npu开发简介

NPU开发简介
NPU特性支持 8bit/16bit 运算,运算性能高达 3.0TOPS。相较于 GPU 作为 AI 运算单元的大型芯片方案,功耗不到 GPU 所需要的 1%。可直接加载 Caffe / Mxnet / TensorFlow 模型。提供 AI 开发工具:支持模型快速转换、支持开发板端侧转换 API、支持 TensorFlow / TF Lite / Caffe / ONNX / Darknet 等模型 。提供 AI 应用开发接口:提供 RKNN 跨平台 API、Linux 支持 TensorFlow 开发。开发流程NPU开发完整的流程如下图所示:_images/rknn_development_flow.png1. 模型训练在模型训练阶段,用户根据需求和实际情况选择合适的框架(如Caffe、TensorFlow等)进行训练得到符合需求的模型。也可直接使用已经训练好的模型。2. 模型转换此阶段为通过RKNN Toolkit把模型训练中得到的模型转换为NPU可用的模型。3. 程序开发最后阶段为基于RKNN API或RKNN Tookit的Python API开发程序实现业务逻辑。此文档主要介绍模型转换和基于RKNN程序开发,不涉及模型训练的内容。

http://wiki.t-firefly.com/zh_CN/Core-1808-JD4/npu_intro.html

### RK3588多NPU开发教程 #### 虚拟机开发环境的搭建 对于希望利用RK3588进行高效能运算特别是涉及神经网络处理单元(NPU)的应用开发者来说,建立合适的开发环境至关重要。为了便于测试和验证算法性能,在个人电脑(PC)上通过虚拟化技术模拟目标硬件环境成为一种可行的选择[^1]。 #### 安装必要的软件包和支持工具 针对想要使用RK3588内置NPUs来加速机器学习模型推理的任务,首先需要获取并配置相应的编译器与运行库支持。具体操作包括但不限于克隆官方提供的`rknn-toolkit2`仓库至本地,并按照指导完成依赖项安装。值得注意的是,考虑到不同Python解释器之间的兼容性差异,建议依据实际使用的编程语言版本挑选匹配的要求文件(`requirements_cp38-2.2.0.txt`)来进行批量下载;同时也可以选择清华大学开源软件镜像站作为备用源以加快速度[^4]。 ```bash git clone https://github.com/airockhip/rknn-toolkit2.git cd rknn-toolkit2/rknn-toolkit2/packages pip install -r requirements_cp38-2.2.0.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install rknn_toolkit2-2.2.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl ``` #### 使用多个NPU实例 当涉及到如何充分利用RK3588内部集成的一个或多个独立工作的NPU时,则需深入理解其架构特点及API接口设计原理。虽然目前公开资料中较少提及有关于并发调用多个NPU的具体实现细节,但从理论上讲,只要操作系统层面能够识别区分各个物理设备实体,并提供相应访问路径的话,应用程序便可以通过指定参数的方式请求特定编号的核心参与工作流程。例如,在某些Linux发行版里可能会存在类似于`/dev/npuX`(其中X代表序号)这样的特殊文件用于表示不同的处理器资源对象[^3]。 然而需要注意的是,由于各厂商产品间可能存在定制化的改动,因此上述假设并不一定适用于所有情况。最可靠的方法依然是查阅制造商发布的文档说明或是联系技术支持团队寻求帮助。 #### 实际案例分享 一位先行者在其博客文章中提到经过长时间探索后终于实现了基于RK3588平台上的YOLOv5物体检测框架移植项目,并且成功让两个NPU协同作业完成了图像分类任务。这表明尽管缺乏详细的指引材料,但在掌握了基本概念和技术要点的基础上仍然有可能克服困难达成预期效果[^2]。
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