因此,RK3588本身并不原生支持CUDA。不过,用户仍然可以通过其他方式实现深度学习任务,例如使用TensorFlow Lite或MNN等轻量级框架,这些框架能够在没有CUDA的情况下优化推理性能。 实现示例 下面是一个基于TensorFlow的简单深度学习代码示例,演示如何在RK3588上进行模型推理。虽然没有CUDA支持,但我们仍然可以通过TensorFlow Lite进...
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH 1. 2. 3. 然后在终端输入以使路径生效 . ~/.bashrc 1. 参考链接:Linux安装CUDA的正确姿势 三、安装cuDNN cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络(Deep Neural Networks)中的基础操作而设计基于GPU的加速库。cuDNN...
您可以获得384 个 NVIDIA CUDA® Cores、48 个 Tensor Cores、6 块 Carmel ARM CPU 和两个 NVIDIA 深度学习加速器 (NVDLA) 引擎所带来的性能。再加上超过 59.7GB/s 的显存带宽、视频编码和解码等特性,使得 Jetson Xavier NX 成为能够并行运行多个现代神经网络,并同时处理来自多个传感器的高分辨率数据的优先平台...
windows平台编译编译opencv,支持cuda/dnn/tensorrt 29:41 视频行为分析系统v4,支持自定义基础算法模型,二次开发行为算法插件,快速实现周界入侵,打架,跌倒,人群聚集,离岗,睡岗,人脸识别,车辆识别等安全行为检测 58:03 视频行为分析系统v4.1,大幅度提升了系统可二次开发的能力,可以实现任何类型的视频行为分析,以及人脸...
exportUSE_CUDA=False 不编译CUDA exportBUILD_TEST=False 可节省编译时间 exportUSE_MKLDNN=False MKLDNN是针对intel cpu 的一个加速包,这里可以不编译 exportUSE_NNPACK=True 量化推理用到 有些教程里将USE_NNPACK 和 USE_QNNPACK设置成False了,会导致wenet加载模型时报错,尤其是加载量化模型时。
如果要是能CUDA将set(USE_CUDA OFF)改为set(USE_CUDA ON),RK3588没有哦CUDA所以此项保持默认。我们对RK3588的配置包括 set(USE_RELAY_DEBUG ON),用于调试IRs,设置环境变量TVM_LOG_DEBUG exportTVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" ...
您可以获得384 个 NVIDIA CUDA® Cores、48 个 Tensor Cores、6 块 Carmel ARM CPU 和两个 NVIDIA 深度学习加速器 (NVDLA) 引擎所带来的性能。再加上超过 59.7GB/s 的显存带宽、视频编码和解码等特性,使得 Jetson Xavier NX 成为能够并行运行多个现代神经网络,并同时处理来自多个传感器的高分辨率数据的优先平台...
博主刚开始在瑞芯微ITX-3588J-8K的开发板上跑了官方的yolov5目标检测算法,检测了ip相机rtsp视频流,但是每帧处理需要833ms左右,和放PPT一样。本来想使用tensorrt进行加速推理,但前提需要cuda,rk的板子上都是arm的手机gpu,没有nvidia的cuda,所以不能这样适配。那么转过来,使用开发板自带的NPU进行加速推理,岂不是最佳...
博主在瑞芯微RK3588的开发板上跑了deepsort跟踪算法,从IP相机中的server拉取rtsp视频流,但是fps只有1.2,和放PPT一样卡顿,无法投入实际应用。本来想使用tensorrt进行加速推理,但是前提需要cuda,rk的板子上都是Arm的手机gpu,没有Nvidia的cuda,所以这条路行不通。那么转过......
兼容CUDA/OpenCL 主流生态,支持 PyTorch、PaddlePaddle、Onnx、Caffe2、TensorFlow等主流框架 接口丰富、拓展灵活 可实现双屏输出(2路HDMI),集成8路报警输入和4路报警输出,自带2路RS232和2路RS485接口,配置双千兆网口,支持2路USB2.0和2路USB3.0高速接口,可扩展WIFI蓝牙/4G/5G功能 ...