【AI深度学习推理加速器】——RKNPU2 从入门到实践(基于RK3588和RK3568) 3.5万 1 05:28 App 6Tops的瑞芯微NPU算力别浪费了,跑个YOLO v5吧 2063 0 00:32 App 香橙派rk3588s部署yolo11s-pose,两路摄像头输入,跑满摄像头的30帧 10.7万 51 36:03 App 【开源版】视频行为分析系统v1,系统实现了实时分析...
加快预读能力改善开机速度 Windows XP 预读设定可提高系统速度,加快开机速度。 在〔开始〕→〔执行〕→键入〔Regedit〕找到HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/CurrentControlSet/Control/SessionManager/ MemoryManagement 在PrefetchParameters 右边视窗将〔EnablePrefetcher〕的数值资料如下更改: PIII 800MHz 以上的可尝试将数值资料更改...
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Step 3: 拉取rknpu2-rs 拉取代码仓库,构建,测试 git clone https://github.com/RoggeOhta/rknpu2-rs.git cd rknpu2-rs cargo build cargo test 测试运行yolov6的demo % cargo run --example yolov6 --release Compiling rknpu2-rs v0.1.0 (/home/rogge/rknn-playground/rknpu-rs/rknpu2-rs) Fin...
PCIE-NPU加速补丁 1.2. NPU特性 支持 8bit/16bit 运算，运算性能高达 3.0TOPS。相较于 GPU 作为 ...
优化模型参数:调整模型参数,如批量大小、分辨率等,以适应NPU的加速特性。 测试和调试 运行测试:在Android设备上运行测试应用程序,检查性能和资源占用情况。 调试:使用Android Studio的调试工具,对应用程序进行调试,确保一切运行正常。 通过以上步骤,你可以在Android平台上实现RKNN加速,从而提高深度学习应用的性能和效率。
RK3588 内置 NPU 模块, 处理性能最高可达6TOPS。使用该NPU需要下载RKNN SDK,RKNN SDK 为带有 NPU 的 RK3588S/RK3588 芯片平台提供编程接口,能够帮助用户部署使用 RKNN-Toolkit2 导出的 RKNN 模型,加速 AI 应用的落地。 我们直接cd到build目录下进行sh编译,出现下面报错: ...
Rockchip 的 RKNN(Rockchip Neural Network) 是一款 AI 推理框架,能够在 Rockchip 的 SoC 上调用芯片内部的npu加速单元。它提供了两个工具:RKNN-Toolkits 和 RKNPU。 RKNPU 工具提供了运行时和一些demo,其中包含一些已经转化为.rknn的模型;在rknn2组件中,运行时是一个rknn_server程序,而rknn1中不需要该运行时...
RKNN-Toolkit2是一款软件开发套件，供用户在PC和瑞芯微NPU平台上进行模型转换、推理和性能评估。RKNN-Toolkit-Lite2为瑞芯微NPU平台提供Python编程接口，帮助用户部署RKNN模型，加速AI应用落地。RKNN Runtime为Rockchip NPU平台提供C/C++编程接口，帮助用户部署RKNN模型，加速AI应用的落地。RKNPU内核驱动负责与NPU硬件交互...
将得到的模型在 RKNN 开发板上加载,设置输入为两个待计算的张量并推理模型,即可实现“张量逐元素相乘”在 NPU 上的加速。 04 YOLOv8 模型转换实例 本文提供了 YOLOv8 检测模型和分割模型的转换示例。模型转换的关键在于输出层的选择以及对模型输出数据的后处理。