一、在只有CPU的嵌入式设备上部署AI模型时，可以采取以下方法来提高模型的运行速度：
1. 量化模型：将浮点数模型转换为定点数模型，可以减少模型的计算和存储需求，从而提高模型的运行速度。
2. 剪枝模型：通过删除模型中不必要的连接和神经元，可以减少模型的参数量和计算量，从而加快模型的推理速度。
3. 使用轻量级模型：选择更小、更简单的模型架构，如MobileNet、SqueezeNet等，可以减少模型的参数量和计算量，从而提高运行速度。
4. 使用模型压缩技术：通过压缩模型参数、稀疏化模型、量化模型等技术，可以减小模型的尺寸，从而提高模型的加载和推理速度。
5. 使用硬件加速器：如果嵌入式设备支持硬件加速器，如GPU、NPU等，可以利用硬件加速器来加速模型的计算，从而提高模型的运行速度。
6. 优化模型推理过程：通过优化模型推理过程中的计算流程、算法实现等方面，可以减少模型的计算量和内存占用，从而提高模型的运行速度。
7. 使用多线程或并行计算：利用多线程或并行计算技术，将模型的计算任务分配到多个CPU核心上同时进行，可以提高模型的运行速度。
8. 模型并行化：将模型拆分为多个子模型，每个子模型在不同的CPU核心上并行运行，以加速模型的推理过程。这需要模型具有一定的并行结构，并且能够有效地将计算任务分配到各个CPU核心上。
9. 缓存优化：通过合理的缓存策略和数据预加载技术来减小模型推理过程中的内存访问延迟，从而提高模型的推理速度。可以使用缓存来存储中间计算结果或者预加载需要使用的数据。
10. 网络优化：通过对模型进行网络结构优化，如减小网络层数、减少卷积核大小等，可以减小模型的计算和存储复杂度，从而提高模型的推理速度。
11. 并行计算优化：通过优化模型的计算流程，如合并多个计算操作、重排计算顺序等，可以减小模型的计算复杂度，从而提高模型的推理速度。
需要注意的是，在只有CPU的嵌入式设备上，由于计算资源有限，可能无法达到和使用GPU等硬件加速器相同的速度提升。因此，在部署AI模型时，需要根据具体的**需求和设备资源来选择适合的优化方法。
以上是一些常见的方法，具体选择哪些方法取决于具体的嵌入式设备和AI模型的特点。
二、在紫光展锐8541芯片上部署和使用Yolov5训练出来的AI模型，可以按照以下步骤进行：
1. 准备工作：首先，确保您已经安装好展锐8541芯片的开发环境，包括展锐芯片的SDK和相关工具。
2. 将模型转换为展锐芯片可用的格式：展锐芯片一般支持Caffe或TensorFlow等常见的模型格式，因此，您需要将Yolov5模型转换为适用于展锐芯片的模型格式。可以使用展锐芯片提供的转换工具或者其他第三方工具进行转换。
3. 编写推理代码：使用展锐芯片的SDK和相关工具，编写推理代码来加载转换后的模型，并在展锐芯片上进行目标检测任务。这包括模型的初始化、输入数据的预处理、模型的推理运算和输出结果的后处理等。
4. 部署和运行：将编写好的推理代码和转换后的模型文件拷贝到展锐芯片上的开发板或设备上，并在展锐芯片上进行编译和运行。确保展锐芯片的驱动和SDK已经正确安装，并进行必要的配置和参数设置。
5. 优化和调试：根据实际情况，进行性能优化和调试工作，以确保模型在展锐芯片上的运行速度和准确性。可以使用展锐芯片提供的性能分析工具，进行性能测试和分析，找出性能瓶颈并进行优化。
需要注意的是，具体的部署和使用步骤可能会因展锐芯片的型号和SDK版本而有所不同。建议参考展锐芯片的官方文档和开发者指南，了解更详细的部署步骤和注意事项。
三、当MNN推理框架的runSession耗时过长时，可以按照以下步骤进行问题排查：
1. 检查硬件设备：首先，确保使用的硬件设备（如CPU、GPU等）符合推理框架的要求，并且驱动和SDK已经正确安装。可能存在硬件故障或兼容性问题导致耗时增加。
2. 模型优化：检查模型的结构和参数，确保模型是经过优化和剪枝的。可以使用MNN提供的优化工具进行模型优化，减少计算和内存开销。
3. 输入数据预处理：检查输入数据的预处理过程，确保预处理操作合理，并且输入数据的大小、格式等与模型的输入要求匹配。可能存在预处理过程中的瓶颈导致耗时增加。
4. 使用量化推理：如果模型支持量化推理，可以尝试使用量化推理来加速推理过程。量化推理可以减少模型的计算量和内存开销，提升推理速度。
5. 检查运算操作：检查模型中的运算操作，寻找可能的瓶颈。一些复杂的运算操作（如卷积、矩阵乘法等）可能会导致计算耗时增加。可以尝试优化这些运算操作，使用更高效的算法或者硬件加速。
6. 获取运行时信息：运行时信息可以提供推理过程中的详细信息，包括各个操作的耗时、内存使用情况等。可以使用MNN提供的API获取运行时信息，并分析可能的性能瓶颈。
7. 并行计算：如果硬件支持并行计算，可以尝试使用多线程或分布式计算来提升推理速度。MNN提供了多线程和OpenCL等加速选项，可以根据实际情况进行配置。
8. 确保安装和编译参数正确：检查推理框架的安装和编译参数，确保参数设置正确。错误的编译参数和配置可能导致性能下降。
如果以上步骤仍然无法解决问题，建议参考MNN的官方文档和社区，向开发者社区提问，或者联系MNN的技术支持团队获取进一步的帮助和支持。
四、展锐8541芯片适合使用的并行计算框架主要取决于该芯片所支持的硬件和软件环境。以下是一些常见的适合展锐8541芯片的并行计算框架：
1. Neon：展锐8541芯片支持ARM的NEON指令集，NEON是ARM架构上的SIMD（单指令多数据）扩展指令集，可用于加速图像、信号处理和向量运算等任务。
2. OpenMP：OpenMP是一种跨平台的共享内存并行计算API，适用于多核处理器。通过OpenMP可以使用展锐8541芯片的多个CPU核心来并行执行任务。
3. pthreads：pthreads是一种多线程编程库，适用于展锐8541芯片的多核处理器。通过使用pthread库，可以将任务分配给多个线程，并利用多核心的计算能力。
4. Vulkan：Vulkan是一种跨平台的低级图形和计算API，支持并行计算。展锐8541芯片可能支持Vulkan的计算功能，可以使用Vulkan进行并行计算任务。
请注意，具体适用的并行计算框架还需要考虑展锐8541芯片所运行的操作系统和编译工具链，以及开发者的具体需求和限制。建议查阅展锐8541芯片的官方文档、开发者社区或联系展锐技术支持团队，以获取更具体和详细的信息。