文件系统的npu和内核的npu有什么区别

我在编译rk3588的内核和文件系统时候，发现都编译到rknpu这个文件，那么文件系统的npu和内核的npu有什么根本的区别吗？

我可以理解为，文件系统下是应用程序，内核下是驱动程序。

功能定位

• 内核中的 NPU 源码

  • 核心功能：主要负责提供 NPU 与内核及硬件之间的底层交互接口和驱动程序。这些源码实现了对 NPU 硬件设备的初始化、资源管理、中断处理以及与其他内核组件（如内存管理、进程调度等）的协同工作。

  • 示例：比如在内核中可能包含 NPU 设备树的配置代码，用于描述 NPU 硬件的拓扑结构和资源分配；还有 NPU 驱动的代码，负责处理 NPU 的电源管理、时钟控制等底层操作，确保 NPU 硬件能够正常工作。

• Buildroot 中的 NPU 源码

  • 核心功能：侧重于提供用户空间的 NPU 运行时库、开发工具和应用示例。这些源码允许开发者在用户空间编写和运行使用 NPU 进行深度学习推理的应用程序，主要关注于如何方便地调用 NPU 的计算能力。

  • 示例：例如 Buildroot 中可能包含 NPU 运行时库的代码，这些库提供了高级的 API 接口，方便开发者进行模型加载、推理计算等操作；还可能包含一些示例代码，展示如何使用这些 API 来实现图像识别、目标检测等应用。

代码层次

• 内核中的 NPU 源码

  • 层次特点：处于系统的底层，直接与硬件打交道，代码通常使用 C 语言编写，遵循内核的编程规范和接口。这些代码需要考虑到内核的稳定性、性能和兼容性，对硬件细节有深入的了解。

  • 示例：内核中的 NPU 驱动代码需要处理硬件寄存器的读写操作，以控制 NPU 的各种功能。代码需要与内核的其他驱动和子系统进行紧密的协作，例如与 DMA（直接内存访问）控制器交互，实现数据的高效传输。

• Buildroot 中的 NPU 源码

  • 层次特点：处于用户空间，与内核通过系统调用等接口进行交互。代码可以使用多种编程语言编写，如 C、C++、Python 等，更加注重开发的便利性和应用的可移植性。

  • 示例：使用 Python 编写的 NPU 应用程序可以通过调用 NPU 运行时库的 API 来实现复杂的深度学习模型推理，而不需要关心底层的硬件细节。

编译和部署

• 内核中的 NPU 源码

  • 编译方式：通常作为内核的一部分进行编译，需要使用内核的编译工具链和配置系统。编译过程涉及到内核的整体配置和编译流程，需要确保与内核的其他部分兼容。

  • 部署方式：编译后的内核镜像包含了 NPU 驱动，需要烧录到设备的闪存中，作为系统启动的一部分加载到内存中。

• Buildroot 中的 NPU 源码

  • 编译方式：使用 Buildroot 提供的工具链和编译系统进行独立编译。Buildroot 会自动处理依赖关系，将 NPU 运行时库和应用程序编译成可执行文件或共享库。

  • 部署方式：编译后的文件可以打包成根文件系统的一部分，部署到设备上。这些文件会在系统启动后，在用户空间运行。

维护和更新

• 内核中的 NPU 源码

  • 维护难度：由于与内核紧密相关，对内核中的 NPU 源码进行修改和维护需要谨慎，因为任何错误都可能导致系统崩溃或不稳定。维护人员需要对内核有深入的了解，并且遵循内核社区的开发规范。

  • 更新频率：内核的更新通常比较谨慎，因为涉及到整个系统的稳定性。NPU 驱动的更新可能会随着内核的版本升级而进行，但不会过于频繁。

• Buildroot 中的 NPU 源码

  • 维护难度：相对较低，因为处于用户空间，与内核的耦合度较低。开发者可以更加自由地进行修改和优化，只需要确保与 NPU 运行时库和其他依赖项的兼容性。

  • 更新频率：更新频率相对较高，因为可以根据应用的需求和技术的发展，及时更新 NPU 运行时库和开发工具，以支持新的深度学习模型和算法。