[Doc] Add MTK APU doc and refine RK NPU doc (#3548)

docs/demo_guides/mediatek_apu.md

+# PaddleLite使用MTK APU预测部署
+
+Paddle Lite已支持MTK APU的预测部署。
+其接入原理是与之前华为NPU类似，即加载并分析Paddle模型，将Paddle算子转成MTK的Neuron adapter API（类似Android NN API）进行网络构建，在线生成并执行模型。
+
+## 支持现状
+
+### 已支持的芯片
+
+- [MT8168](https://www.mediatek.cn/products/tablets/mt8168)/[MT8175](https://www.mediatek.cn/products/tablets/mt8175)。
+
+### 已支持的设备
+
+- MT8168-P2V1 Tablet。
+
+### 已支持的Paddle模型
+
+- [全量化MobileNetV1](https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/mediatek/mobilenet_v1_int8_224_fluid.tar.gz)
+
+### 已支持（或部分支持）的Paddle算子
+
+- relu
+- conv2d
+- depthwise_conv2d
+- elementwise_add
+- elementwise_mul
+- fc
+- pool2d
+- softmax
+
+## 参考示例演示
+
+### 测试设备(MT8168-P2V1 Tablet)
+
+![mt8168_p2v1_tablet_front](https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/mediatek/mt8168_p2v1_tablet_front.jpg)
+
+![mt8168_p2v1_tablet_back](https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/mediatek/mt8168_p2v1_tablet_back.jpg)
+
+### 准备设备环境
+
+- 由于需要依赖特定版本的firmware，感兴趣的同学通过MTK官网[https://www.mediatek.cn/about/contact-us](https://www.mediatek.cn/about/contact-us)提供的联系方式（类别请选择"销售"），获取测试设备和firmware；
+
+### 准备交叉编译环境
+
+- 为了保证编译环境一致，建议参考[源码编译](../user_guides/source_compile)中的Docker开发环境进行配置。
+
+### 运行图像分类示例程序
+
+- 从[https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/mediatek/PaddleLite-android-demo.tar.gz](https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/mediatek/PaddleLite-android-demo.tar.gz)下载示例程序，解压后清单如下：
+
+```shell
+- PaddleLite-android-demo
+  - image_classification_demo
+    - assets
+      - images 
+        - tabby_cat.jpg # 测试图片
+      - labels
+        - synset_words.txt # 1000分类label文件
+      - models
+        - mobilenet_v1_int8_224_for_cpu.nb # 已通过opt转好的、适合arm cpu的mobilenetv1量化模型
+        - mobilenet_v1_int8_224_for_apu.nb # 已通过opt转好的、适合mtk apu的mobilenetv1量化模型
+    - shell # android shell端的示例程序
+      - CMakeLists.txt # 示例程序CMake脚本
+      - build
+        - image_classification_demo # 已编译好的android shell端的示例程序
+      - image_classification_demo.cc # 示例程序源码
+      - build.sh # 示例程序编译脚本
+      - run.sh # 示例程序运行脚本
+    - apk # 常规android应用程序
+      - app
+        - src
+          - main
+            - java # java层代码
+            - cpp # 自定义的jni实现
+        - app.iml
+        - build.gradle
+      - gradle
+      ...
+  - libs
+    - PaddleLite
+      - arm64-v8a
+        - include # PaddleLite头文件
+        - lib
+          - libc++_shared.so
+          - libpaddle_light_api_shared.so # 预编译PaddleLite库
+    - OpenCV # OpenCV 4.2 for android
+```
+
+- Android shell端的示例程序
+  - 进入PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/shell，直接执行./run.sh即可，注意：run.sh不能在docker环境执行，否则可能无法找到设备；
+  - 如果需要更改测试图片，可将图片拷贝到PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/assets/images目录下，然后将run.sh的IMAGE_NAME设置成指定文件名即可；
+  - 如果需要重新编译示例程序，直接运行./build.sh即可，注意：build.sh的执行必须在docker环境中，否则可能编译出错；
+  - 需要说明的是，由于MTK APU暂时只支持NHWC的数据布局格式，而PaddleLite默认使用NCHW的数据布局格式，导致额外增加了预测中输入张量的NCHW到NHWC的转换，大约耗费8~9ms。
+```shell
+$ cd PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/shell
+$ ./run.sh
+...
+warmup: 5 repeat: 10, average: 30.998502 ms, max: 31.049002 ms, min: 30.937002 ms
+results: 3
+Top0  Egyptian cat - -0.122845
+Top1  tabby, tabby cat - -0.122845
+Top2  tiger cat - -0.544028
+Preprocess time: 3.620000 ms
+Prediction time: 30.998502 ms
+Postprocess time: 0.069000 ms
+
+[vpuBuffer] vpuMemAllocator::freeMem: type = 1, va = 0x7ed1b00000, pa = 0xfb3f9000, len = 255
+[vpuBuffer] vpuMemAllocator::freeMem: type = 1, va = 0x7ed1af8000, pa = 0xfb3fa000, len = 255
+[vpuBuffer] vpuMemAllocator::freeMem: type = 1, va = 0x7ed1af7000, pa = 0xf8ffe000, len = 255
+[vpuBuffer] vpuMemAllocator::freeMem: type = 1, va = 0x7ed1af6000, pa = 0xf7bfe000, len = 255
+[vpuBuffer] vpuMemAllocator::freeMem: type = 1, va = 0x7ed1af5000, pa = 0xf7bfd000, len = 255
+[vpuBuffer] vpuMemAllocator::freeMem: type = 1, va = 0x7ed1b0c000, pa = 0xfb3fe000, len = 255
+[vpuBuffer] vpuMemAllocator::freeMem: type = 1, va = 0x7ed1b0b000, pa = 0xfb3ff000, len = 255
+[vpuBuffer] vpuMemAllocator::freeMem: type = 1, va = 0x7ed1b0a000, pa = 0xf31ff000, len = 255
+[vpuBuffer] vpuMemAllocator::freeMem: type = 1, va = 0x7ed1b09000, pa = 0xfb3f6000, len = 255
+[vpuBuffer] vpuMemAllocator::freeMem: type = 1, va = 0x7ed1b08000, pa = 0xf7bff000, len = 255
+```
+
+- 常规Android应用程序
+  - 安装Android Studio 3.4
+  - 打开Android Studio，在"Welcome to Android Studio"窗口点击"Open an existing Android Studio project"，在弹出的路径选择窗口中进入"image_classification_demo"目录，然后点击右下角的"Open"按钮即可导入工程
+  - 通过USB连接Android手机、平板或开发板；
+  - 临时关闭selinux模式，允许app调用系统库；
+```shell
+$ adb root
+# setenforce 0
+```
+  - 载入工程后，点击菜单栏的Run->Run 'App'按钮，在弹出的"Select Deployment Target"窗口选择已经连接的Android设备，然后点击"OK"按钮；
+  - 等待大约1分钟后（第一次时间比较长，需要耐心等待），app已经安装到设备上。默认使用ARM CPU模型进行预测，由于MT8168的CPU由四核Arm-Cortex A53组成，性能较一般手机的A7x系列要弱很多，如下图所示，只有6fps；
+
+![mt8168_p2v1_tablet_cpu](https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/mediatek/mt8168_p2v1_tablet_cpu.jpg)
+
+  - 点击app界面右下角的设置按钮，在弹出的设置页面点击"Choose pre-installed models"，选择"mobilenet_v1_int8_for_apu"，点击返回按钮后，app将切换到APU模型，如下图所示，帧率提高到14fps。
+
+![mt8168_p2v1_tablet_apu](https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/mediatek/mt8168_p2v1_tablet_apu.jpg)
+
+
+### 更新模型
+
+- 通过Paddle Fluid训练，或X2Paddle转换得到MobileNetv1 foat32模型[mobilenet_v1_fp32_224_fluid](https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/models/mobilenet_v1_fp32_224_fluid.tar.gz)；
+- 参考[模型量化-有校准数据训练后量化](../user_guides/post_quant_with_data)使用PaddleSlim对float32模型进行量化（注意：由于MTK APU只支持量化OP，在启动量化脚本时请注意相关参数的设置），最终得到全量化MobileNetV1模型[mobilenet_v1_int8_224_fluid](https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/mediatek/mobilenet_v1_int8_224_fluid.tar.gz)；
+- 参考[模型转化方法](../user_guides/model_optimize_tool)，利用opt工具转换生成MTK APU模型，仅需要将valid_targets设置为apu,arm即可。
+```shell
+$ ./opt --model_dir=mobilenet_v1_int8_224_fluid \
+    --optimize_out_type=naive_buffer \
+    --optimize_out=mobilenet_v1_int8_224_for_apu \
+    --valid_targets=apu,arm
+```
+- 注意：opt生成的模型只是标记了MTK APU支持的Paddle算子，并没有真正生成MTK APU模型，只有在执行时才会将标记的Paddle算子转成MTK Neuron adapter API调用实现组网，最终生成并执行模型。
+
+### 更新支持RK NPU的Paddle Lite库
+
+- 下载PaddleLite源码和APU DDK；
+```shell
+$ git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
+$ cd Paddle-Lite
+$ git checkout <release-version-tag>
+$ wget https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/mediatek/apu_ddk.tar.gz
+$ tar -xvf apu_ddk.tar.gz
+```
+- 编译full_publish and tiny_publish for MT8168-P2V1 Tablet
+```shell
+$ ./lite/tools/build.sh --arm_os=android --arm_abi=armv8 --arm_lang=gcc --android_stl=c++_shared --build_extra=ON --with_log=ON --build_apu=ON --apu_ddk_root=./apu_ddk full_publish
+$ ./lite/tools/build.sh --arm_os=android --arm_abi=armv8 --arm_lang=gcc --android_stl=c++_shared --build_extra=ON --with_log=ON --build_apu=ON --apu_ddk_root=./apu_ddk tiny_publish
+```
+- 将编译生成的build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8.apu/cxx/include替换PaddleLite-android-demo/libs/PaddleLite/arm64-v8a/include目录；
+- 将编译生成的build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8.apu/cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so替换PaddleLite-android-demo/libs/PaddleLite/arm64-v8a/lib/libpaddle_light_api_shared.so文件。
+
+
+## 其它说明
+
+- 由于涉及到License的问题，无法提供用于测试的firmware，我们深感抱歉。如果确实对此非常感兴趣，可以参照之前提到的联系方式，直接联系MTK的销售；
+- MTK研发同学正在持续增加用于适配Paddle算子bridge/converter，以便适配更多Paddle模型。

docs/demo_guides/rknpu.md → docs/demo_guides/rockchip_npu.md

@@ -7,12 +7,11 @@ Paddle Lite已支持RK NPU的预测部署。
 
 ### 已支持的芯片
 
-- RK1808, RK1806
-- RK1126, RK1109
+- RK1808, RK1806，暂时不支持RK3399Pro。
 
 ### 已支持的设备
 
-- RK1808 EVB，暂时不支持RK3399Pro。
+- RK1808/1806 EVB。
 
 ### 已支持的Paddle模型
 
@@ -35,7 +34,7 @@ Paddle Lite已支持RK NPU的预测部署。
 
 ## 参考示例演示
 
-### 测试设备
+### 测试设备(RK1808 EVB)
 
 ![rk1808_evb_front](https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/rockchip/rk1808_evb_front.jpg)
 
@@ -58,50 +57,59 @@ Paddle Lite已支持RK NPU的预测部署。
 ```shell
 - PaddleLite-armlinux-demo
   - image_classification_demo
-    - images 
-      - tabby_cat.jpg # 测试图片
-      - tabby_cat.raw # 已处理成raw数据的测试图片
-    - labels
-      - synset_words.txt # 1000分类label文件
-    - models
-      - mobilenet_v1_int8_224_for_rknpu.nb # 已通过opt转好的mobilenetv1全量化模型
-    - CMakeLists.txt # 示例程序CMake脚本
-    - build
-      - image_classification_demo # 已编译好的示例程序
-    - image_classification_demo.cc # 示例程序源码
-    - convert_to_raw_image.py # 将测试图片保存为raw数据的python脚本
-    - build.sh # 示例程序编译脚本
-    - run.sh # 示例程序运行脚本
-  - Paddle-Lite
-    - include # PaddleLite头文件
-    - libs
-      - armv8
-        - libGAL.so # RK DDK库
-        - libOpenVX.so
-        - libVSC.so
-        - librknpu_ddk.so
-        - libgomp.so.1 # gnuomp库
-        - libpaddle_light_api_shared.so # 预编译PaddleLite库
+    - assets
+      - images 
+        - tabby_cat.jpg # 测试图片
+        - tabby_cat.raw # 已处理成raw数据的测试图片
+      - labels
+        - synset_words.txt # 1000分类label文件
+      - models
+        - mobilenet_v1_int8_224_for_cpu.nb # 已通过opt转好的、适合arm cpu的mobilenetv1量化模型
+        - mobilenet_v1_int8_224_for_rknpu.nb # 已通过opt转好的、适合rknpu的mobilenetv1量化模型
+    - shell
+      - CMakeLists.txt # 示例程序CMake脚本
+      - build
+        - image_classification_demo # 已编译好的示例程序
+      - image_classification_demo.cc # 示例程序源码
+      - convert_to_raw_image.py # 将测试图片保存为raw数据的python脚本
+      - build.sh # 示例程序编译脚本
+      - run.sh # 示例程序运行脚本
+  - libs
+    - PaddleLite
+      - arm64
+        - include # PaddleLite头文件
+        - lib
+          - libGAL.so # RK DDK库
+          - libOpenVX.so
+          - libVSC.so
+          - librknpu_ddk.so
+          - libgomp.so.1 # gnuomp库
+          - libpaddle_light_api_shared.so # 预编译PaddleLite库
+      - armhf
+        - include # PaddleLite头文件
+        - lib
+          - libGAL.so
+          - libOpenVX.so
+          - libVSC.so
+          - librknpu_ddk.so
+          - libgomp.so.1
+          - libpaddle_light_api_shared.so
 ```
 
-- 进入PaddleLite-armlinux-demo/image_classification_demo，再定频后直接执行./run.sh即可，注意：run.sh的执行不能在docker环境，否则无法找到设备；
+- 进入PaddleLite-armlinux-demo/image_classification_demo/shell，直接执行./run.sh arm64即可，注意：run.sh不能在docker环境执行，否则无法找到设备；
 ```shell
-$ cd PaddleLite-armlinux-demo/image_classification_demo
-$ adb shell
-  / # echo userspace > /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_governor
-  / # echo 1608000 > /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_setspeed
-  / # echo userspace > /sys/devices/system/cpu/cpu1/cpufreq/scaling_governor
-  / # echo 1608000 > /sys/devices/system/cpu/cpu1/cpufreq/scaling_setspeed
-$ ./run.sh
+$ cd PaddleLite-armlinux-demo/image_classification_demo/shell
+$ ./run.sh arm64 # For RK1808 EVB
+$ ./run.sh armhf # For RK1806 EVB 
 ...
-warmup: 5 repeat: 10, average: 6.486600 ms, max: 6.544000 ms, min: 6.450000 ms
+warmup: 5 repeat: 10, average: 6.499500 ms, max: 6.554000 ms, min: 6.468000 ms
 results: 3
-Top0  tabby, tabby cat - 0.438732
-Top1  Egyptian cat - 0.438732
-Top2  tiger cat - 0.116995
-Preprocess time: 2.447000 ms
-Prediction time: 6.486600 ms
-Postprocess time: 0.101000 ms
+Top0  Egyptian cat - 0.532328
+Top1  tabby, tabby cat - 0.345136
+Top2  tiger cat - 0.111146
+Preprocess time: 2.414000 ms
+Prediction time: 6.499500 ms
+Postprocess time: 0.414000 ms
 ```
 - 如果需要更改测试图片，可通过convert_to_raw_image.py工具生成；
 - 如果需要重新编译示例程序，直接运行./build.sh即可，注意：build.sh的执行必须在docker环境中，否则可能编译出错。
@@ -118,7 +126,7 @@ $ ./opt --model_dir=mobilenet_v1_int8_224_fluid \
     --optimize_out=mobilenet_v1_int8_224_for_rknpu \
     --valid_targets=rknpu,arm
 ```
-- 注意：opt生成的模型只是标记了RKNPU支持的Paddle算子，并没有真正生成RK NPU模型，只有在执行时才会将标记的Paddle算子转成RK NPU组网API，最终生成并执行HiAI模型。
+- 注意：opt生成的模型只是标记了RKNPU支持的Paddle算子，并没有真正生成RK NPU模型，只有在执行时才会将标记的Paddle算子转成RK NPU组网API，最终生成并执行模型。
 
 ### 更新支持RK NPU的Paddle Lite库
 
@@ -129,13 +137,20 @@ $ cd Paddle-Lite
 $ git checkout <release-version-tag>
 $ git clone https://github.com/airockchip/rknpu_ddk.git
 ```
-- 编译full_publish and tiny_publish for armv8（注意：RKNPU_DDK只支持armv8）
+- 编译full_publish and tiny_publish for RK1808 and RK1806 EVB
 ```shell
+For RK1808 EVB
 $ ./lite/tools/build.sh --arm_os=armlinux --arm_abi=armv8 --arm_lang=gcc --build_extra=ON --with_log=ON --build_rknpu=ON --rknpu_ddk_root=./rknpu_ddk full_publish
 $ ./lite/tools/build.sh --arm_os=armlinux --arm_abi=armv8 --arm_lang=gcc --build_extra=ON --with_log=ON --build_rknpu=ON --rknpu_ddk_root=./rknpu_ddk tiny_publish
+
+For RK1806 EVB
+$ ./lite/tools/build.sh --arm_os=armlinux --arm_abi=armv7 --arm_lang=gcc --build_extra=ON --with_log=ON --build_rknpu=ON --rknpu_ddk_root=./rknpu_ddk full_publish
+$ ./lite/tools/build.sh --arm_os=armlinux --arm_abi=armv7 --arm_lang=gcc --build_extra=ON --with_log=ON --build_rknpu=ON --rknpu_ddk_root=./rknpu_ddk tiny_publish
 ```
-- 将编译生成的build.lite.armlinux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.rknpu/cxx/include替换PaddleLite-armlinux-demo/Paddle-Lite/include目录；
-- 将编译生成的build.lite.armlinux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.rknpu/cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so替换PaddleLite-armlinux-demo/Paddle-Lite/libs/armv8/libpaddle_light_api_shared.so文件。
+- 将编译生成的build.lite.armlinux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.rknpu/cxx/include替换PaddleLite-armlinux-demo/libs/PaddleLite/arm64/include目录；
+- 将编译生成的build.lite.armlinux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.rknpu/cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so替换PaddleLite-armlinux-demo/libs/PaddleLite/arm64/lib/libpaddle_light_api_shared.so文件；
+- 将编译生成的build.lite.armlinux.armv7.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv7.rknpu/cxx/include替换PaddleLite-armlinux-demo/libs/PaddleLite/armhf/include目录；
+- 将编译生成的build.lite.armlinux.armv7.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv7.rknpu/cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so替换PaddleLite-armlinux-demo/libs/PaddleLite/armhf/lib/libpaddle_light_api_shared.so文件。
 
 ## 其它说明
 

docs/index.rst

@@ -54,7 +54,8 @@ Welcome to Paddle-Lite's documentation!
   demo_guides/opencl
   demo_guides/fpga
   demo_guides/npu
-  demo_guides/rknpu
+  demo_guides/rockchip_npu
+  demo_guides/mediatek_apu
   
 .. toctree::
   :maxdepth: 1