rk3399 npu驱动
时间: 2023-10-23 19:02:41 浏览: 375
RK3399 NPU驱动是针对Rockchip RK3399芯片的神经处理单元(NPU)功能的驱动程序。RK3399芯片是一款强大的高性能处理器,集成了神经网络处理器,用于深度学习和人工智能应用。
NPU驱动是为了发挥RK3399芯片上的NPU功能而开发的软件。它允许系统通过API接口和NPU交互,实现基于神经网络的加速计算。
NPU驱动的主要功能包括加载NPU模型,进行NPU模型的推理计算以及返回计算结果。它可以帮助开发者在RK3399芯片上进行高效的神经网络处理,提高计算速度和能效。
NPU驱动还提供了丰富的开发工具和文档,方便开发者使用和开发NPU应用。开发者可以根据自己的需求,使用合适的开发工具和API接口,实现自己的深度学习算法或人工智能应用。
总之,RK3399 NPU驱动是为了充分发挥RK3399芯片上NPU功能而开发的软件。它可以帮助开发者在RK3399芯片上进行高效的神经网络计算,提高计算速度和能效,为深度学习和人工智能应用提供强大的支持。
相关问题
rk3588 npu驱动
### RK3588 NPU驱动下载与安装教程
#### 工具准备
为了成功搭建RK3588的NPU开发环境并完成驱动程序的配置,需要确保以下工具已就绪:
- Ubuntu系统(建议版本20.04 LTS及以上),作为主机操作系统。
- RK3588硬件设备及其配套固件。
- Buildroot Linux系统的交叉编译器以及必要的构建工具链。
#### 获取源码及相关文档
可以从官方资源库或者指定的技术支持页面获取最新的RK3588 SDK包。通常情况下,SDK会包含完整的内核源码、用户空间API以及其他辅助脚本文件[^1]。对于具体操作而言:
- **克隆仓库**: 使用Git命令拉取远程存储库中的数据到本地目录下。
```bash
git clone https://github.com/rockchip-linux/kernel.git -b orange-pi-5.10-rk35xx
```
- **定位至目标路径**: 进入上述提到过的`rknpu_devfreq.c`所在位置进一步探索其内部实现细节[^2]。
#### 编辑配置项
通过修改`.config`来激活对应的功能模块开关状态。这一步骤至关重要因为它决定了哪些特性会被实际编译进入最终镜像当中去。
```bash
make menuconfig ARCH=arm64 CROSS_COMPILE=aarch64-none-elf-
```
在此界面里找到有关神经网络处理器(Neural Processing Unit)的支持选项并启用它们。
#### 构建过程概述
执行标准Makefile流程即可生成适用于目标平台的新版kernel image alongside dtbs etc.
```bash
make -j$(nproc) Image modules dtbs INSTALL_MOD_PATH=output/
```
随后将这些产物传输回嵌入式装置上去替换原有的旧版本部分从而达到更新目的。
#### 测试验证阶段
重启设备之后可以尝试加载新创建出来的ko动态链接库形式的服务组件进而确认整个部署环节顺利完成与否。
```python
insmod rknpu.ko
dmesg | grep rknpu
ls /dev/rknpu*
```
以上指令序列有助于初步判断当前状况是否正常运作起来。
RK3576 NPU 驱动部署
### RK3576 NPU 驱动部署教程
#### 准备工作
为了顺利在RK3576平台上完成NPU驱动的部署,需先准备好必要的软件环境和工具链。由于RK3576属于RK356X系列的一员,可以参考该系列其他型号的相关资料[^1]。
#### 安装依赖项
确保目标设备已安装Python及相关依赖包。对于基于Ubuntu系统的开发板而言,在命令行执行如下操作来设置运行环境:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install python3-pip -y
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
```
#### 获取并编译SDK源码
访问官方GitHub仓库或其他指定渠道获取最新版本的RKNN-Toolkit2源代码。解压后进入目录按照README.md中的指示进行交叉编译:
```bash
git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2.git
cd rknn-toolkit2/
make clean all
```
#### 启动服务端程序
构建完成后,启动`rknn_server`守护进程以便后续调用API接口时能够正常通信。此过程通常只需一次初始化即可长期有效:
```bash
./build/install/bin/rknn_server &
```
#### 测试验证
编写简单的测试脚本来确认整个流程无误。下面是一个基本的例子用来加载预训练好的YOLOv5模型文件(.onnx),并对图片数据做预测处理[^3]:
```python
from rknn.api import RKNN
if __name__ == '__main__':
# Create RKNN object
rknn = RKNN()
# Load ONNX model
print('--> Loading model')
ret = rknn.load_onnx(model='./yolov5s.onnx')
if ret != 0:
print('Load model failed!')
exit(ret)
# Build model
print('--> Building model')
ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')
if ret != 0:
print('Build model failed!')
exit(ret)
# Export RKNN model
print('--> Exporting RKNN model')
ret = rknn.export_rknn('./yolov5s.rknn')
if ret != 0:
print('Export RKNN model failed!')
exit(ret)
# Release RKNN Context
rknn.release()
```
阅读全文
相关推荐















