRO AI Studio のボード上推論を実行します。
--chip-variantIPRO7 との違い¶
| 項目 | IPRO7AI |
|---|---|
| NPU | 有効、0.1 TOPS。NPU のアクティベーションバッファーは PSRAM に置かれるため、AI アプリケーションにはすべて PSRAM が必要です |
| PSRAM | パッケージ内蔵 8 MB、0x1e000000 |
| Flash | パッケージ内蔵。SDK はデフォルトで 1 MB のレイアウトをリンクし、CONFIG_IPRO7_FLASH_2M=y で 2 MB のレイアウトを選択します。ipro7ai_reef_demo の .config には、ブートログに JEDEC ID 0xEF4015（2 MB）と表示された場合にこの行を追加できると記載されています |
| 書き込み | --chip-variant IPRO7AI でこのチップの Flash ピンを選択します（ツールの設定ファイルでは flash_pin 0x9） |
| その他 | CPU、メモリマップ、ワイヤレス、周辺機能は IPRO7 と同じです。IPRO7 の主な仕様を参照 |
Reef 用の構成のうち、ipro_reef_teach と ipro_agora_sentino の .config、および ipro_ble_remote、ipro_le_audio_headset、ipro_ai_link の defconfig_reef は、すでに 2 MB のレイアウトを使っています。その他の Reef 用構成は 1 MB のレイアウトです。
NPU と推論ランタイム¶
推論ランタイムはビルド済みライブラリ components/ai/lib/libai.a として提供されます。公開ヘッダーは components/ai/iproai_def.h と、components/ai/ 以下の各モジュールのヘッダーです。ランタイムのソースはパッケージに含まれていません。V2.2.1 の components/ai は IPRO Edge AI プラットフォーム V2.0 で、ランタイム、ツールごとに 1 スロットを持つモデルストア、入力ソース、前処理、アプリケーションフレームワークで構成されます。NPU の完了待ちには上限時間があり、タイムアウトすると NPU ブロックをリセットして安全なフォールト状態にします。CPU での推論には TensorFlow Lite Micro、NMSIS-NN、TinyMaix（components/3rdparty/）を使えます。
AI を有効にする¶
アプリケーションの .config に次の設定を明示的に記述してください。この SDK のビルドは Kconfig の select を適用しないため、PSRAM は自動では有効になりません。
CONFIG_AI_SUPPORT=y # components/ai（libai.a）をリンクする
CONFIG_USE_PSRAM=y # NPU のアクティベーションバッファーとモデルは PSRAM に置かれる
CONFIG_MM_SUPPORT=y # カメラと ISP を使う場合
CONFIG_AI_MODEL_FROM_FILE=y # SD カードからモデルを読み込む場合
ipro_reef_teach の .config と ipro_ai_link の defconfig_reef は、そのまま出発点にできる完全な Reef 用構成です。
モデルの格納場所¶
NPU は .inm 形式のモデルを実行します。モデルは次の 3 か所のいずれかに格納します。
| 格納場所 | 方法 | Reef での例 |
|---|---|---|
mfg Flash パーティション |
書き込みツールで --mfg を指定して書き込みます。ipro_reef_teach は独自のパーティションテーブル partition_reef_teach.toml と mfg レイアウト（モード、声紋モデル、画像モデル、センサーモデルにそれぞれ 1 スロット）を持ち、書き込むデータは mfg_payload.py で作成します |
ipro_reef_teach |
| ファームウェアにリンク | モデルをイメージに組み込みます。ほかに書き込むものはありません | ipro7_uvc_cam の defconfig_reef_rps |
| SD カード | 実行時に sd:/（FatFS）から PSRAM に読み込みます |
ipro_ai_link の defconfig_reef |
パッケージに含まれるモデル：apps/ai/ipro_reef_teach/model/（声紋モデル model_b.spkb）、tools/teach_web/assets/、apps/platform/ipro7_demo/demo/ai/ai_model/、apps/test/ipro_npu_yolo/src/、apps/ai/ipro7ai_evk_rps/model/。IPRO AI Studio と Edge AI ツールは SDK ではなく、別の IPRO Edge AI パッケージで提供されます。モデル変換ツールについては INTELPRO にお問い合わせください。
メモリ¶
AI と画像処理の両方を有効にすると（CONFIG_AI_SUPPORT、CONFIG_MM_SUPPORT）、NPU の SRAM が 0x11020000 以降にマッピングされるため、リンカーは OCRAM を先頭の 64 KB（0x11010000–0x11020000）に制限します。アプリケーションが BLE コントローラーの Exchange Memory も確保する場合（CONFIG_EM_SIZE が 0 以外）、OCRAM は 48 KB と、64 KB − CONFIG_EM_SIZE の非保持領域になります。CMake はビルド中に選択したレイアウトを表示します（例：AI+MM (EM=0): OCRAM=64KB）。
Zephyr RTOS ポートには NPU ドライバーがありません。NPU サンプルは FreeRTOS アプリケーションです。
Reef での NPU サンプル¶
| サンプル | Reef 用構成 | 内容 |
|---|---|---|
ipro_reef_teach |
.config |
IPRO AI Teach 2.0 のボード用ファームウェア。image（USB カメラと画像分類器）、voice（声紋）、sensor（センサー信号）の 3 つのツールを 1 つずつ実行し、IPRO AI Studio から操作します |
ipro7_uvc_cam |
defconfig_reef_rps |
NPU によるじゃんけんの認識結果を映像に描画する USB ウェブカメラ |
ipro_ai_link |
defconfig_reef |
IPRO AI Studio の「Run on board」用のボードファームウェア。sd:/ からモデルと入力を読み込み、出力を USB で返します |
その他の NPU サンプルは IPRO7AI EVK または IPRO7 EVB が対象です（ipro7ai_evk_person_detect、ipro7ai_evk_rps、ipro7ai_evk_launcher、ipro_speaker_recog、ipro_npu_yolo、ipro_ai_bench）。サンプルを参照してください。
IPRO7AI 搭載ボード¶
| ボード | パッケージ | ボード設定 |
|---|---|---|
| IPRO7AI Reef EVK V4.0 | QFN56、ボードに実装 | CONFIG_IPRO7AI_REEF=y |
IPRO7AI EVK（CONFIG_IPRO7AI_EVK=y）もこのチップを搭載しています。このボードについては INTELPRO にお問い合わせください。
関連ドキュメント¶
- IPRO7：チップの全仕様とメモリマップ。
- AI と NPU ガイド：モデルのデプロイと推論 API。
- IPRO AI Teach：IPRO AI Studio を使って、画像、声紋、センサー信号を Reef に学習させます。
- IPRO7 データシート：ドキュメントを参照してください。