从1.4.0版本开始,也可以通过NPU设备将普通RKNN模型转成预编译 RKNN 模型,详情请参考接口 export_rknn_precompile_model 的使用说明。 模型分段:该功能用于多模型同时运行的场景下,可以将单个模型分成多段在 NPU 上执2行,借此来调节多个模型占用 NPU 的执行时间,避免因为一个模型占用太多执行时间,而使其他模型得不...
关于RKNNRKNN是Rockchip npu 平台使用的模型类型,以.rknn后缀结尾的模型文件。Rockchip 提供了完整了模型转换Python 工具,方便用户将自主研发的算法模型转换成RKNN模型,同时 Rockchip 也提供了C/C++和Python API 接口。RKNN rknn 转换量化报错 人工智能 RKNN ...
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 ...
该部分参考https://github.com/rockchip-linux/rknpu2, 运行设备为RK3568的板子。 RKNN中包含两组API,分别是通用API接口和零拷贝API接口,RK3562/RK3566/RK3568/RK3588 同时支持这两种接口。两组API接口的区别是通用接口每次更新数据时,将外部模块分配的数据拷贝到NPU运行时的输入内存,零拷贝会直接使用预分配的内存...
rknn-toolkit2 是基于Python实现的模型转换工具并提供有限的推理接口, RKNPU2是面向实际生产中的应用工程,提供NPU驱动,基于C提供模型加载,模型推理,性能比rknn-toolkit2要高。 文档里提供了两种搭建环境的方式,一种是Docker镜像,另一种是pip,本文基于pip方式进行依赖包的安装。
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...
CMakeLists.txt README.md build.sh ref_detect_result.bmp run_rk180x.sh run_rv1109_rv1126.sh rknn_zero_copy_demo librknn_api rknn_utils .gitignore LICENSE README.md Latest commit Randall Zhuo Update RK1808/RV1109/RV1126 NPU Driver to 1.7.5 ...
RKNN Model Zoois developed based on the RKNPU SDK toolchain and provides deployment examples for current mainstream algorithms. Include the process ofexporting the RKNN modeland usingPython APIandCAPIto infer the RKNN model. SupportRK3562,RK3566,RK3568,RK3588,RK3576platforms. ...
使用USB-typeC线连接到板子的TypeC0接口,PC端识别到虚拟机中。 在开发环境中检查是否连接成功 如果连接成功会返回板子的设备ID,如下: 04:下载NPU工程 05:将rknn_server和rknn库发送到开发板 在OK3588-C开发板上运行rknn_server服务 在开发环境中检测rknn_server是否运行成功 ...
4.生成RKNN模型 最后,我们使用RKNN工具(如Rockchip NPU SDK)将量化和剪枝后的模型转换为RKNN模型。RKNN模型可以在Rockchip芯片上运行,并且可以实现高效的推理。 总结 RKNN算法是一种深度学习模型压缩和优化的算法。它通过量化和剪枝技术将大型的深度学习模型压缩成小型的模型,从而在低功耗设备上实现高效的推理。©...