RKNN NPU开发文档

最新推荐文章于 2025-08-22 11:32:56 发布
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#神经网络

神经处理单元（NPU）：探索编程
TechRoar的博客
09-21 851
通过选择适当的编程框架并应用优化技术，我们可以充分利用NPU的性能。随着AI和深度学习的持续发展，NPU将继续在各个领域发挥重要作用，为我们提供更高效的计算能力。它的设计目标是针对神经网络的计算需求进行优化，提供更快速的推理和训练性能。随着人工智能（AI）和深度学习的迅速发展，神经处理单元（NPU）成为了一种重要的硬件加速器。请注意，上述示例仅提供了NPU编程的基本概念和示例代码，并不是完整的操作指南。数据重排（Data Reordering）：优化数据在内存中的布局，使得数据在NPU中的访问更加高效。
RK3568笔记一：RKNN开发环境搭建
10-06 3837
RK3568开发板使用的是正点原子新出的ATK-DLRK3568 开发板，主要是学习从训练到部署的全过程，并记录，为自己的学习作个总结。关于ATK-DLRK3568 开发板，正点原子正在出教程，资料也开源，手册目前相对少一点，但不影响学习，因为主要是AI部分，所以基本要自己摸索。本篇从开发环境搭建开始记录，大部分在03【正点原子】ATK-DLRK3568_AI例程测试手册V1.0.pdf里有，具体要了解，可以去下载资料。虚拟机和系统自行安装，博主使用的是原子哥提供好的虚拟环境。
全志V853 NPU开发（三）模型转换、量化、导出
weixin_42904656的博客
11-09 1763
全志V853 NPU开发，部署模型的转换量化导出封装
npu开发简介
Amao_come_on 的专栏
04-04 3046
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 Tensor
全志V853 NPU开发（二）搭建开发环境
weixin_42904656的博客
11-09 1271
全志V853 NPU开发之搭建开发环境
NPU驱动文档1
08-04
《NPU驱动文档1》详解 NPU（Network Processing Unit）驱动是计算机网络硬件中一个关键组成部分，它负责管理和优化网络数据的传输。本篇文档主要介绍了NPU硬件的功能、软件架构以及驱动程序的设计和功能模块。 ...
RK3588 NPU开发环境搭建
阿xin*的嵌入式AI
09-01 1512
搭建RK3588 RKNN开发环境，并通过Python和C例子运行在板端的例子，体验了NPU运行AI模型的全过程。
使用RK(Rockchip)的NPU开发人脸检测识别相关功能
最新发布
AsterCass的博客
08-22 1481
摘要 本文介绍了如何在Rockchip RV1109/RV1126等嵌入式芯片上利用NPU加速运行InspireFace人脸识别框架。作者提供了预编译的Docker开发环境(astercass/arm-gcc-8.3.0-dev-toolchain:1.1.0)，并详细说明了交叉编译流程，包括使用arm-linux-gnueabihf工具链和特定版本的GCC编译器。文章还给出了CMake配置文件示例，展示如何链接InspireFace库和Rockchip的NPU相关库(rknn_api等)。该方法可在保持良
【RKNN】RKNN-Toolkit2 API之rknn_set_core_mask 函数详解
浩瀚之水的专栏
06-26 385
rknn_set_core_mask 是 RKNN-Toolkit2 中用于 ​动态分配 NPU 计算核心​ 的关键接口，专为 ​RK3588 平台​ 的多核 NPU 架构设计。
精选资源
RK3568 NPU RKNN_API_for_RK356X_v1.0_20210430
09-07
而RKNN_API，则是Rockchip为开发者提供的用于与NPU交互的软件开发工具包，它允许开发者将预训练的神经网络模型部署到RK3568上运行，极大地简化了AI应用的开发流程。 RKNN_API的核心特性包括： 1. **跨平台兼容性**...
人工智能开发NPU使用
xinxin的博客
08-26 2149
RKNN-Toolkit2 是为用户提供在 PC、Rockchip NPU 平台上进行模型转换、推理和性能评估的开发套件，用户通过该工具提供的 Python 接口可以便捷地完成各种操作。
【亲测免费】 NPU 开源项目指南
gitblog_00563的博客
09-10 1289
--- ## 项目介绍 NPU（Neural Processing Unit）是位于https://github.com/solymosi/npu 的一个开源项目，致力于提供高效的神经网络处理解决方案。该项目旨在简化人工智能和深度学习任务在各种应用场景中的集成和执行，通过优化硬件加速能力来提高模型运行速度和能效。虽然提供的具体实现细节和架构设计取决于实际的仓库内容，我们假设此项目包含关键组件，...
模型部署——RKNN C API开发板上落地部署RKNN模型（附代码 详细图文教程）
qq_40280673的博客
03-09 8094
RKNN C API开发板上落地部署RKNN模型
全志V853 NPU开发（一）
weixin_42904656的博客
10-24 1808
全志V853 NPU开发
RK3562 NPU开发环境搭建
阿xin*的嵌入式AI
07-19 1156
在Ubuntu搭建RK3562 NPU开发环境，并运行Python和C Demo全过程。
NPU初学者快速入门与代码实践
weixin_42596246的博客
07-30 1571
在神经网络处理器（NPU）应用中，将训练好的模型部署到特定的硬件平台是一个关键步骤。为了实现这一点，需要使用模型转换工具将模型从一种格式转换为NPU支持的格式。目前市面上存在多种模型转换工具，如OpenVINO、TensorRT、ncnn等，每种工具都有其特定的优势和适用场景。在选择模型转换工具时，需要考虑以下因素：硬件兼容性：工具是否支持目标NPU硬件平台。模型格式支持：工具能够转换哪些类型的模型，如ONNX、TensorFlow、PyTorch等。性能和优化能力。
模型部署——RKNN模型性能评估和内存评估（详细图文教程_附代码）
qq_40280673的博客
03-02 3149
RKNN模型性能评估和内存评估
【资料上新】基于3568开发板的NPU开发资料全面升级
mucheni的博客
06-28 1893
【资料上新】基于3568开发板的NPU开发资料全面升级
【深度学习】【RKNN】【C++】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程
yangyu0515的博客
11-22 4703
【深度学习】【RKNN】【C++】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程
rknn指定npu核推理
02-10
### 如何在 RKNN 中指定 NPU 核心进行推理 对于 RKNN 模型而言，为了利用特定的 NPU 核心执行高效的神经网络计算任务，开发者可以通过设置环境变量或配置参数来实现这一目标。然而，具体到如何通过编程接口直接控制哪个 NPU 核心用于模型推断的过程，在现有资料中并没有直接提及[^1]。 尽管如此，基于其他框架如 TensorFlow Lite 和 PyTorch Mobile 对硬件加速的支持方式可以推测，RKNN 应该也有类似的机制允许用户选择不同的硬件资源来进行优化处理。例如，在 Delphi 使用 Tensorflow Lite 的场景下，能够借助 XnnPack 委托代理的方式调用 GPU 加速功能[^3]；而在构建支持 Metal API 的应用程序时，则可通过命令行选项 `--n-gpu-layers` 来管理 GPU 层面的操作。 针对 RKNN 平台来说，通常情况下会提供 Python 或 C++ SDK 接口供开发人员使用。假设存在这样的需求——即想要明确指派某个具体的 NPU 单元负责运行模型预测工作的话，那么最有可能的做法是在初始化阶段或是加载模型之前设定好相应的属性值。这可能涉及到修改默认配置文件、传递额外的关键字参数给构造函数或者是调用专门的方法完成此操作。 如果上述方法无法满足实际应用场景的需求，建议查阅官方文档获取最新指导说明，或者联系技术支持团队寻求帮助。此外，也可以参考社区论坛中的讨论帖寻找解决方案，因为有时候早期使用者已经探索出了有效的途径并分享了出来。 ```python import rknn.api as rknn_api rknn = rknn_api.RKNN() # 设置NPU核心 (假定API存在) rknn.config(npu_core='core_0') # 这里只是一个示例性的写法 # 载入预训练好的模型权重和其他必要的准备工作... ```
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