STM32N6带有一颗600GOPS的NPU，不少客户工程师对如何在STM32N6上验证模型 的准确率或者评估模型非常感兴趣。本文介绍ST官方提供的一种评估验证方法，对客户而 言开发工作量较少，参考该方案的实现，可以非常方便地集成到自己的项目中。

本文根据客户反馈的问题，结合 ARM 的帮助文档，给出了 printf 函数导致的程序不执行的解决方案，以供参考。

对于 x-cube-ai 所生成的算法代码，一种高效的方式是，是在 PC 上使用 C 语言，读取所有数据，进行全部验证。

在MCU中加入NPU单元是落实这一趋势的芯片技术路线之一，STM32N6便是MCU+NPU架构的开山之作，它拥有MPU级的AI性能，同时具备MCU级的功耗和成本。这一独特的价值定位，让边缘AI部署更轻松。