他社GPUからSiMa.aiに置き換えてみた！[環境構築編②]

SiMa.ai（以降SiMa）はGPU（グラフィックス処理ユニット）を提供するα社の性能に匹敵する、エッジでのAIに強みを持ったデバイスです。そんなSiMaのMLSoC（Machine Learning System-on-Chip）を実際に使ってみたいという声も上がっています。今回は、α社のGPUで動作していたモデルをSiMaに移植し、実際に動かす方法をご紹介いたします。

全体の目次

移植の手順は以下の通りです。

Step-1：概要編

概要編

Step-2：準備編

準備編

Step-3：環境構築編

Step-4：実装編

実装編

本章「環境構築編②」のゴール

SiMaの開発キットの環境構築手順がわかる

なお、今回デモ動画結果は以下です。

α社動画

SiMa動画

本章「環境構築編」の目次

開発・評価をするためのボードとホストマシンの環境構築について
3ページに分けてご紹介いたします。

1-1. SiMa開発キットの環境構築
1-2. SiMa開発キットの環境構築
2. ホストマシンの環境構築

1-2. SiMa開発キットの環境構築

ファームウェアを最新バージョンにアップデートする

次は、SiMaボードのファームウェアとソフトウェアを最新のバージョンに更新します。
まず、現在のボードのファームウェアバージョンを確認します。

ファームウェアバージョンの確認

※ すでに、SIMA_BUILD_VERSIONが1.4.0_master_B1230となっている場合、この手順は必要ないので、スキップできます。

事前にSSH接続し、以下コマンドを実行してください。

davinci:~$ cat /etc/build
    -----------------------
    Build Configuration:  |
    -----------------------
    DISTRO = poky
    DISTRO_VERSION = 4.0.10
    MACHINE = davinci
    DATE = 20240515
    TIME = 073358
    SIMA_BUILD_VERSION = 1.3.0_master_B1036
    -----------------------
    Layer Revisions:      |
    -----------------------
    meta              = kirkstone:1e6f147c686a91b9a5996f529e32ee1852f946b7
    meta-poky         = kirkstone:1e6f147c686a91b9a5996f529e32ee1852f946b7
    meta-yocto-bsp    = kirkstone:1e6f147c686a91b9a5996f529e32ee1852f946b7
    meta-simaai       = master:c983aa4923bb4ae98a70b8f9ea7407fd574b68b1 -- modified
    meta-oe           = kirkstone:f95484417e3d3e65ca15b460ba71dfd35773f0e4
    meta-python       = kirkstone:f95484417e3d3e65ca15b460ba71dfd35773f0e4
    meta-networking   = kirkstone:f95484417e3d3e65ca15b460ba71dfd35773f0e4
    meta-swupdate     = kirkstone:d1d4abfaf82d37c31e3cec3602d6d8d56d105185

SiMa MLSoCイメージのダウンロード

Developer Portalの「Firmware and Board Software Update」の「Downloading the SiMa MLSoC Images」からSiMa MLSoCイメージファイルをダウンロードできます。

※ SiMa HPのDeveloper Portalに登録することで閲覧およびダウンロードができるようになります。
登録しても見れない場合は、新光商事までお問い合わせください

「Download Now」をクリックすると.tarファイルがダウンロードされます。

ダウンロードした.tarファイルを解凍するために、別のターミナルウィンドウで以下コマンドを実行してください。

sima-user@sima-user-machine:~$ cd Downloads/
sima-user@sima-user-machine:~/Downloads$ tar -xvf MLSoC1.4_Firmware.tar
sima-user@sima-user-machine:~/Downloads$ cd MLSoC1.4_Firmware

ボードのファームウェア/tRootイメージの更新

tRootファイルコピー

ファームウェアを更新するために、tRootファイルをボードにコピーします。以下コマンドを実行してください。

sima-user@sima-user-machine:~/Downloads/MLSoC1.4_Firmware$ scp troot-upgrade-simaai-ev.swu sima@{Board IP Address}:/tmp
    sima@{Board IP Address}:'s password:
    troot-upgrade-simaai-ev.swu                      100%    0     0.0KB/s   00:00

ボード上のデフォルトのSiMaユーザーのパスワードはedgeaiでなので、passwordにedgeaiを入力してください。

ファームウェアアップデート

先ほどのminicomのウィンドウにてアップデートのために、以下コマンドを実行してください。

davinci:~$ cd /tmp
davinci:/tmp$ sudo swupdate -v -H simaai-image-troot:1.0 -i /tmp/troot-upgrade-simaai-ev.swu
    SWUpdate v2023.05-dirty
    Licensed under GPLv2. See source distribution for detailed copyright notices.
 
    [TRACE] : SWUPDATE running :  [print_registered_bootloaders] : Registered bootloaders:
    [TRACE] : SWUPDATE running :  [print_registered_bootloaders] :  uboot   loaded.
    [INFO ] : SWUPDATE running :  [main] : Using default bootloader interface: uboot
    [INFO ] : SWUPDATE running :  [main] : Running on simaai-image-troot Revision 1.0
    ...
    [INFO ] : SWUPDATE successful ! SWUPDATE successful !
    [TRACE] : SWUPDATE running :  [network_initializer] : Main thread sleep again !
    [INFO ] : No SWUPDATE running :  Waiting for requests...
    [INFO ] : SWUPDATE running :  [endupdate] : SWUpdate was successful !
    [DEBUG] : SWUPDATE running :  [postupdate] : Running Post-update command

成功メッセージが表示されたら、ボードをリブート（電源再投入）してください。

※ 更新が完了するまでに10分以上かかる場合があります。

Yocto Linuxイメージの更新

Yocto Linuxイメージコピー

ファームウェアと同様にYocto Linuxイメージを更新するために、ファイルをボードにコピーします。
以下コマンドを実行してください。

sima-user@sima-user-machine:~/Downloads/MLSoC1.4_Firmware$ scp simaai-image-palette-upgrade-davinci.swu sima@{Board IP Address}:/tmp
sima@{Board IP Address}:'s password:******
    simaai-image-palette-upgrade-davinci.swu    100%    0     0.0KB/s   00:00

ボード上のデフォルトのSiMaユーザーのパスワードはedgeaiでなので、passwordにedgeaiを入力してください。

Yocto Linuxイメージアップデート

先ほどのminicomのウィンドウにてアップデートのために、以下コマンドを実行してください。

davinci:~$ cd /tmp
davinci:/tmp$ sudo swupdate -v -H simaai-image-palette:1.0 -i /tmp/simaai-image-palette-upgrade-davinci.swu

更新後、自動的に再起動されます。

アップデートの確認

アップデートを確認するために、冒頭と同様に以下コマンドを実行してください。

davinci:~$ cat /etc/build
    -----------------------
    Build Configuration:  |
    -----------------------
    DISTRO = poky
    DISTRO_VERSION = 4.0.10
    MACHINE = davinci
    DATE = 20240917
    TIME = 210846
    SIMA_BUILD_VERSION = 1.4.0_master_B1230
    -----------------------
    Layer Revisions:      |
    -----------------------
    meta              = kirkstone:1e6f147c686a91b9a5996f529e32ee1852f946b7
    meta-poky         = kirkstone:1e6f147c686a91b9a5996f529e32ee1852f946b7
    meta-yocto-bsp    = kirkstone:1e6f147c686a91b9a5996f529e32ee1852f946b7
    meta-simaai       = master:6ebb42c489f4fc53d3fc6386689baa6dc3ae5c0f -- modified
    meta-oe           = kirkstone:f95484417e3d3e65ca15b460ba71dfd35773f0e4
    meta-python       = kirkstone:f95484417e3d3e65ca15b460ba71dfd35773f0e4
    meta-networking   = kirkstone:f95484417e3d3e65ca15b460ba71dfd35773f0e4
    meta-swupdate     = kirkstone:d1d4abfaf82d37c31e3cec3602d6d8d56d105185

バージョンが1.4.0_master_B1230であればOKです。

次の章では、ホストマシンの環境構築についてご紹介いたします。

開発キット購入はこちら

他社GPUからSiMa.aiに置き換えてみた！
[環境構築編①]

他社GPUからSiMa.aiに置き換えてみた！
[環境構築編③]