rk3576与rk3399pro对比

最新推荐文章于 2025-05-12 15:05:59 发布
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分类专栏： ---rk3399pro--- ---rk3576--- 文章标签： 人工智能 rk3576 rk3399pro
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rk3576与rk3399pro对比

RK3576和RK3399Pro是瑞芯微（Rockchip）公司推出的两款不同的处理器，主要应用于嵌入式系统和AI加速场景。虽然它们都属于瑞芯微的高性能处理器系列，但它们的核心架构、应用领域和性能表现有所不同。

  1. 处理器架构与核心
    RK3576:
    核心数量：8核
    架构：ARM Cortex-A55 (6个核心) 和 ARM Cortex-A76 (2个核心)
    频率：Cortex-A55核心最高2.0 GHz，Cortex-A76核心最高2.5 GHz
    GPU：Mali-G610 MP4

    RK3399Pro:
    核心数量：6核
    架构：2个Cortex-A72核心（大核心）和4个Cortex-A53核心（小核心）
    频率：大核心最高2.0 GHz，小核心最高1.5 GHz
    GPU：Mali-T860 MP4

  2. AI加速
    RK3576：集成了NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理单元），支持AI推理和加速，能够处理更复杂的AI任务。
    RK3399Pro：具有更强大的AI处理能力，搭载了专用的NPU（支持INT8、FP16等多种计算精度），在AI应用中表现出色，特别适合深度学习推理。

  3. 存储与内存
    RK3576：
    内存类型：LPDDR4x
    最大内存容量：16GB
    存储接口：支持eMMC 5.1、UFS 2.1等存储方式
    内存带宽：较高的带宽，适用于大数据量处理和实时计算需求

    RK3399Pro：
    内存类型：LPDDR4/4x
    最大内存容量：4GB/8GB
    存储接口：支持eMMC 5.1、UFS 2.1、SD 3.0
    内存带宽：适合中等量级的数据处理，带宽不如RK3576高。

  4. 图像与视频处理
    RK3576：
    支持4K视频解码和编码，适合高分辨率视频处理应用。
    内建强大的图像处理单元，能够支持更复杂的图像处理任务。

    RK3399Pro：
    同样支持4K视频解码，但其图像处理能力稍逊色于RK3576。
    支持高清视频应用，但在高端图像处理任务上相对较弱。

  5. 应用场景
    RK3576：
    更适合需要大量AI加速计算的应用场景，比如智能边缘计算、机器人、智慧城市、自动驾驶等领域。
    更高的多核心处理能力和强大的AI处理能力使其适合高性能计算和多任务并行处理。

    RK3399Pro：
    适用于多种嵌入式设备，尤其是在智能硬件、AI设备以及IoT设备中表现优异。
    由于AI加速单元的优势，它在人工智能应用场景中的表现较为出色，特别是视频处理和智能监控等领域。

  6. 网络与接口
    RK3576：
    具备更多的接口支持，包括多个USB端口、M.2接口、PCIe支持等，适应更多扩展需求。
    提供支持更高带宽的网络接口（如千兆Ethernet）。

    RK3399Pro：
    提供标准的网络接口和较为丰富的外设连接选项，但在扩展性方面略逊于RK3576。

  7. 功耗与制程
    RK3576：
    制程工艺为8nm（可能基于三星或台积电的8nm工艺），功耗控制较为优秀。
    支持低功耗操作，适合嵌入式设备使用。
    RK3399Pro：
    制程工艺为28nm，功耗表现相对较好，但与RK3576相比，可能在处理高负载时略显吃力。

RK3576：在AI处理、处理器核心数量、内存容量等方面表现更为强劲，适合需要高性能、多任务处理和AI加速的应用。
RK3399Pro：虽然在AI处理和视频编解码方面也很强大，但其在多核性能和存储支持方面略显不足，适合中低负载应用，如智能硬件和嵌入式AI设备。

作者：炭烤毛蛋 ，点击博主了解更多。

文章目录

1. 发布时间

RK3399pro和RK3576都是瑞芯微（Rockchip）推出的高性能处理器，主要用于嵌入式系统、平板电脑、智能家居等领域。RK3399pro 是瑞芯微电子于CES2018消费电子展推出的云终端解决方案。2024年RKDC(瑞芯微开发者大会 2024年月7~8日) 发布四大核A72和四小核A53异核架构rk3576，相比之下 RK3576 推出时间更晚，当然芯片制程更新到8nm，存储接口增加 USF2.0，相比rk3399pro实则是质的飞跃。
RK-map

2. 芯片参数对比

chipsrk3576rk3399pro
CPU 大核Quad-core Cortex-A72 up to 2.2GHzDual-core Cortex-A72 up to 1.8GHz
CPU 小核Quad-core Cortex-A53 up to 1.8GHzQuad-core Cortex-A53 up to 1.4GHz
GPUG52-MC3@1GHz 支持 OpenGL ES1.1/2.0/3.0/3.1,OpenCL1.2,DirectX11.1Mali-T860MP4@800MHz 支持 OpenGL ES1.1/2.0/3.0/3.1,OpenCL1.2,DirectX11.1
DDRDual-Channel LP4/LP4X-4266/LP5-4800 32bit@16GBDual-Channel DDR3-1600/DDR3L-1600/ LPDDR2-1066 /LPDDR3-1600/DDR4-2133 32bit@4GB — NPU DDR3-1866 /DDR3L-1866 /LPDDR3-1866 / LPDDR4 SDRAM
FLASHeMMC 5.1 SDIO3.0 UFS2.0eMMC 5.1 SDIO3.0
NPUNPU up to 6.0TOPSNPU up to 2.4TOPS
MultiMediaDecoder — 4k@60fps H265/HEVC, 4k@30fps H264/AVC, 1080p VC-1 MPEG-1/2/4、VP8，Encoder — 1080@60fps H.264 UP to HP@level4.1, MVC and VP8Decoder — 4k@60fps H265/HEVC, 4k@30fps H264/AVC, 1080p VC-1 MPEG-1/2/4、VP8，Encoder — 1080@30fps H.264 UP to HP@level4.1, MVC and VP8
Ethernetdual RGMIIRGMII
PCIEpcie2.1pcie2.1
HDMIHDMI2.1HDMI2.0
ISP16M16M
制程8nm28nm

3. 性能对比

看完参数接下来，从安兔兔跑分来看 rk3576 整体得分34.2w，而 rk3568 得分 17.8w，对比差距比较明显。
rk3576

rk3399

3.1 CPU

rk3576 与 rk3399pro 都是64bit CPU。
rk3576 CPU 实际使用频率如下：

# litle CPU
408000 600000 816000 1008000 1200000 1416000 1608000 1800000 2016000 2208000
# big CPU
408000 600000 816000 1008000 1200000 1416000 1608000 1800000 2016000 2208000 2304000

rk3399pro CPU 实际使用频率如下：

# litle CPU
408000 600000 816000 1008000 1200000 1416000
# big CPU
408000 600000 816000 1008000 1200000 1416000 1608000 1800000

对比差异点：rk3576 大小核异构芯片，CPU 是 4个大核2.3G，4小核2.2G。rk3399pro CPU 的 2大核 2.0G、4小核1.4G，更不用说rk3576 还多2个大核。性能方面 rk3576 完胜，更何况 rk3576 8nm制成功耗更低的同时，性能有提供。反观 rk3399pro 28nm支持，性能降低、算力功耗比也低，性价比同样低。

3.2 GPU

  • rk3576 GPU
     From  :   To
           : 950000000 900000000 800000000 700000000 600000000 500000000 400000000 300000000   time(ms)
  950000000:         0         0         1         0         0         0         0         1       116
  900000000:         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  800000000:         0         0         0         0         0         0         0         1       160
  700000000:         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  600000000:         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  500000000:         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  400000000:         0         0         0         0         0         0         0         0         0
* 300000000:         2         0         0         0         0         0         0         0     23520
  • rk3399pro GPU
     From  :   To
           : 800000000 600000000 400000000 300000000 200000000   time(ms)
* 800000000:         0        50        42        97        40    936934
  600000000:        10         0        15        13        12      3764
  400000000:        11         0         0        30        16      1907
  300000000:        14         0         0         0       126     11950
  200000000:       195         0         0         0         0     75540
Total transition : 671

3.3 NPU

rk3576 NPU 有 6.0T 算力(int8)，

     From  :   To
           : 300000000 400000000 500000000 600000000 700000000 800000000 9000000001000000000   time(ms)
* 300000000:         0         0         0         0         0         0         0         0   7872236
  400000000:         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  500000000:         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  600000000:         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  700000000:         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  800000000:         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  900000000:         0         0         0         0         0         0         0         0         0
 1000000000:         0         0         0         0         0         0         0         0         0
Total transition : 0

rk3399pro NPU 仅有 2.4T(int8)，

     From  :   To
           : 200000000 297000000 400000000 600000000 700000000 800000000 900000000   time(ms)
  200000000:         0         0         0         0         0         0         0         0
  297000000:         0         0         0         0         0         0         0         0
  400000000:         0         0         0         0         0         0         0         0
* 600000000:         0         0         0         0         0         0         0   6352676
  700000000:         0         0         0         0         0         0         0         0
  800000000:         0         0         0         0         0         0         0         0
  900000000:         0         0         0         0         0         0         0         0
Total transition : 0

3.4 DDR

rk3576 双通道，32bit 内存，最大支持16GB。
工作频率如下：

528000000 1068000000 1560000000 2112000000

rk3576_u:/ # dd if=/dev/zero of=/dev/null bs=1M count=16384
16384+0 records in
16384+0 records out
17179869184 bytes (16 G) copied, 2.864 s, 5.5 G/s

LPDDR4/DDR4 内存，最大内存理论带宽为 25.6 GB/s，实测略有出入。rk3576如果换成更高规格的 LPDDR5 内存，理论带宽可以达到 51.2 GB/s，提供更快的数据处理能力。

rk3568 双通道，32bit 内存，最大支持 4GB。
工作频率如下：

324000000 528000000 780000000 1560000000

rk3568_t/ # dd if=/dev/zero of=/dev/null bs=1M count=16384
16384+0 records in
16384+0 records out
17179869184 bytes (16 G) copied, 2.883641 s, 5.5 G/s

测试主板均使用 lp4x，实测速率相同。

3.5 Flash(存储)

rk3568 和 rk3576 emmc 均支持 emmc 5.1。
测试rk3576写入速率如下：

rk3576_u:/ # dd if=/dev/zero of=test bs=1M count=2048
2048+0 records in
2048+0 records out
2147483648 bytes (2.0 G) copied, 14.867 s, 158 M/

rk3568 emmc 仅支持 emmc 5.1。
测试rk3568写入速率如下：

rk3568_t:/ # dd if=/dev/zero of=test bs=1M count=2048
2048+0 records in
2048+0 records out
2147483648 bytes (2.0 G) copied, 12.189120 s, 168 M/s

3.6 市场方向

  • RK3399pro
    适合低端市场，性价比不太理想。
    适用于嵌入式设备、智能家居等需求不高的场景。

  • rk3576
    面向高性能需求相对高的中端市场 ，适合需要高计算能力的应用。
    适用于高端平板、智能设备以及一些复杂的工业控制系统。

结语

不枉博主详细讲解，欢迎订阅博主–炭烤毛蛋 。

RK3568和RK3576参数对比
小灰灰的博客
07-29 4172
RK3568: 高性能、低功耗的四核应用处理器，适用于个人移动互联网设备和AIoT设备。支持多种硬件引擎，优化高端应用性能。RK3576: 低功耗、高性能处理器，适用于基于ARM的PC、边缘计算设备、个人移动互联网设备和其他数字多媒体应用。集成了四核Cortex-A72和四核Cortex-A53，支持多种视频编解码功能。
27、rk3399 pro 刷机和测试npu处理速度和测试AHD摄像头
sxj731533730
04-28 3207
基本思想：测试rk3399 pro开发板系统和测试npu https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.18.57887aa2sl42xB&id=624438344531&ns=1&abbucket=3#detail 第一步：进行硬件连线，参考手册，先引针连线，然后安装驱动和usb直连开发板 第二、使用固件进行刷机 第三步、搜索同一网段 :\Users\Administrator>for /L %i IN (
RK3576：革新智能设备体验的高性能AI芯片
Industio_优快云的博客
04-24 2027
在当前竞争激烈的智能设备市场中，高性能与低功耗的芯片已然成为各大产品追求的关键优势。瑞芯微最新推出的RK3576芯片永远强大的竞争力。这款芯片搭载了保持6TOPS算力的NPU，同时支持UFS存储，使得其在性价比方面表现出色。正因如此，RK3576芯片在商业显示设备、视频直播设备、智慧教室主机、智能家居中枢、工业/车载控制主机以及安防监控设备等众多领域，均成为用户的优选方案。其卓越的性能与合理的价格，使得RK3576芯片在市场中脱颖而出，为各类智能设备带来前所未有的竞争力与升级体验。
RK3568与RK3576对比分析：定位、性能与选型指南
最新发布
jinxi996611的博客
05-12 1279
RK3568和RK3576是两款性能差异显著的处理器。RK3568采用22nm工艺，配备4核Cortex-A55 CPU和Mali-G522EE GPU，支持4K视频解码和双屏显示，适合低功耗、轻量级AI应用，如智能门禁和4K播放器。RK3576则采用8nm工艺，配备4核Cortex-A72和4核Cortex-A53 CPU，以及Mali-G52MC3 GPU，支持8K视频解码和三屏异显，NPU算力高达6TOPS，适合高性能计算和多路视觉处理，如AI质检机器人和8K会议一体机。RK3576在CPU性能、NP
rk3576作为2024行业新秀，那么rk3588和rk3399
m0_69200023的博客
06-07 3294
在当前的智能设备市场中，高性能与低功耗的芯片成为了各大产品追求的关键优势。瑞芯微（Rockchip）作为领先的物联网（IoT）及人工智能物联网（AIoT）处理器芯片企业，其推出的RK3399、RK3588以及RK3576三款芯片各具特色。本文将重点对比RK3576相对于RK3399和RK3588的优势。
RK3576：超越经典，引领芯片新潮流——与RK3399对比优势全解析
JD_9tripod的博客
08-24 3504
RK3576在保持高性能的同时，可能采用了更先进的制程工艺或优化的电源管理技术，使其功耗相对RK3399更低，发热也更少。：在显示输出方面，RK3576或许支持更高分辨率或更高刷新率的视频输出，如支持4K甚至更高分辨率的显示，或者具备更多的显示接口，如HDMI 2.1、DisplayPort等，可提供更灵活的多屏显示和高清显示能力。：RK3576可能集成了更强大的NPU（神经网络处理单元），具有更高的AI算力，比如能更高效地处理人工智能相关的任务，如语音识别、图像识别与处理等，为智能应用提供更好的支持。
RK3576开发板的介绍一之对比RK3399开发板
xu的博客
10-22 576
8、接口更丰富，支持 UFS 2.0 / HS-G3 (12Gbps)，提供高效的数据存储和读取能力。rk3576采用 Rockchip 八核 64 位 AIOT 处理器 RK3576，采用先进制程工艺，大小核构架（4×A72 + 4×A53），高性能低功耗。2、搭载 Mali-G52 MC3 GPU，145G FLOPS 的 GPU 可以支持有效的异构计算，满足图形密集型应用的需求 性能比rk3399大面积提升。3、DDR不再受限，支持LPDDR4X及LPDDR5，最高可以支持到32G的内存。
RK3576性能实测对比，谁更胜一筹？
JD_9tripod的博客
08-06 4436
在算力上，由未集成 NPU 到直接内置 6TOPS 算力的 NPU；RK3576 是瑞芯微第二代 8nm 高性能 AIOT 平台，集成 4 个 ARM Cortex-A72 和 4 个 ARM Cortex-A53 性能，计算能力强，其嵌入式 3D GPU 和 2D 硬件引擎提升显示性能，内置独立的 6TOPS（Tera Operations Per Second，每秒万亿次操作）NPU（神经网络处理单元），支持多种操作和深度学习框架，多任务并行，用于处理人工智能 相关的任务。
RK3399pro Linux Rock-X AI组件库支持
bassersai的专栏
08-03 1992
1.介绍 Rock-X SDK 是基于 RK3399Pro 的一组快捷AI组件库，初始版本包括：人脸检测、人脸识别、活体检测、人脸属性分析、人脸特征点、人头检测、人体骨骼关键点、手指关键点、人车物检测等功能，开发者仅需要几条 API 调用即可在嵌入式产品中离线地使用这些功能，而无需关心 AI 模型的部署细节，极大加速了产品的原型验证和开发部署。Rock-X 组件库根据用户的需求仍会不断扩充，并将...
风火轮YOUYEETOO R1开发板Ai主板RK3588s卷死RK3399Pro
weixin_62388056的博客
12-14 533
瑞芯微RK3588s高性价比卷死RK3399Pro和RK3399。这个板子竟然还带有NFC功能，RK358S里的另类，但是这个另类实用性很强
瑞芯微RK3399和RK3399Pro处理器性能比较
smartvxworks的博客
09-11 3956
RK3399是瑞芯微推出的一款低功耗、高性能的应用处理器芯片，该芯片基于Big.Little架构,即具有独立的NEON协同处理器的双核Cortex-A72及四核Cortex-A53组合架构，主要应用于计算机、个人互联网移动设备、VR、广告机等智能终端设备。RK3399内置多个高性能硬件处理引擎，能够支持多种格式的视频解码，如：4K*2K@60fps 的H.264/H.265/VP9，也支持1080P@30fps的H.264/MVC/VP8 以及高质量的JPEG编解码和图像的前后处理器 RK3399Pro是
rk3399pro NPU 算力测试
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bh_binghu的专栏
05-20 1万+
RK3399pro网络计算能力测试rk3399pro 简介rk3399pro 算力测试测试条件测试结果测试结论后续有比较测试。持续更新 rk3399pro 简介 rk3399pro是 瑞星微新出来的带NPU的ARM芯片，在发布之前，NPU的算力2.4TOPS， 而发现之后实测达到了3.0TOPS，如此强大的计算能力，jetson nano的计算能力是0.47TFlops，两个单位有区别，只能用实际...
rk3399Pro获取4路AHD视频
09-23
在rk3399Pro平台获取四路AHD视频，并且通过rga获取原始视频
rk3399开发指南
12-17
本指南主要介绍RK3399的基本规格，然后编译环境的架设和如何编译源代码，还要一些基础开发的技巧，对新手有一定帮助
RK3399 Pro性能指标解读
qq_45763093的博客
06-03 2781
CPU 双Cortex-A72+四Cortex-A53 大小核CPU结构 背景 64位时代以来，ARM已经发布了Cortex-A57/A53一大一小两种架构，但只有A53遍地开花，高性能的A57核心在手机市场只有三星、高通在用，面临着难产的尴尬。为此，ARM公司于2015年2月份推出了A57的继任者——Cortex-A72架构，号称性能是A15的3.5倍，功耗则降低了75%。 当时我们对ARM的Cortex-A72核心了解并不多，只知道A72核心会使用新一代的FinFET工艺生产，包括三星/Globalfo
rk3399pro
weixin_35723192的博客
09-06 1万+
RK3399Pro 是瑞芯微电子推出的一款高性能 AI 处理芯片，具备卓越的神经网络处理能力。它采用了 ARM 的双核 Cortex-A72 和四核 Cortex-A53 处理器架构，主频高达 1.8GHz。内置的 Mali-T860 MP4 四核图形处理器支持多种显示接口，包括 DP1.2、HDMI 2.0、MIPI-DSI 和 eDP，能够实现双屏同显或异显功能。RK3399Pro 支持多种视频解码和编码格式，涵盖 4K VP9、4K 10bit H.265/H.264 以及 1080P 分辨率。
瑞芯微的RK3399pro上运行YOLOv8模型
4G/5G随身WiFi专业DIY改装
12-12 2485
瑞芯微（Rockchip）成立于2001年，是一家专注于半导体芯片设计和研发的公司。作为中国领先的集成电路设计企业之一，瑞芯微在全球范围内拥有广泛的客户群体和市场份额。公司致力于为智能终端设备提供高性能、低功耗的芯片解决方案，并在多个领域取得了显著的成就。​在公司背景方面，瑞芯微拥有强大的研发团队和先进的技术实力。公司在芯片设计、集成电路制造、系统软件开发等方面具备全方位的能力，能够为客户提供全面的解决方案。
RK3576芯片规格，以及与RK3588对比
Systemcall名屋
05-07 1万+
RK3576芯片规格，以及与RK3588对比
瑞芯微 TB-RK3399Pro -- AI平台解决方案介绍
荪荪的博客
09-17 5972
RK3399Pro AI平台解决方案介绍 1，概况 2，NPU 3，应用开发 4，demo CPU,NPU,GPU,VPU,ISP.Memory, Interface, Package RK3399Pro NPU特性： 满负荷算力强，轻载运算功耗低 模型兼容性强，可支持多类型框架，支持主流层类型，易于添加自定义层，支持INT16/FP16 开发工具易用，PC端可完成模型转换、性能预估、精度验证 无缝升级，与RK3399 AndroidNN/LinuxNN兼容 INT8可满足绝大部分需求 RK339
rk3576 rk3576s
01-09
### RK3576 和 RK3576S 芯片详细资料及区别 #### RK3576 主要特性 RK3576 是一款专为 AIoT 设计的高性能 SoC，具备以下特点： - **CPU 架构**：八核 CPU 配置，包括高性能 A72 大核心，提供卓越的计算能力[^3]。 - **NPU 性能**：集成独立的 6TOPS NPU，专门用于加速人工智能算法和模型推理任务。 - **多媒体处理**：支持 4K 视频编解码功能，适用于高清视频播放和录制场景。 - **存储与内存**：兼容 UFS 2.1 存储标准；支持 LPDDR4/LPDDR4X-4266 及更高版本的 LPDDR5-4800 内存技术，确保数据传输速率最大化。 - **网络连接**：内置 PCIe 接口可实现 WiFi 连接，保障高效的无线通信质量。 - **适用范围广泛**：不仅限于平板电脑和平板电视等消费电子产品，也覆盖到工业控制、车载娱乐系统等多个领域内。 ```python def rk3576_features(): features = { "cpu": "Octa-core (including high-performance A72 cores)", "npu": "Independent 6TOPS NPU", "video_codec": "Supports up to 4K video encoding and decoding", "memory_support": ["UFS 2.1", "LPDDR4/4X-4266", "LPDDR5-4800"], "network_interface": "Built-in PCIe interface supporting WiFi" } return features ``` #### RK3576S 的改进之处 目前关于 RK3576S 版本的具体官方文档较少提及。但从命名惯例来看，“S”通常意味着 Special 或者 Strengthened Edition，在原有基础上进行了特定优化或增强。推测可能的变化方向如下： - **性能提升**：可能会有更高的主频设置或是更优的核心调度策略来提高整体运算效能。 - **功耗管理**：针对某些应用场景做了特别调校，使得在相同工作负载下消耗更低的能量。 - **额外硬件模块**：增加了新的协处理器或者其他专用单元以适应更加复杂的业务逻辑需求。 需要注意的是上述对于 RK3576S 的描述属于合理猜测，并未得到确切证实。具体差异还需等待制造商发布的正式说明文件确认。
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