AVH 技術(shù)全稱是 Arm Virtual Hardware，是 ARM 公司推出的一種創(chuàng)新技術(shù)。

它有以下幾個主要特點：

一是提供基于云的 Arm 處理器和系統(tǒng)的虛擬化模型，包括流行的 IoT 開發(fā)套件，涵蓋處理器、外圍設(shè)備、傳感器等組件。

二是使用成熟、指令準確、可擴展的建模引擎替代物理硬件，方便開發(fā)者采用現(xiàn)代軟件開發(fā)的最佳實踐來開發(fā) IoT 和端點 AI 應(yīng)用程序。

三是允許在云中輕松運行和擴展 CI 基礎(chǔ)設(shè)施，能快速啟動大量虛擬板，進行實驗和測試復(fù)雜的多設(shè)備配置。

四是支持開發(fā)者使用敏捷的軟件開發(fā)實踐，如 CI/CD 和 MLOps 工作流程，加速在 Arm 技術(shù)上的開發(fā)和測試。

在實際應(yīng)用中，基于 AVH 的智能垃圾識別案例就是一個很好的體現(xiàn)。準備工作包括購買 Arm 虛擬硬件鏡像云服務(wù)器、查看已購買的服務(wù)器以及安裝虛擬硬件環(huán)境。購買時推薦使用百度智能云平臺，要經(jīng)過注冊賬號、登錄、個人中心認證、購買配置等步驟。查看已購買的服務(wù)器通過百度智能云控制臺操作。安裝虛擬硬件環(huán)境則要下載軟件包、解壓、安裝 make 工具等。

在模型訓(xùn)練及導(dǎo)出方面，使用百度推出的 PaddlePaddle 深度學習框架。先進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，尋找數(shù)據(jù)集并掛載解壓處理。然后進行模型訓(xùn)練，比如使用 PP-PicoDet 模型。訓(xùn)練完成后導(dǎo)出模型，要注意適配算子。接著使用深度學習編譯器 TVM 編譯模型，通過指定相關(guān)參數(shù)完成編譯。

在模型部署方面，參考 AVH AMI 實例創(chuàng)建流程遠程登錄，查看支持的虛擬硬件?？梢允褂锰峁┑氖纠a腳本自動化完成部署，也可以手動按照下載安裝軟件包配置環(huán)境、獲取模型、編譯模型、處理圖片數(shù)據(jù)、構(gòu)建應(yīng)用程序、執(zhí)行并查看結(jié)果等步驟進行。

總之，AVH 技術(shù)為嵌入式軟件開發(fā)帶來了便利，縮短了開發(fā)周期，降低了成本，提高了效率。