Rk3588 Npu Pytorch, With this capability, the RK3588 is optimized

  • Rk3588 Npu Pytorch, With this capability, the RK3588 is optimized for AI applications, offering improved performance in tasks such as image and voice recognition, making it a versatile choice for AI-driven projects. RockChip 3588 (S) Support I think there may be different flavors of the RKNN detector to implement. 04 and Rockchip NPU rk3588. 1 RK3576/RK3588 NPU典型应用 此外，RK3576/RK3588 的 NPU 还支持多种学习框架，包括TensorFlow，Pytorch、Caffe、MXNet等在人工智能开发中流行的深度学习框架，能够为开发者提供丰富的工具和库，使他们能够方便地进行 模型 训练和推理，可轻松应对各种大数据运算场景。 RK3576/RK3588 NPU典型应用 rk3588使用npu加速运行whisper语音识别模型 rk3588运行whisper模型有三种方法：1. 装模型转换所需的库. It features novel quantization patterns and memory management techniques to enable stable FP16/INT8 hybrid inference on edge devices. This repo installs easily the utilities for running AI with the NPU on the boards, it does not install the Android utilities, simulator, server 文章浏览阅读2. The NPU supports mainstream deep learning frameworks, such as TensorFlow, Pytorch, MxNET and so on. 下载源码. 神经网络训练 这一步一般在python上训练，大家可以根据自己的习惯和喜好，用tensorflow或者pytorch也行。 本文以pytorch为例说明 模型 的环境搭建和训练。 1. 1 pytorch环境搭建 这一步比较基础，有很多相关的资料，此处简单介绍安装流程： 从 PyTorch 模型到板端 100Hz 实时推理的完整流程，涵盖模型转换、板端部署、性能验证和生产环境配置。 在 PC 上安装 RKNN Toolkit2，完成 PyTorch → ONNX → RKNN 模型转换. 搞虚拟环境. 7. It looks like the RKNN toolkit supports a usb-attached RockChip SoC (RK1808-based Toybrick USB stick) and can use it for inference from a PC, this is only supported on Amd64. 别直接 pip install rknn-toolkit2，PyPI 那个不全。 5. Introduction of Tool¶ RKNN-Toolkit2 is a development kit that provides users with model conversion, inference and performance evaluation on PC and Rockchip NPU platforms. Environment Dependence¶ The system needs: Ubuntu 18. 4GHz and provides a NPU with 6 TOPS computing power and 8K video encoding and decoding. 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 RK 系列芯片提供编程接口，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，具体支持平台列表可通过 SDK 中 README 文档或者访问 airockchip 查看 Build for RKNN This tutorial is based on Ubuntu-18. To let YoloV10 run on an NPU framework, kaylorchen has modified the onnx file by replacing these layers. 在瑞芯微RK3588芯片上利用RKNN部署模型。首先在设备上安装RKNN SDK，在PC上安装RKNN Toolkit2。Caffe、TensorFlow、ONNX、PyTorch等框架的模型，需要使用RKNN Toolkit2工具转换为RKNN格式。 1 安装RKNN Toolkit2RK…. Contribute to Qengineering/YoloV8-NPU development by creating an account on GitHub. 7. NPU programming Introduction to the use of RK NPU RK3588s has an NPU with 6T computing power. Dec 21, 2023 · OPi 5 Plus的SoC为 Rockchip RK3588 八核（4个 Cortex-A76 +4个 Cortex-A55）架构的 64位处理器， 主频达 2. Hybrid CPU/NPU: LLM ONNX FP32 + Flow DiT RKNN + HiFT ONNX. 利用npu提供的矩阵运算功能，结合cpu一起运行原始pytorch模型。 方法1做不到实时，方法2有rockchip官方仓库。 模型转换: 支持Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch等模型 转为RKNN 模型, 并支持RKNN 模型导入导出,RKNN 模型能够在Rockchip NPU平台 上加载使用。 量化功能: 支持将浮点模型量化为定点模型,目前支持的量化方法为非对称量化(asymmetric_quantized-8), 并支持混合量化功能。 RKNN-Toolkit2 is a software development kit for users to perform model conversion, inference and performance evaluation on PC and Rockchip NPU platforms. 此外，RK3588的NPU还支持多种学习框架，包括TensorFlow 、PyTorch、Caffe、MXNet等在人工智能开发中流行的 深度学习框架，能够为开发者提供丰富的工具和库，使他们能够方便地进行模型训练和推理，可轻松应对各种 大数据 运算场景。 RK3588 NPU典型工业应用 This NPU supports well-known deep learning frameworks like TensorFlow, PyTorch, and MxNET, broadening its application in various AI fields. 路径不对或版本不是 3. 5k次，点赞65次，收藏100次。本文介绍了在RK3588平台上对YOLOv8进行多线程优化，使用rknn-multi-threaded库替换原RKNN_model_zoo的示例，消除了对PyTorch的依赖，并显著减少了后处理时间，提升了YOLOv8s和YOLOv8s-seg的实时推理性能。 Reverse-engineering the Rockchip RK3588 NPU to run SmolVLM 15x faster by discovering hardware limits, defeating compiler optimizations, and building a custom sharding runtime 模型推理：能够在PC上模拟NPU运行RKNN模型并获取推理结果，或将RKNN模型分发到指定的NPU设备上进行推理并获取推理结果。 性能评估：将RKNN模型分发到指定的NPU设备上运行，以评估模型在实际设备上运行时的性能。 内存评估：评估模型运行时内存的占用情况。 这使得RK3588在 图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能领域有着极高的性能表现。 此外，RK3588的NPU还支持多种学习框架，包括TensorFlow，Pytorch、Caffe、MXNet等在人工智能开发中流行的深度学习框架，能够为开发者提供丰富的工具和库，使他们能够方便地 Experience the power of RK3588 ARM SoC with quad-core Cortex-A76 and Cortex-A55 cores, G610 MP4 GPU, 6 TOPs NPU, and hardware-based ISP for 8K decoding and encoding, graphics post-processing, and AI computing. 将whisper模型转成onnx格式，再转成rknn格式使用npu运行；3. 1. 6. Here we run a model conversion demo for example, this demo shows the process of converting tflite to RKNN, exporting model, inferencing, deploying on NPU and fetching results. 8 就别往下走了。 3. 4w次，点赞111次，收藏483次。零基础YOLOv8部署在RK3588流程_rk3588 yolov8 YoloV10 use layer operations yet unknown to Rock NPU toolset. RKNN Toolkit is the software used for testing and using the NPU inside Rockchip's chips like the RK3588 found in the Orange Pi 5 and Radxa Rock 5. Below is a table describing the relationship: 文章浏览阅读7k次，点赞9次，收藏43次。我们在useful-transformers项目基础上做了很多优化工作，使得Whisper模型能够在Rockchip RK3588平台上实现更快、更准确的实时语音识别。_rk3588 语音识别 1. 利用npu提供的矩阵运算功能，结合cpu一起运行原始pytorch模型。 RK3588 主要特性 8nm先进制程，8核64位架构，高性能，低功耗 ARM Mali-G610 MC4 GPU, 专用2D图形加速模块 6TOPs NPU，赋能各类AI场景 8K 视频编解码 , 8K显示输出 内置多种显示接口，支持多屏异显 超强影像处理能力， 48MP ISP, 支持多摄像头输入 丰富的高速接口 (PCIe, TYPE-C，SATA, 千兆以太网)，易于扩展 Android 和 Build for RKNN This tutorial is based on Ubuntu-18. 7k次，点赞11次，收藏56次。文章详细描述了如何在Ubuntu20. Run your yolov7 object detection with Rockchip NPU platforms (RK3566, RK3568, RK3588, RK3588S, RV1103, RV1106, RK3562). 装系统依赖. 使用纯cpu运行原始pytorch模型；2. 04 上装这个有三个坑： 这三条哪个不对后面都会报错。 1. RKNN-Toolkit-Lite provides Python programming interfaces for Rockchip NPU platform to help users deploy RKNN models and accelerate the implementation of AI applications. Jul 20, 2025 · This includes a dedicated NPU (neural processing unit), making it possible to run deep learning inference on-device, without needing a GPU or access to a Cloud AI service. com: youyeetoo YY3588 AI Single Board Computer - RK3588 SoC with 6TOPS NPU - LPDDR4 32GB RAM Max, 4K/8K Video Codec, Support PCIe 3. AIBOX-3588配置 Rockchip 八核64位处理器 RK3588，采用先进工艺制程，高性能低功耗，内置ARM Mali-G610 MP4四核GPU，集成6 TOPS算力NPU，支持Transformer架构下超大规模参数模型的私有化部署，支持CNN、RNN、LSTM等传统网络架构，支持多种深度学习框架，并支持自定义算子开发，支持Docker容器化管理技术。一个盒子 YoloV8 NPU for the RK3566/68/88 . com Return PolicyYou may return any new computer purchased from Amazon. Additionally you should be able to run Frigate locally on a RockChip SoC such as the RK3588 using the RKNPU2 library rk3588运行whisper模型有三种方法：1. For different NPU devices, you may have to use different rknn packages. 0 SSD for IoT (16g+128g,Carrier + Core Board kit) : Electronics Warranty & Support Amazon. 0Tops的算力，可以用于部署深度学习项目。本篇文章介绍Yolo v5代码开发、 模型 转化（RK3588S只支持rknn模型文件）、部署。 使用的RKNN-TooKit2，具体的环境搭建，请参考博文： RK3588 (自带NPU)的环境搭建和体验（一） 本次使用Pytorch框架开发Yolo v5，在Window 10训练模型 そのため、Orange Pi5のNPUを用いたyoloアルゴリズム実装を日本語で記載を行い、多くの人にOrange Pi5と機械学習 (yolo)の可能性を知っていただきたい。 そして、私がまだ実装できていないmodelをOrange Pi5に実装する一助になれば幸いです。 Contribute to airockchip/rknn-toolkit2 development by creating an account on GitHub. 4GHz 并带有 Mali-G610 GPU，除此之外的亮点还包括了一个 6 TOPS 算力的 NPU，支持 TensorFlow 、 PyTorch 等常见框架转换，使其能够作为处理 AI 影像的边缘装置。 This library provides a high-performance implementation of SmolVLM-256M optimized for the Rockchip RK3588 NPU. RKNN-Toolkit-Lite2 provides Python programming interfaces for Rockchip NPU platform to help users deploy RKNN models and accelerate the implementation of AI applications. RKNN-Toolkit2 installation¶ It is recommended to use virtualenv to manage the python environment because there may be multiple versions of the python environment in the system at the same time. The Toolkit can only be installed on PC, and Windows, MacOS or Debian not supported yet. Below is a table describing the relationship: 此外，RK3588的NPU还支持多种学习框架，包括TensorFlow 、PyTorch、Caffe、MXNet等在人工智能开发中流行的深度学习框架，能够为开发者提供丰富的工具和库，使他们能够方便地进行模型训练和推理，可轻松应对各种大数据运算场景。 RK3588 NPU典型工业应用 图1 This makes RK3576/RK3588 excel in various artificial intelligence fields such as image recognition, speech recognition, and natural language processing. rk3588运行whisper模型有三种方法：1. 文章浏览阅读4. 将whisper模型转成onnx各式，再转成rknn格式使用npu运行；3. 04上使用PyTorch训练模型，将其转换为ONNX格式，再通过rknn-toolkit将ONNX模型转换为rknn模型，并在rk3588板端进行推理的过程。 python client ai server offline rockchip client-server ia orangepi orange-pi npu llm rk3588 orangepi5 llm-inference llm-apps rk3576 orangepi5pro npu-llm Updated last week Python The RK3588 has a built-in NPU which provides up to 6 TOPS (tera operations per second) of neural network processing. 6TOPS边缘计算盒子（以万物纵横DA060R/RK3588芯片为例）主要支持以下AI框架：通过瑞芯微RKNN Toolkit 2工具链，可将主流框架模型 Contribute to rockchip-linux/rknpu2 development by creating an account on GitHub. To utilize this NPU, you'll need to download the RKNN SDK, which provides programming interfaces for platforms with the RK3588 chip. Model Conversion Demo¶ Toolkit Demos are under rknn-toolkit2/examples. 测试一下. 装包. 此外，RK3576/RK3588 的NPU还支持多种学习框架，包括TensorFlow，Pytorch、Caffe、MXNet等在人工智能开发中流行的深度学习框架，能够为开发者提供丰富的工具和库，使他们能够方便地进行模型训练和推理，可轻松应对各种大数据运算场景。 3. 一、引言 RK3588S支持NPU，提供高达6. 能 print 出来就说明成功了。 每次新开终端记得激活： source ~/envs/rknn_env/bin/activate. 记一下重点。 Ubuntu 22. 4. rk's NPU currently adopts a self-developed architecture and only supports the use of non-open source drivers and libraries to operate. 6k次，点赞39次，收藏36次。使用边缘设备进行算法落地时，通常要考虑模型推理速度，NVIDA系列平台可以使用TensorRT和CUDA加速，瑞芯微RK3588的板子上都是Arm的手机GPU，虽然没有类似CUDA的加速计算方式，但是提供了NPU进行加速推理，本文说明了如何使用瑞芯微RK3588的NPU进行模型转换和 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 RK 系列芯片提供编程接口，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，具体支持平台列表可通过 SDK 中 README 文档或者访问 airockchip 查看 GitHub - MasterVVK/cosyvoice3-rknn-russian: CosyVoice3 Russian TTS on RK3588 RKNN NPU — first open-source implementation. 2. This makes the RK3588 ideal for real world Edge AI applications such as surveillance, robotics, or smart sensors. Moreover, the NPU of RK3576/RK3588 supports various learning frameworks, including TensorFlow, PyTorch, Caffe, MXNet, and others popular in artificial intelligence development. RKNN-Toolkit2API 参考手册 瑞芯微电子股份有限公司 Deep learning with Raspberry Pi and alternatives like Jetson Nano, Google Coral and Intel Neural Stick investigated in depth. 0 2280 NVMe/SATA 3. Nov 7, 2025 · In this comprehensive deep dive, I'll share detailed benchmarks of the RK3588 NPU testing both Large Language Models (LLMs) and computer vision workloads, with primary testing on the Orange Pi 5 Max and comparative analysis against the closely-related RK3576 found in the Banana Pi CM5-Pro. 04 (x64) or later. 利用npu提供的矩阵运算功能，结合cpu一起运行原始pytorch模型。 方法1做不到实时，方法2有rockchip官方仓库。 文章浏览阅读760次，点赞6次，收藏5次。【代码】RK3588-NPU pytorch-image-models 模型编译测试。_rk3588 pytorch 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 RKNN 模型，加速 AI应用 的落地。 🍎二、系统依赖 模型推理：能够在PC上模拟NPU运行RKNN模型并获取推理结果，或将RKNN模型分发到指定的NPU设备上进行推理并获取推理结果。 性能评估：将RKNN模型分发到指定的NPU设备上运行，以评估模型在实际设备上运行时的性能。 内存评估：评估模型运行时内存的占用情况。 那么转过来， 使用开发板自带的NPU进行加速推理，岂不是最佳方案，因为它本身就是人工智能开发板，不用NPU相当于没有发挥它的全部能力。 🏅然后今天（2022. 6k次，点赞39次，收藏36次。使用边缘设备进行算法落地时，通常要考虑模型推理速度，NVIDA系列平台可以使用TensorRT和CUDA加速，瑞芯微RK3588的板子上都是Arm的手机GPU，虽然没有类似CUDA的加速计算方式，但是提供了NPU进行加速推理，本文说明了如何使用瑞芯微RK3588的NPU进行模型转换和 香橙派5采用了RK3588S，内置的NPU达到了6Tops的算力，博主这里记录一下自己的踩坑过程，好不容易做出来的不能以后忘记了（手动狗头）。 这里博主还在B站上发布了效果视频，大家感兴趣的话可以看一下 数字识别50fps 前期准备： 这里我给大家说一下需要做的准备： 文章浏览阅读4. 文章浏览阅读8. com that is "dead on arrival," arrives in damaged condition, or is still in 文章浏览阅读358次。本文详细介绍了在Windows11系统上构建支持RK3588 NPU的Docker开发环境的完整流程，涵盖环境配置、模型转换、性能调优到最终部署的全方位指导。特别针对RK3588芯片开发者，提供从MobileNet模型转换到NPU优化的实战方案，助力嵌入式AI开发效率提升。 The RK3588 has a built-in NPU which provides up to 6 TOPS (tera operations per second) of neural network processing. NPU NPU and RKNN SDK The Turing RK1 compute module is equipped with an NPU (Neural Processing Unit), a neural network acceleration engine that can deliver up to 6 TOPS of processing performance. NPU使用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… Amazon. 这使得RK3588在 图像识别、语音识别、自然语言处理 等人工智能领域有着极高的性能表现。 此外，RK3588的NPU还支持多种学习框架，包括TensorFlow 、PyTorch、 Caffe 、MXNet等在人工智能开发中流行的深度学习框架，能够为开发者提供丰富的工具和库，使他们能够方便地 Contribute to rockchip-linux/rknpu2 development by creating an account on GitHub. 2）成功实践了转换rknn模型，并使用npu推理。 NPU NPU and RKNN SDK The Turing RK1 compute module is equipped with an NPU (Neural Processing Unit), a neural network acceleration engine that can deliver up to 6 TOPS of processing performance. rknn_server RK356X 和 RK3588 平台 NPU SDK 包含了 API 使用示例程序、NPU 运行库、服务程序、文档。 服务程序称为 rknn_server，是在开发板上常驻的服务进程，用于连板推理。 RK3588 NPU简介作为瑞芯微新一代旗舰工业处理器，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RK3588在 图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能领域有着极高的性能表现。此… 在 RK3588 上运行 YOLOv5 的教程比较丰富，而对于 YOLOv8 相关的 Python 开源库则较少。对于多线程推理，一个不错的开源库是 rknn-multi-threaded。RKNN_model_zoo 中的 examples 提供了 YOLOv8 的相关 demo，但其 Python 后处理部分编写不佳，需要 PyTorch 依赖，并且后处理耗时较大，无法满足视频实时推理的需求。 我们在 Powered by Rockchip RK3588, a new-gen flagship octa-core 64-bit processor, this core board features a clock frequency of up to 2. 0ytg, dqlfl, e9i4g, xqnc, e5jcf, zcbj, bjqae, be2scl, hswkpt, ziytw,