【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能、芯片设计及边缘计算领域，具体地说是一种边缘端人工智能芯片的模型升级方法及系统。
技术介绍
1、近些年，随着人工智能与物联网的加速融合，边缘计算的需求量越来越大；其中以卷积神经网络为代表的深度学习算法在边缘端处理器上的部署应用越来越多，但是目前的人工智能芯片的模型更新速度很快，模型参数需要经常随着模型训练的迭代变化而更新，而对于边缘端的设备而言，受限于其安装位置、产品体积、功耗及三防的要求，很多设备不具备通过有线联网的方式更新模型参数的条件，而通过无线网络通信的方式进行升级，如果以明文进行数据传输，又存在一定的数据安全隐患。同时若通过des、aes等加密算法加密模型数据时，又必须考虑密钥的安全传输问题。
2、故如何能够在保证uwb无线通信中数据安全的同时，方便快捷地实现边缘端人工智能芯片的模型升级是目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的技术任务是提供一种边缘端人工智能芯片的模型升级方法及系统，来解决如何能够在保证uwb无线通信中数据安全的同时，方便快捷地实现边缘端人工智能芯片的模型升级的问题。
2、本专利技术的技术任务是按以下方式实现的，一种边缘端人工智能芯片的模型升级方法，该方法具体如下：
3、模型数据准备：专用升级设备通过usb接口获取新版本的模型数据，并存储到内部flash存储中；
4、激活边缘端设备：将专用升级设备放置在边缘端设备所在区域，通过显示屏选择需要升级的模型数据，并点击启动升级
5、产生密钥数据d：边缘端设备的uwb无线通信模块激活转为正常工作状态后，与专用升级设备发起定位通信，双方设备均通过ds-twr算法解算出边缘端设备与专用升级设备之间的精确位置距离d；
6、数据加密机封装：专用升级设备将计算所得的数据d作为aes算法的加密密钥对模型数据进行加密；加密后对数据按照约定的通信协议进行封装并校验；
7、数据传输：专用升级设备通过专用升级uwb无线通信模块向边缘端设备发送加密后的模型数据；
8、数据接收与校验：边缘端设备按照约定的通信协议接收解析模型数据，并根据约定的校验规则对模型数据进行校验，以确保数据包的完整性；
9、数据解密：若数据包校验正确，则通过密钥数据d对模型数据包进行解密；
10、升级模型：将获取到的模型数据更新到flash对应的存取区域，并用新的模型数据重新配置加速单元，完成芯片的模型升级后，处理器重新将边缘端uwb无线通信模块设置为休眠模式，升级完成。
11、作为优选，激活边缘端设备时，启动升级任务后，专用升级设备调用专用升级uwb无线通信模块，广播式发送升级信号；边缘端设备在自身边缘端uwb设备唤醒期间，探嗅有无升级信号；一旦边缘端设备发现升级信号，则会激活其边缘端uwb无线通信模块，转为正常工作模式。
12、更优地，边缘端设备与专用升级设备之间的精确位置距离d对于双方设备具有唯一性，同时数据d是通过ds-twr算法解算得到，不会被其他设备捕获，进而d作为aes算法的加密密钥。
13、更优地，所述专用升级设备包括处理器、专用升级uwb无线通信模块、flash芯片、显示屏、usb otg接口及锂电池供电模块，所述专用升级设备以存储设备的形式作为从机通过usb otg接口与服务器相连接，服务器训练得到新的模型参数数据后，将数据写入到专用升级设备对应的存储器中或者将服务器训练得到的新的模型参数数据拷贝到u盘的移动设备中存储；再将u盘接入到专用升级设备的usb接口，专用升级设备作为主机，从u盘读取新的模型数据，并写入到自身的flash芯片存储中。
14、更优地，所述边缘端硬件设备包括人工智能处理器、flash存储芯片、边缘端uwb无线通信模块、锂电池供电模块、其他外围传感设备；设备出厂时，人工智能处理器内的ai加速单元所需的模型相关参数数据作为只读数据段根据其实际大小存储在片内flash存储芯片或者flash存储芯片中，程序运行时cpu通过读取flash中的数据来配置ai加速单元。
15、一种边缘端人工智能芯片的模型升级系统，该系统包括边缘端设备和专用升级设备，专用升级设备包括处理器、专用升级uwb无线通信模块、flash芯片、显示屏、usb otg接口及锂电池供电模块，专用升级设备以存储设备的形式作为从机通过usb otg接口与服务器相连接，服务器训练得到新的模型参数数据后，将数据写入到专用升级设备对应的存储器中或者将服务器训练得到的新的模型参数数据拷贝到u盘的移动设备中存储；再将u盘接入到专用升级设备的usb接口，专用升级设备作为主机，从u盘读取新的模型数据，并写入到自身的flash芯片存储中；
16、边缘端硬件设备包括人工智能处理器、flash存储芯片、边缘端uwb无线通信模块、锂电池供电模块、其他外围传感设备；设备出厂时，人工智能处理器内的ai加速单元所需的模型相关参数数据作为只读数据段根据其实际大小存储在片内flash存储芯片或者flash存储芯片中，程序运行时cpu通过读取flash中的数据来配置ai加速单元。
17、作为优选，该系统的工作过程具体如下：
18、当在服务器端训练得到新的模型参数时，专用升级设备通过usb接口将模型数据传输到专用升级设备的本地存储中；
19、当有边缘端设备需要模型升级时，将专用升级设备放置在边缘端设备所在区域，并启动专用升级设备，通过显示屏选择需要升级的模型版本，专用升级设备发起升级操作后，专用升级uwb无线通信模块以广播的形式发送升级信号，当边缘端设备在唤醒期间收到该升级扫描信号后，处理器将执行激活程序，将边缘端uwb无线通信模块激活为正常工作模式，主动向专用升级设备发起通信连接；
20、双方建立连接后，通过ds-twr算法计算出两者之间的精确距离d，再在专用升级设备端以数据d为密钥对要升级的模型数据进行加密，再传输加密后的模型数据到边缘端设备；
21、边缘端设备首先对接收到的模型数据进行校验，确保数据完整性；若校验成功，则以数据d为密钥，对模型数据进行解密，并写入到flash存储中；完成参数更新后，处理器重新将边缘端uwb无线通信模块设置为休眠模式，升级完成。
22、更优地，边缘端设备激活时，启动升级任务后，专用升级设备调用专用升级uwb无线通信模块，广播式发送升级信号；边缘端设备在自身边缘端uwb设备唤醒期间，探嗅有无升级信号；一旦边缘端设备发现升级信号，则会激活其边缘端uwb无线通信模块，转为正常工作模式；
23、边缘端设备与专用升级设备之间的精确位置距离d对于双方设备具有唯一性，同时数据d是通过ds-twr算法解算得到，不会被其他设备捕获，进而d作为aes算法的加密密钥。
24、一种电子设备，包括：存储器和至少一个处理器；
25、其中，所述存储器本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种边缘端人工智能芯片的模型升级方法，其特征在于，该方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的边缘端人工智能芯片的模型升级方法，其特征在于，激活边缘端设备时，启动升级任务后，专用升级设备调用专用升级UWB无线通信模块，广播式发送升级信号；边缘端设备在自身边缘端UWB设备唤醒期间，探嗅有无升级信号；一旦边缘端设备发现升级信号，则会激活其边缘端UWB无线通信模块，转为正常工作模式。
3.根据权利要求1或2所述的边缘端人工智能芯片的模型升级方法，其特征在于，边缘端设备与专用升级设备之间的精确位置距离D对于双方设备具有唯一性，同时数据D是通过DS-TWR算法解算得到，进而D作为AES算法的加密密钥。
4.根据权利要求3所述的边缘端人工智能芯片的模型升级方法，其特征在于，所述专用升级设备包括处理器、专用升级UWB无线通信模块、Flash芯片、显示屏、USB OTG接口及锂电池供电模块，专用升级设备以存储设备的形式作为从机通过USB OTG接口与服务器相连接，服务器训练得到新的模型参数数据后，将数据写入到专用升级设备对应的存储器中或者将服务器训练得到的新
5.根据权利要求4所述的边缘端人工智能芯片的模型升级方法，其特征在于，所述边缘端硬件设备包括人工智能处理器、FLASH存储芯片、边缘端UWB无线通信模块、锂电池供电模块、其他外围传感设备；设备出厂时，人工智能处理器内的AI加速单元所需的模型相关参数数据作为只读数据段根据其实际大小存储在片内FLASH存储芯片或者FLASH存储芯片中，程序运行时CPU通过读取Flash中的数据来配置AI加速单元。
6.一种边缘端人工智能芯片的模型升级系统，其特征在于，该系统包括边缘端设备和专用升级设备，专用升级设备包括处理器、专用升级UWB无线通信模块、Flash芯片、显示屏、USB OTG接口及锂电池供电模块，专用升级设备以存储设备的形式作为从机通过USB OTG接口与服务器相连接，服务器训练得到新的模型参数数据后，将数据写入到专用升级设备对应的存储器中或者将服务器训练得到的新的模型参数数据拷贝到U盘的移动设备中存储；再将U盘接入到专用升级设备的USB接口，专用升级设备作为主机，从U盘读取新的模型数据，并写入到自身的Flash芯片存储中；
7.根据权利要求6所述的边缘端人工智能芯片的模型升级系统，其特征在于，该系统的工作过程具体如下：
8.根据权利要求7所述的边缘端人工智能芯片的模型升级系统，其特征在于，边缘端设备激活时，启动升级任务后，专用升级设备调用专用升级UWB无线通信模块，广播式发送升级信号；边缘端设备在自身边缘端UWB设备唤醒期间，探嗅有无升级信号；一旦边缘端设备发现升级信号，则会激活其边缘端UWB无线通信模块，转为正常工作模式；
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和至少一个处理器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以实现如权利要求1至5中任一项所述的边缘端人工智能芯片的模型升级方法。
...【技术特征摘要】
1.一种边缘端人工智能芯片的模型升级方法，其特征在于，该方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的边缘端人工智能芯片的模型升级方法，其特征在于，激活边缘端设备时，启动升级任务后，专用升级设备调用专用升级uwb无线通信模块，广播式发送升级信号；边缘端设备在自身边缘端uwb设备唤醒期间，探嗅有无升级信号；一旦边缘端设备发现升级信号，则会激活其边缘端uwb无线通信模块，转为正常工作模式。
3.根据权利要求1或2所述的边缘端人工智能芯片的模型升级方法，其特征在于，边缘端设备与专用升级设备之间的精确位置距离d对于双方设备具有唯一性，同时数据d是通过ds-twr算法解算得到，进而d作为aes算法的加密密钥。
4.根据权利要求3所述的边缘端人工智能芯片的模型升级方法，其特征在于，所述专用升级设备包括处理器、专用升级uwb无线通信模块、flash芯片、显示屏、usb otg接口及锂电池供电模块，专用升级设备以存储设备的形式作为从机通过usb otg接口与服务器相连接，服务器训练得到新的模型参数数据后，将数据写入到专用升级设备对应的存储器中或者将服务器训练得到的新的模型参数数据拷贝到u盘的移动设备中存储；再将u盘接入到专用升级设备的usb接口，专用升级设备作为主机，从u盘读取新的模型数据，并写入到自身的flash芯片存储中。
5.根据权利要求4所述的边缘端人工智能芯片的模型升级方法，其特征在于，所述边缘端硬件设备包括人工智能处理器、flash存储芯片、边缘端uwb无线通信模块、锂电池供电模块、其他外围传感设备；设备出厂时，人工智能处理器内的ai加速单元所需的模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：王景，姜凯，赵鑫鑫，李锐，
申请(专利权)人：山东浪潮科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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