Rockchip NPU SDK rockchip的npu sdk分为两个部分,PC端使用的是rknn-toolkit2,可以在PC端进行模型转换,推理以及性能评估。具体来说是把主流的模型如Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等转换为RKNN模型,并可以在PC端使用这个RKNN模型进行推理仿真,计算时间和内存开销。板端还有一部分,...
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RKNN SDK 快速上手指南 开发板:ArmSoM-W3,ArmSoM-Sige7,ArmSoM-Sige5,ArmSoM-AIM7 OS:Debian11/12 目的:本文介绍如何使用rk的npu sdk。 作为瑞芯微8nm高性能AIOT平台,RK3576/RK3588 NPU性能可谓十分强大,6TOPS设计能够实现高效的神经网络推理计算。这使得RK3576/RK3588在图像识别、语音识别、自然语言处理等人...
此外,通过采用RockIVA和Rockx SDK,开发者可以方便地集成AI功能,从而实现智能视频分析、目标检测和行为识别等更为复杂的功能。 三、RK3576在NVR开发中的应用前景 在实际应用中,基于RK3576核心板的NVR可以广泛地应用于智能安防、智慧城市和交通监控等领域。例如: 安防监控: RK3576可以实时处理多个摄像头的高清视频流,...
先进制程,保证高性能的同时带来更低功耗 低功耗待机模式(3.8V @0.5mA左右),有利于笔电类产品 丰富的方案经验 满足不同产品需求成熟的Linux、Android SDK ArmSoM 产品规划 基于以上优势,ArmSoM将研发一款基于RK3576的开发套件,产品框图后续将公布,请持续关注armsom官方账号。
首先RK3576具有四核A72+四核A53的8核CPU,频率高至2.2GHZ,而高频率所带来计算性能强劲NEON协处理器可用于SIMD类计算145G FLOPS的GPU:可以支持有效的异构计算、鱼眼矫正、支持6 TOPS NPU,更多算子,双核架构、支持并行计算还可以满足不同产品需求成熟的Linux、Android SDK。通过双核架构中的算子并行执行,可以更快速地完成...
先进制程,保证高性能的同时带来更低功耗 低功耗待机模式(3.8V @0.5mA左右),有利于笔电类产品 丰富的方案经验 满足不同产品需求成熟的Linux、Android SDK ArmSoM 产品规划 基于以上优势,ArmSoM将研发一款基于RK3576的开发套件,产品框图后续将公布,请持续关注armsom官方账号。