请问STM32N6 cubeAI部署时用的内存是在内部还是外部？

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你的理解基本正确，但需要区分默认报告的含义和实际情况：

1. Cube.AI analyse 命令报告的内存占用指的是芯片内部存储器（Internal Memory）的需求。


2. 具体解释：
   
   
   
   • Cube.AI 分析的默认目标：当你在 CubeMX 或通过命令行运行 Cube.AI 的 analyse（或 benchmark）时，它计算的是目标芯片本身（这里是 STM32N6）运行该 AI 模型所需的最小内部 SRAM 和 Flash 空间。
   
   
   • n6-allmems-O3 的作用：这是一个 Cube.AI 特有的优化配置标志 (Optimization Profile)。n6 指定目标器件系列 (STM32N6)。allmems 指示分析器考虑使用芯片内部所有可用的存储块以获得最优性能（尤其是为了充分利用 NNA 加速器）。O3 代表最高的代码优化级别。这个配置的目标就是在只使用内部存储资源的情况下，找到运行该模型的最优内存布局和占用大小。
   
   
   • 报告中 RAM 的含义：报告中的 RAM (通常是 Runtime Memory 的缩写) 指的是模型运行时所需的易失性内存。对于 STM32N6，这主要指的是：
     
     
     
     • 内部 SRAM：这是报告 RAM 值的主要考虑对象。模型权重加载后的活动区（通常映射到 RAM 中）、激活值（层间计算结果，存储在 RAM 中）、以及AI框架本身（NanoEdgeAI 库/CMSIS-NN库等）的运行栈和堆都需要内部 SRAM。NNA 的执行也需要数据在内部 SRAM 中以保证高效访问。
     
     
     • 可能包含的少量CCMRAM/DTCM等 (如果芯片有)：STM32N6 内部可能有不同分区或专用 SRAM 块（如 DTCM - 紧耦合内存，CCMRAM - 内核耦合内存）。allmems 策略会尽可能利用这些内部资源，报告的总 RAM 是这些内部易失性存储总和的需求。
     
     
   
   
   • 报告中 Flash 的含义：指的是存储以下内容的非易失性存储器：
     
     
     
     • AI 模型本身：经过 Cube.AI 转换和优化后的神经网络结构信息（拓扑结构）和量化后的权重。
     
     
     • Cube.AI 运行时库代码：在 STM32N6 上执行推理的软件库（如用于预处理/后处理或者非 NNA 支持层执行的 NanoEdgeAI / CMSIS-NN 代码）。
     
     
     • 你的应用程序代码：调用 AI 库进行推理的主程序逻辑。
     
     
     • 这部分在报告中默认指向内部 Flash 存储器的需求。
     
     
   
   


3. 关于外部存储器的关键说明：
   
   
   
   • 默认分析不包括外部 RAM/Flash： 标准的 Cube.AI analyse / benchmark 报告不会自动计算或显示模型对外部存储器（如 SDRAM, QSPI Flash, SD Card）的需求或占用。它假设所有需要的资源都在芯片内部（就像 allmems 配置所追求的）。
   
   
   • 外部存储器是 选项： 当你的模型太大，无法完全放入内部 SRAM（例如权重或激活值特别大的模型）或内部 Flash（放不下模型权重或你的整个应用固件）时，你才需要额外考虑使用外部存储器。
   
   
   • 使用外部存储器需要手动配置和成本：
     
     
     
     • 权重存储在外部 Flash： 可以将权重存放在外部 Flash（如 QSPI NOR Flash），在启动时或推理前加载到内部 RAM 中（或者利用 MPU/MMU 进行动态加载）。这会增加启动/推理延迟，需要额外的加载代码配置。
     
     
     • 激活值存储在外部 RAM： 如果激活值太大，可以使用外部 SDRAM。但这会显著降低推理速度，因为外部 RAM 的访问速度远低于内部 SRAM（尤其是对于 NNA，其通常依赖低延迟的内部存储器），并增加功耗。也需要配置外部 RAM 控制器。对于追求性能的场景（尤其是在使用 NNA 时），通常极力避免将激活值放在外部 RAM。
     
     
     • Cube.AI 不会为外部存储器自动优化： analyse 报告不会告诉你在使用外部存储器后的占用情况。你需要自己在 CubeMX 中配置外部存储器外设，修改链接脚本 (.ld)，并且可能需要修改 Cube.AI 生成的代码（例如，实现权重加载逻辑）。这会增加开发复杂度和运行开销。
     
     
   
   

总结：

1. 对 STM32N6 运行 Cube.AI analyse 命令（特别是使用 n6-allmems-O3 优化配置）后得到的 RAM 占用报告值，主要针对的是芯片内部 SRAM (可能包括不同块如 DTCM, CCMRAM)。


2. 得到的 Flash 占用报告值，针对的是芯片内部 Flash 存储器。


3. 报告中的占用数值，是在仅使用芯片内部存储资源的前提下，运行该模型所需的最低需求估算（由 AI 库和优化器计算得出）。


4. 外部存储器（SDRAM， QSPI Flash等）不属于默认分析范围。 使用外部存储器是为了扩展内部存储容量的不足（权重太大或激活太大），但这需要你自行配置硬件、软件（驱动、链接脚本）和逻辑（权重加载），并且通常会牺牲性能（尤其是使用外部RAM存放激活值）或增加启动延迟（从外部Flash加载权重到RAM）。Cube.AI 的 analyse 报告本身不会显示这部分外部存储器的占用需求。

因此，在你看 analyse 报告时，基本可以放心地认为它展示的是目标 STM32N6 芯片内部存储资源（SRAM和Flash）的占用情况。 如果你发现占用接近或超过了芯片内部资源的限制（例如 RAM 接近或超过 256KB - 需要查你具体型号的数据手册），那么你就需要考虑模型优化（如更小的网络结构、量化、裁剪）、升级芯片型号（选择 SRAM/Flash 更大的 STM32N6），或者在性能和延迟上做妥协去使用外部存储器了。