S100 BPU 部署测试
这个目录是 S100 平台的隔离部署路径，不覆盖现有 X5 BPU 脚本。
当前默认模型：
deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/mapper_output_26000_s100_gemm/policy_robotlab_26000_s100_int16_gemm.hbm
S100 量化参数：
- 原始模型：
deploy_45dim_rl_gym/policy_robotlab_26000.onnx - 历史长度：RobotLab 10 帧
- 输入：
obs_4d [1, 1, 1, 450]，float32 featuremap - 输出：
actions [1, 12, 1, 1] march：nash-e- Docker 镜像：
registry.d-robotics.cc/deliver/ai_toolchain_ubuntu_22_s100_s600_cpu:v3.7.0
本机量化
在 Mac 的仓库根目录执行：
cd /Users/chenyouyuan/cyy_ws/deploy_go1_pro
bash deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/quantize_policy_s100.sh
等价显式命令：
cd /Users/chenyouyuan/cyy_ws/deploy_go1_pro
bash deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/quantize_policy_s100.sh \
--policy ../policy_robotlab_26000.onnx \
--round 26000 \
--name policy_robotlab_26000 \
--history-len 10 \
--samples 64 \
--min-samples 32 \
--log-prefix robotlab_go1_deploy \
--cal-tag robotlab \
--march nash-e
输出文件：
deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/mapper_output_26000_s100_gemm/policy_robotlab_26000_s100_int16_gemm.hbm
同步到 S100
S100 板端地址：
root@192.168.11.144
如果仓库已经通过 git 同步，直接在板端拉取即可。如果只同步产物，可以从 Mac 执行；Docker 只在 Mac 上用于量化，S100 板端不运行 Docker：
scp \
deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/mapper_output_26000_s100_gemm/policy_robotlab_26000_s100_int16_gemm.hbm \
root@192.168.11.144:/root/go1_pro_deploy/deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/mapper_output_26000_s100_gemm/
同时确保校准输入存在，离线测速会用到：
scp \
deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/calibration_data_26000_robotlab_fast64/00000.bin \
root@192.168.11.144:/root/go1_pro_deploy/deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/calibration_data_26000_robotlab_fast64/
板端安装 hbm_runtime
ssh root@192.168.11.144
cd /usr/hobot/lib/hbm_runtime
./build.sh install
S100 使用官方 hbm_runtime Python 绑定加载 .hbm，不复用 X5 的
/usr/include/dnn/hb_dnn.h C++ wrapper。
离线推理测速
先用官方 hrt_model_exec 看模型信息：
cd /root/go1_pro_deploy
/usr/hobot/bin/hrt_model_exec model_info \
--model_file deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/mapper_output_26000_s100_gemm/policy_robotlab_26000_s100_int16_gemm.hbm
官方 hrt_model_exec 稳态测速：
cd /root/go1_pro_deploy
/usr/hobot/bin/hrt_model_exec perf \
--model_file deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/mapper_output_26000_s100_gemm/policy_robotlab_26000_s100_int16_gemm.hbm \
--model_name policy_robotlab_26000_s100_int16_gemm \
--input_file deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/calibration_data_26000_robotlab_fast64/00000.bin \
--frame_count 1000 \
--thread_num 1
当前板端 root@192.168.11.144 已验证：
Average latency: 0.394 ms
FPS: 2442.456
部署脚本使用的 Python hbm_runtime wrapper：
cd /root/go1_pro_deploy
PYTHONPATH=/root/go1_pro_sdk:/root/go1_pro_deploy \
python3 deploy_45dim_rl_gym/bpu_deploy_s100/test_bpu_policy.py \
--repeat 1000
当前板端结果：
Backend: hbm_runtime_s100
Input: obs_4d (1, 1, 1, 450)
Output: actions (1, 12)
repeat=1000 avg_ms=0.733020
纯 C++ BPU wrapper/bench，不经过 Python 推理路径：
cd /root/go1_pro_deploy/deploy_45dim_rl_gym/bpu_deploy_s100/cpp
bash build_board.sh
./s100_bpu_bench \
/root/go1_pro_deploy/deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/mapper_output_26000_s100_gemm/policy_robotlab_26000_s100_int16_gemm.hbm \
/root/go1_pro_deploy/deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/calibration_data_26000_robotlab_fast64/00000.bin \
1000 \
-1
参数含义：
- 第 1 个参数：S100
.hbm模型。 - 第 2 个参数：float32 输入样本，当前 RobotLab 10 帧模型应为 450 个 float。
- 第 3 个参数：重复推理次数。
- 第 4 个参数：BPU core，
-1表示自动选择，0..3表示固定单核。
这个 C++ wrapper 只做离线推理：模型加载和 tensor 内存分配只初始化一次，循环里只做输入拷贝、cache flush、hbDNNInferV2、hbUCPSubmitTask、等待和输出拷贝。它不会连接机器人，也不会发送电机指令。
当前板端纯 C++ 结果：
backend=cpp_dnn_api_s100
input_floats=450 output_floats=12 bpu_core=0
action [0.544585 -1.108296 0.916061 -0.837005 0.074006 -0.434765 -0.858212 -2.766010 1.127831 0.422954 1.424179 -0.016353]
action_max_abs 2.766010
repeat=5000 cpp_avg_ms=0.426015
离线推理检查
这一步会连接 MCU 读取状态，但不会发送电机指令：
cd /root/go1_pro_deploy
PYTHONPATH=/root/go1_pro_sdk:/root/go1_pro_deploy \
python3 deploy_45dim_rl_gym/bpu_deploy_s100/deploy_go1_robotlab_bpu_s100_fastcpp.py \
--infer-check \
--log-dir logs \
--print-every 50 \
--max-steps 500
悬空状态机测试
先不要加 --enable-rl，确认 R2 只能推进到 INFER_TEST：
cd /root/go1_pro_deploy
PYTHONPATH=/root/go1_pro_sdk:/root/go1_pro_deploy \
python3 deploy_45dim_rl_gym/bpu_deploy_s100/deploy_go1_robotlab_bpu_s100_fastcpp.py \
--kill-sport \
--log-dir logs \
--kp 28 --kd 0.7 \
--kp-cal 20 --kd-cal 1.0 \
--power-factor 7 \
--position-protect-limit 0.0 \
--action-clip 5.0 \
--action-trip-limit 8.0 \
--action-hard-trip-limit 16.0 \
--max-target-step 0.025 \
--max-roll-deg 35 \
--max-pitch-deg 35 \
--swap-vy-yaw \
--rc-vx-scale 0.3 \
--rc-vy-scale 0.3 \
--rc-wz-scale 0.6 \
--log-timing
实际 RL 启动
只有悬空测试正常后，再启用 RL：
cd /root/go1_pro_deploy
PYTHONPATH=/root/go1_pro_sdk:/root/go1_pro_deploy \
python3 deploy_45dim_rl_gym/bpu_deploy_s100/deploy_go1_robotlab_bpu_s100_fastcpp.py \
--kill-sport \
--enable-rl \
--log-dir logs \
--kp 28 --kd 0.7 \
--kp-cal 20 --kd-cal 1.0 \
--power-factor 7 \
--position-protect-limit 0.0 \
--action-clip 5.0 \
--action-trip-limit 8.0 \
--action-hard-trip-limit 16.0 \
--max-target-step 0.025 \
--max-roll-deg 35 \
--max-pitch-deg 35 \
--swap-vy-yaw \
--rc-vx-scale 0.3 \
--rc-vy-scale 0.3 \
--rc-wz-scale 0.6 \
--log-timing
如果要临时指定其它 S100 .hbm：
python3 deploy_45dim_rl_gym/bpu_deploy_s100/deploy_go1_robotlab_bpu_s100_fastcpp.py \
--bpu-model /absolute/path/to/model.hbm