瑞萨推出AI模型部署工具RUHMI

在边缘人工智能（Edge AI）快速发展的背景下，将训练好的深度学习模型高效部署到嵌入式硬件平台已成为开发流程中的关键瓶颈。尽管TensorFlow Lite、ONNX等框架在模型开发阶段提供了良好的跨平台支持，但将其适配至特定MCU或MPU架构时，仍需大量手动优化与底层代码调整，导致开发周期延长、资源消耗增加。

为解决这一挑战，瑞萨电子（Renesas）推出了Robust Unified Heterogeneous Model Integration（RUHMI），一款专为简化AI模型在嵌入式设备上部署而设计的工具链。RUHMI的核心目标是实现从主流AI框架到瑞萨处理器的“一键式”模型集成，显著降低部署门槛，提升开发效率。

RUHMI架构与核心技术

RUHMI集成了EdgeCortix® Mera™ 2.0编译器，该编译器针对瑞萨的异构计算架构（如带有AI加速单元的RA系列MCU或RZ系列MPU）进行了深度优化。其工作流如下：

模型导入：支持TensorFlow Lite（.tflite）和ONNX（.onnx）格式的模型文件输入，覆盖大多数主流训练框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）的输出。

图优化与量化：自动执行算子融合、常量折叠、内存布局优化，并支持INT8量化，以减小模型体积、提升推理速度，同时尽量保持精度。

代码生成：自动生成高度优化的C源代码、头文件及二进制权重文件，可直接集成到IAR、GCC或瑞萨E2 Studio等标准嵌入式开发环境中。

硬件映射：智能调度计算任务至CPU核心、DSP单元或专用AI加速器（如RZ/V系列的DRP-AI），最大化利用硬件资源。

双模式操作：GUI与CLI并重

RUHMI提供两种使用方式，满足不同开发场景需求：

图形化界面（GUI）：深度集成于瑞萨E2 Studio IDE中，用户可通过直观的向导式界面完成模型导入、参数配置、代码生成与部署。适合初学者或需要快速原型验证的工程师，无需编写脚本即可完成端到端部署。

命令行接口（CLI）：支持Windows和Ubuntu系统，开发者可通过shell或Python脚本调用RUHMI命令，实现自动化构建、批量模型转换与CI/CD流水线集成。此模式适用于团队协作、回归测试和大规模产品开发。

典型应用场景

RUHMI特别适用于以下边缘AI应用：

工业视觉检测：将YOLO、MobileNet等模型部署至产线摄像头，实现实时缺陷识别。

预测性维护：在电机控制器中运行LSTM或CNN模型，分析振动与电流信号。

智能人机交互：在HMI设备上部署语音唤醒、手势识别模型。

自动驾驶感知：在ADAS域控制器中部署目标检测与语义分割网络。

性能优势与开发效率提升

通过RUHMI，开发者可避免繁琐的手动内核移植与汇编级优化，将原本数周的部署周期缩短至数小时。生成的代码经过编译器级优化，在瑞萨平台上可实现接近理论峰值的计算效率。此外，工具链内置的调试支持便于性能剖析与功耗评估。