香橙派 AIPro体验

已于 2024-05-28 20:04:47 修改
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文章标签： 嵌入式硬件
于 2024-05-28 20:03:52 首次发布
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一.香橙派 AIPro简单介绍

香橙派AIPro 开发板是香橙派联合华为精心打造的高性能 AI 开发板，可谓是国产在芯片领域的一大创新之作，在性能开发板上提供了另一选择。在硬件方面上，其搭载了华为自研的昇腾 AI 处理器，官方称可提供 8TOPS INT8 的计算能力。所以本文就准备跑一些AI样例，来测试一下这个开发板的实际性能到底能达到多少。 根据官方表示，内存类型为LPDDR4X，用在开发板上是妥妥的够。存储上板载了32MB 的 SPI Flash，还有SD接口，惊喜的是，还有M.2接口，以前买过的开发板都没出现过，这对想组NAS的玩家，提供了新的方案还省了一笔费用，并且集成度更高，组起来更省空间。同时，香橙派AIPro支持蓝牙跟WiFi，频段也升级到了5GHZ。具体信息如下表：

二.开箱体验

先上图

这是香橙派 AIPro的外部包装，拿到后里面保护的非常好，上下两层海绵，里面是真空包装袋，很用心的保护。

下面这张是开发板实拍图

官方贴心的放上了散热风扇，可以做到自调节，上面也有两个USB接口，一个网口，两个HDMI，一个耳机口，两个Type，接口上中规中矩，下面是40个pin扩展口，有特殊需求可以自己扩展。左边是一个WiFi模块，伸长这么多，笔者觉得有点不太方便。

这张是背面图，可以看到一个M.2接口跟一个SD卡接口。

三.开机配置

  1. 开机

拿到开发板后，就要对其进行简单的配置，如果是出厂自带的系统开机密码为Mind@123

  1. 配置网络

大部分人可能需要对其进行SSH连接，所以需要对其进行一个简单的网络配置，首先在右上角点WiFi标签连接WiFi，连上后就要配置所有用户可自动连接WiFi，这样就可以在香橙派 AIPro没有进入该用户的时候还能连接，可以不要在香橙派 AIPro上输入密码即可连接。

先在WiFi界面点击Edit Connections，进入以下页面

在这个页面点击设置后进入以下页面。

把上图的第二个√打上。这样就设置了自动连接网络。

然后就要设置一个静态IP，保证每次连接的WiFi的IP地址一样，我们可以先查一下 当前的IP地址，这样锁定当前IP就能保证输入的IP地址可被分配。打开Terminal，输入ifconfig

在得道的信息上找到wlan0，即我们所连的WiFi信息

第二个框和第三个框即为我们所需要的信息，接下来配置静态IP，如下图所示

也可以在终端直接输入route -n就可以直接查看到IP地址，子网掩码跟网关，注意，是wlan0。这样就配置了同一路由下的静态IP,就可以用连接同一路由器的电脑进行访问，我用的是Finalshell，连接后如图：

就可以在电脑上进行操作

  1. 配置swap，扩展内存

如果是要跑什么案例，但是内存不够，这时候就需要配置swap内存

1.开一个空间

sudo fallocate -l 16G /swapfile

  1. 设置权限

sudo chmod 600 /swapfile

  1. 设置成swap

sudo mkswap /swapfile

  1. 启用

sudo swapon /swapfile

这样就成功开了一个扩展内存，可以使用free -h查看

扩展内存后，就可以跑一些爆内存的程序，比如深度学习转Om格式的就需要大内存，这时候很有必要。

四.测试AI样例

  1. MobileNet垃圾分类

首先测试了一个典型的案例，图像分类，来了解AI算力

首先 输入命令，现在开源的mobileNet文件

git clone samples: CANN Samples

下载后会得到一个sample的文件夹，进入/samples/python/contrib/garbage_picture/model

这个model文件夹后，下载模型文件

wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/cartoonization/cartoonization.pb
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/cartoonization/insert_op.cfg

下载后就要对其进行转换成AI处理器能识别的Om格式文件，使用命令

atc --output_type=FP32 --input_shape="train_real_A:1,256,256,3" --input_format=NHWC --output="./cartoonization" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=insert_op.cfg --framework=3 --save_original_model=false --model="./cartoonization.pb" --precision_mode=allow_fp32_to_fp16

atc命令中各参数的含义如下：

  • --model：ResNet50的ONNX模型文件存储路径。
  • --framework：原始框架类型，5表示ONNX。
  • --output：离线om模型的路径以及文件名，此处文件名配置为resnet50，直接存储在当前目录下。请注意，请记录保存该om模型文件的路径，后续推理应用程序需要使用。
  • --input_shape：执行推理时模型输入数据的shape。
  • --soc_version：昇腾AI处理器的型号。

注意！！这里运行的时候就会很吃内存，如果开发板的内存是8G，后面就会报错，试过14G还是报错，最后调到17才成功转化，所以需要上文的swap扩展内存

完成模型转化后进入

samples/python/contrib/cartoonGAN_picture/data

下载照片

wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/cartoonGAN_picture/scenery.jpg

最后进入src即cartoonGAN_picture/src文件夹，运行

python3 cartoonization.py ../data/

如果运行成功就会显示如图

然后就会在上一级的out目录下生成所识别的图片，并且带上标签，如下三图所示

在转成Om格式的模型后，识别效果比较好，优化非常可以。

  1. AnimeGAN生成图

在同样的案例下，进入cartoonGAN_picture 目录，再进这个目录的model下。

输入命令下载模型

wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/cartoonization/cartoonization.pb

wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/cartoonization/insert_op.cfg

然后再转换模型

atc --output_type=FP32 --input_shape="train_real_A:1,256,256,3" --input_format=NHWC --output="./cartoonization" --soc_version=Ascend310B1 --insert_op_conf=insert_op.cfg --framework=3 --save_original_model=false --model="./cartoonization.pb" --precision_mode=allow_fp32_to_fp16

得到如图的信息就是转换成功

然后再进data下，下载测试文件

wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/cartoonGAN_picture/scenery.jpg

最后进入src测试

cd ../src

python3 cartoonization.py ../data/

得到如图的结果

生成成功，在out目录查看结果

对比两张图，效果比较明显，并且整个过程用了不到0.23秒，硬件效果非常给力。

  1. 测试眼底视网膜血管图像分割

第三个测试方法和前两个差不多，依次命令

得到模型文件

下载测试文件

运行后得到最后结果

速度比较快，得到的结果也比较好。能够准确分割。

五 总结

作为一款跟华为合作的产品，在性能上确实表现出十分强劲。通过三种案例，分类任务、生成图、图像分割，也是图像领域三大板块。得到的结果十分可观，运行的速度很快。并且跑完后温度也在较好的范围内。由于我的电脑上没有安装虚拟机，所以转化Om格式均在开发板上进行，在格式转化上会花点时间，CPU的性能有待提高，可能是因为AI开发板，算力确实很强大。在刚上手开发板时，并不知道是怎么转om模型，完全没有利用上强大的算力，在找到方法后，发现只能在Linux上转，在windows下似乎操作不了（可能我没找对方法），这种方法还是比较麻烦，建议官方出一个Windows下的Om模型转化方式。不可否认，在转化成om模型后，开发板在AI领域性能很强大，大大推动国产开发板的发展。在使用的过程中也发现，香橙派 AIPro的外壳卖的较贵，也希望官方能出点简单外壳，对于个人玩家而言，毕竟裸露的电子元件，很还是很危险。此外，在使用中好几次发现，插上U盘后，鼠标就没法移动，好像是发生一点卡顿，希望官方能够修复这个问题。

最后，希望国产开发板能走在世界前列，国产AI生态也能走在世界前列。

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ERROR: cannot verify ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com's certificate, issued by ‘CN=GlobalSign RSA OV SSL CA 2018,O=GlobalSign nv-sa,C=BE’: Self-signed certificate encountered. To connect to ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com insecurely, use `--no-check-certificate'.
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<think>我们正在解决的是用户在使用华为云Ascend仓库时遇到的SSL证书验证错误： 错误信息：ERROR: cannot verify ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com's certificate Self-signed certificate encountered. 根据引用中提到的解决证书验证问题的方法，我们可以采用类似的思路： 引用[1]中提到，当连接到mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn不安全时，使用wget加上`--no-check-certificate`参数跳过证书检查。 引用[2]和引用[3]则通过修改docker的daemon.json配置文件来更换镜像源，但这里的问题不是镜像源，而是证书问题。 然而，用户当前的错误是遇到了自签名证书（Self-signed certificate），这意味着该站点的证书不是由受信任的证书颁发机构（CA）签发的，因此被系统视为不安全。 解决方案通常有两种思路： 1. 跳过证书验证（不推荐，因为存在安全风险，但简单直接） 2. 将自签名证书添加到系统的受信任证书中（推荐，但步骤稍多） 具体步骤： 方法一：跳过证书验证（快速但不安全） 在访问该仓库的命令中（如wget、curl、apt等）添加跳过证书验证的选项。 例如： - 使用wget：添加`--no-check-certificate`选项 - 使用curl：添加`-k`或`--insecure`选项 - 对于apt（如果apt源使用该仓库）：不建议全局跳过，但可以临时修改配置文件（不安全，不推荐） 但是，用户的具体命令没有给出，所以需要根据实际命令来添加参数。 方法二：将自签名证书添加到受信任根证书（安全，推荐） 步骤： 1. 获取自签名证书 我们可以使用openssl命令从目标服务器获取证书： ```bash openssl s_client -connect ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com:443 -showcerts </dev/null 2>/dev/null|openssl x509 -outform PEM > huawei_ascend.crt ``` 或者，如果无法获取，可以联系华为云技术支持提供该证书。 2. 将证书复制到系统证书目录 ```bash sudo cp huawei_ascend.crt /usr/local/share/ca-certificates/ ``` 3. 更新证书存储 ```bash sudo update-ca-certificates ``` 4. 验证：再次执行访问该仓库的命令，应该不会出现证书错误。 方法三：临时设置环境变量（针对特定命令） 对于Python的pip，可以设置环境变量： ```bash export PIP_OPTIONS="--trusted-host ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com" ``` 然后使用pip安装时就会跳过对该主机的证书验证。 注意：方法二需要管理员权限，且对系统全局有效。方法一和方法三只对当前命令有效。 根据用户的具体情况，如果是在使用apt-get更新或安装软件时遇到此错误，那么需要修改apt的配置文件： 在/etc/apt/sources.list.d/目录下找到对应的源文件，然后在源地址前添加`[trusted=yes]`，例如： 将原本的： deb https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/... ... 改为： deb [trusted=yes] https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/... ... 然后执行`sudo apt-get update`。 但是，请注意，这样会跳过对该源的证书验证，同样存在安全风险。 总结：推荐使用方法二，将证书添加到系统信任证书中，这样既安全又不会影响其他操作。 相关问题： 1. 如何查看Linux系统已安装的受信任证书？ 2. 如何为curl命令永久跳过特定主机的证书验证？ 3. 在Ubuntu中如何移除已添加的自签名证书？</think>### 解决华为云 Ascend 仓库 SSL 证书验证错误 当遇到 `ERROR: cannot verify ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com's certificate Self-signed certificate encountered` 错误时，可通过以下方法解决： --- #### 方法一：跳过证书验证（临时方案） 在命令中添加 `--no-check-certificate` 参数： ```bash wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/... --no-check-certificate ``` 或 ```bash curl -k https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/... ``` > **适用场景**：快速测试或非敏感操作 > **风险**：跳过安全验证，存在中间人攻击风险[^1] --- #### 方法二：添加证书到信任列表（推荐方案） 1. **下载证书**： ```bash openssl s_client -connect ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com:443 -showcerts </dev/null 2>/dev/null|openssl x509 -outform PEM > huawei_ascend.crt ``` 2. **安装证书**： ```bash sudo cp huawei_ascend.crt /usr/local/share/ca-certificates/ sudo update-ca-certificates ``` 3. **验证安装**： ```bash curl -v https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/ ``` > 观察输出中应出现 `SSL certificate verify ok` --- #### 方法三：配置系统级信任（长期方案） 修改全局 SSL 配置： ```bash sudo nano /etc/ssl/openssl.cnf ``` 在 `[v3_ca]` 部分添加： ```ini subjectAltName = DNS:ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com ``` --- #### 方法四：针对特定工具配置 **APT 包管理器**： ```bash sudo nano /etc/apt/apt.conf.d/99verify-ascend ``` 添加： ```conf Acquire::https::ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com::Verify-Peer "false"; Acquire::https::ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com::Verify-Host "false"; ``` --- ### 原理说明 此错误通常由以下原因引起： 1. **自签名证书**：服务器使用未通过公共 CA 认证的证书 2. **证书链不完整**：缺少中间证书 3. **域名不匹配**：证书中的 SAN (Subject Alternative Name) 未包含访问域名[^3] > **建议**：优先使用方法二，既保持安全性又解决验证问题。如为生产环境，建议联系华为云获取官方 CA 签名的证书。 --- ### 相关问题 1. 如何验证 SSL 证书的有效期和签发机构？ 2. 在 Docker 中如何解决类似的证书验证错误？ 3. 自签名证书和 CA 签名证书有哪些安全差异？ 4. 如何为 Nginx 配置自定义 SSL 证书？[^2] [^1]: 跳过证书验证仅适用于测试环境，生产环境存在安全风险 [^2]: 修改系统级配置需谨慎操作，建议备份原始文件 [^3]: SAN 扩展确保证书支持多域名验证，是 HTTPS 安全的关键组件
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