npu

爱芯元智混合精度NPU的技术原理

在芯片相关的产品和设计中，我们经常能听到各种类型的处理器，比如APU、BPU、CPU、GPU、NPU、TPU等，这让刚入门的工程师眼花缭乱。
江枫渔火·2022-11-23 13:44

ubuntu22.04搭建AX620A官方例程开发环境

作为第二代自研边缘侧芯片，AX620A搭载有四核Cortex-A7CPU、14.4TOPs@INT4或3.6TOPs@INT8的高算力NPU，支持多路sensor同时工
flamebox·2022-11-23 13:40

AI 边缘计算平台 - 爱芯元智 AX620A 爱芯派开箱

拿出来趁着双11优惠，花了520RMB/块，买的两块爱芯派（套餐），来个开箱贴，顺便测试一下开发板的串口、网口、音频、摄像头、屏幕，以及NPU。
小手智联老徐·2022-11-23 13:08

图像处理编程中的mask_图像相关的编程注意事项

想要进一步优化速度，算法上的进步就比较难了，涉及证明求解，有无线性解，没有的话如何迭代求解最快······还可以用gpu、npu等来加速。
foolfishzju·2022-11-23 09:40

用华为MindSpore进行分布式训练

对于一些行外人来说，总觉得这是一些很简单的工作，但是如果我们纵观计算机的硬件发展史，从CPU到GPU，再到TPU和华为的昇腾(NPU)，乃至当下的热点量子计算机(QPU)，其实就是一个分布式与并行计算的发展史
DechinPhy·2022-11-23 05:02

2022 极术通讯-安谋科技“周易”NPU教学开发平台亮相嵌入式系统周ESWEEK

导读：极术社区与E-learning平台联合推出极术通讯，引入行业媒体和技术社区、咨询机构优质内容，定期分享产业技术趋势与市场应用热点。芯方向基于安谋科技“星辰”处理器的思澈SF32LB55xMCU的图形表盘快速开发方案本视频为极术公开课回放视频，视频主要分享了搭载了安谋科技“星辰”STAR-MC1处理器的思澈SF32LB55xMCU的图像表盘快速开发方案，该方案适用于各种智能可穿戴设备，并已落地
极术社区·2022-11-23 00:06

2021极术通讯-46FPS+1080Px2超分+手机NPU，Arm提出一种基于重参数化思想的超高效图像超分方案

首发极术社区如对Arm相关技术感兴趣，欢迎私信aijishu20加入技术微信群。导读：极术社区推出极术通讯，引入行业媒体和技术社区、咨询机构优质内容，定期分享产业技术趋势与市场应用热点。芯方向•ARMMaliGPU架构演进在GPU架构历史上，统一Shader处理器和TLP驱动架构设计都是趋势。各家各代的GPU都或多或少经历了这个过程。我们纯从架构上看后期的GPU都比前期来的先进，但是放在当时的环境
极术社区·2022-11-23 00:35

2021极术通讯-CSL-YOLO | 超越Tiny-YOLO V4，全新设计轻量化YOLO模型实现边缘实时检测

芯方向面对多样化的神经网络计算框架，定义一套标准的神经网络算子成为了不同框架模型移植和快速部署，算法优化和共享工具链以及构建开源NPU智能生态的重要一环。在这样的背景下，周易SDK及I
极术社区·2022-11-23 00:35

AI处理器-寒武纪NPU芯片简介

一、前言当今时代，人工智能（AI）正被广泛运用于各式各样的应用上。人工智能的三大支撑是硬件、算法和数据，其中硬件指的是运行AI算法的芯片与相对应的计算平台。由于使用场景变多，所需处理的数据量变大，人们的需求也更高，这就使得AI算法必须能够高效的运行在硬件平台上。在硬件方面，目前主要是使用GPU并行计算神经网络，同时，还有FPGA和ASIC也具有未来异军突起的潜能。GPU称为图形处理器，它是显卡的“
耐心的小黑·2022-11-23 00:54

pytorch-npu常用资料

安装pytorch：docs/zh/PyTorch安装指南/PyTorch安装指南.md·Ascend/pytorch-Gitee.compytorch迁移及性能调优：docs/zh/PyTorch网络模型移植&训练指南/PyTorch网络模型移植&训练指南.md·Ascend/pytorch-Gitee.com环境变量设置：https://gitee.com/ascend/ModelZoo-Py
lzp_k2·2022-11-23 00:51

2022 极术通讯-“周易”NPU软件开源项目上线，适配100多种AI算法

芯方向安谋科技“周易”NPU软件开源项目正式上线，解决你的“算法移植”焦虑万物智联时代，NPU成为AI算力需求“刚需”。
极术社区·2022-11-23 00:17

【pytorch算子】torch.arange 算子在 CPU/GPU/NPU 中支持的数据类型格式

CPU（CentralProcessingUnit）：中央处理器GPU（GraphicsProcessingUnit）：图形处理器NPU（NeuralNetworkProcessingUnit）：神经网络处理器
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2022-11-22 23:33

训练自己的yolov5样本, 并部署到rv1126 ＜一＞

大家购买rv1126的开发板,相信很大程度上希望能使用它的npu做边缘计算,而不是简单当作一个IPC使用,当你已经跑过了rknn的几个例程之后,肯定想试试训练自己的样本,并部署到rv1126.首先我的训练环境是
Montauk LUO·2022-11-22 12:30

[rknpu][yolov5]自训练yolov5模型运行于rv1126npu上

想完成这个目标需要分为4个步骤：（一）训练yolov5模型并转换为onnx模型（二）使用rknn-toolkit将onnx转换为rknn格式（三）配置rv1126板npu环境（四）改rknpu官方例程代码
Bug喵·2022-11-22 12:25

深度学习之数据处理方法概述

其中算力的大小和硬件直接相关，比如GPU、DPU、NPU、TPU等等（点击查看：CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？实力扫盲——安排）。
深度人工智能·2022-11-20 01:07

华为CANN训练营_昇腾AI入门课笔记

2.了解基于CANN的应用开发编程框架、基本概念本章学习内容1.昇腾AI全栈架构1.1芯片层：算力基础（小芯片集成在其他芯片中）NPU：特指昇腾内核独立成片的：1.昇腾310，用在人工智能的推理场景2.
zxrgfruh·2022-11-19 06:07

【YOLO v7】论文笔记

arxiv.org/abs/2207.02696源码：https://github.com/WongKinYiu/yolov7研究背景及主要贡献针对目标群体：执行实时目标检测的计算设备通常是一些移动CPU或GPU，和NPU
yunxi1008·2022-11-19 04:42

《安富莱嵌入式周报》第277期：业界首款Cortex-M55+Ethos-U55 NPU套件发布，20个墨水屏菊花链玩法，氙气灯镇流器设计

目录本周更新了一期视频教程：视频版：1、业界首款Cortex-M55+Ethos-U55NPU产品套件发布2、PSA物联网安全认证培训资料，含视频3、英飞凌推出第3代HyperRAM产品，16bit接口
嵌入式系统OS·2022-11-18 09:34

Learning to Quantize Deep Networks by Optimizing Quantization Intervals with Task Loss 论文总结

《LearningtoQuantizeDeepNetworksbyOptimizingQuantizationIntervalsWithTaskLoss》参考：油管视频三星论文揭秘Exynos9820NPU
早睡的叶子·2022-11-07 09:12

2021极术通讯-为什么智慧计算如此重要？

芯方向•飞桨模型在“周易”NPU上的部署（基于R329开发板）本教程以搭载安谋科技“周易”(ArmChina“Zhouyi”)NPU的“全志R329”开发板为例，介绍如何使用Paddle2ONNX模型转换工具将飞桨模型
极术社区·2022-10-25 09:09

Yolov5 转换成 RKNN模型

1.前言关于模型转换后在NPU上运行，看了很多的教程，但是对于不熟悉模型转换的小白，在转换的几个关键点还是要注意的，所以本次的教程从最基本的开始做！！！
呆呆珝·2022-10-25 07:41

rknn-toolkit onnx转rknn报错

代码如下fromrknn.apiimportRKNNINPUT_SIZE=64if__name__=='__main__':#创建RKNN执行对象rknn=RKNN()#配置模型输入，用于NPU对数据输入的预处理
走错路的程序员·2022-10-25 07:02

pytorch模型转换为rknn模型，使用npu推理

一、转换为onnx模型在yolov5代码中运行export.py，转换为onnx模型，参数根据自己需要修改。二、创建转换目录然后在rknn文件夹下，找到onnx2rknn.py、dataset.txt和coco2017数据集，将它们复制到新的文件夹中，作为rknn模型转换目录。将需要转换的onnx模型也放在该目录中。我的目录结构如图所示，其中第一个文件夹是已经转换成功的生成目录。三、转换为rknn
振华OPPO·2022-10-25 07:21

【yolov5】pytorch模型导出为onnx模型

但是官网的版本对npu不友好，所以采用改进结构的版本：将Focus层改成Conv层将Swish激活函数改成Relu激活函数自带的预训练模型是预测80类CoCo数据集的yolov5s改进结构，下面就带大家一起转换模型
振华OPPO·2022-10-21 07:28

rk3588对npu的再探索，yolov5使用rknn模型推理教程

文章目录零、引言一、环境信息二、下载工具三、更新RKNN模型四、编译rknn_yolov5_demo五、在板端运行rknn_yolov5_demo零、引言本文完成于2022-07-0222:22:27。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
振华OPPO·2022-10-14 07:36

【算力网络白皮书学习】

名词解释待学习问题：通用计算高性能计算智能计算算力的异构化发展：GPU\FPGA\NPU集群？serverless(无服务器计算）FaaS意图感知？
Amelie123·2022-10-10 17:06

GPU2Ascend工具迁移TensorFlow版本的yolov3模型

一、参考资料TensorFlow网络模型迁移和训练二、相关介绍2.1问题引入NPU是AI算力的发展势，但是目前训练和在线推理脚本大多还基于GPU。
花花少年·2022-10-10 07:14

35、ubuntu20.04搭建瑞芯微的npu仿真环境和测试rv1126的Debain系统下的yolov5+npu检测功能以及RKNN推理部署

基本思想：手中有一块core-1126/1109-JD4,记录一下其刷机过程和开发人数统计，与树莓派的nanodet每帧200ms对比一下第一步：刷机，真的是难，各种各样的小问题，反正成功的方法只有一个，遇到问题，断电重新进行连接，刷机，基本都能解决上次的问题，这说的我都无语了,刷的debain10系统这里注意是otg接口外侧边缘的usb接口刷机固件网址和方法参考官方手册，附录固件升级工具是：F:
sxj731533730·2022-09-27 18:25

RK3588S 介绍

RK3588是瑞芯微2021年底推出的首款高端8nm旗舰芯片，而RK3588S则是针对消费端市场在RK3588基础上缩减了部分外围接口，CPU、GPU和NPU等主要参数得到了保留，主要应用范围为高端ARM
菓冻兒·2022-09-27 18:23

40、记录ROC-RK3588S-PC开发板目标检测

刷机参考官网或者参考下篇博客系统用的：ROC-RK3588S-PC_Ubuntu20.04-Gnome-r21199_v1.0.1b_220812.7z刷机参考这篇博客39、rk3399pro刷机过程、并实现npu
sxj731533730·2022-09-27 18:21

什么是CPU,GPU,TPU,DPU,NPU,BPU

随着深度学习的火热发展，各类芯片陆续出现在人们的视野中，例如GPU,TPU,DPU,NPU,BPU……，那这些分别是什么？它们与CPU又是什么关系呢？
imPlok·2022-09-23 21:35

CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？实力扫盲——安排

人工智能的发展离不开算力的支持，算力又是依附于各种硬件设备的，没有了算力设备的加持，就好比炼丹少了丹炉一样，可想而知，人工智能智能也就无用武之地了。以深度学习为主的人工智能方向的发展更是离不开强大的算力支持。随着深度学习的不断发展，各种各样的芯片也逐渐抛头露面，见过的，没见过的，听过的没有听过的都出现在眼前，一下有些眼花缭乱，一时竟不知选择哪个？当然前提是不差钱。本学徒在打杂的时候就发现了众多的X
深度人工智能·2022-09-23 21:03

谈谈嵌入式视觉的几个典型应用

推理最简单的一个方法就是放在云端，用云端推理的板卡比如NVIDIA的T4或者国产NPU做推理计算。在云端，推理计算是广泛使用的。百度的API或者Fac
an520_·2022-09-16 15:18

整数除法（Java）

整数除法（Java）packagepractice.npu1;publicclassTwoDiv{publicstaticvoidmain(Stringargs[]){intdividend=-500;
浩子大渣渣·2022-09-15 07:29

全志V853的NPU的demo试玩

一、TinaLinux5.0编译（一）下载源码V853的TinaLinux5.0SDK源码在全志客服服务平台下载即可，这个要绝对表扬，平台上D1、V853、XR806的芯片相关SDK等资料全部直接可以下载。官方V853SDK使用的kernel是4.9，比D1的5.4kernel版本低点，问了大佬，大约4.9上V853板子的驱动完善。按照官方下载文档，一步步走即可，要注意的是中间不要切换用户，SSH
DOT小文哥·2022-09-06 17:13

Yolo v5训练并移植到RK3588S平台

一、引言RK3588S支持NPU，提供高达6.0Tops的算力，可以用于部署深度学习项目。本篇文章介绍Yolov5代码开发、模型转化（RK3588S只支持rknn模型文件）、部署。
紫川宁520·2022-09-05 18:46

RK3588(自带NPU)的环境搭建和体验（一）

前言：这是本系列文章的第一篇，这里介绍一些必要的环境和工具，后面的文章不再介绍。工具：i7-6700四核八线程、GTX960M显卡的渣渣笔记本（16G内存+512G固态+1T机械）、Ubuntu18.04（VMware虚拟机安装，8G+200G）、一块RK3588S开发板，USBtype-c线、12v电源线、一杯咖啡。一、开发板简介rk3588是瑞芯微2022.3.4日发布的一款八核64位处理器，
紫川宁520·2022-09-05 18:52

迅为RK3568开发板Linux_NVR_SDK系统开发-查看NPU/GPU/CPU频率使用率

iTOP-RK3568开发板烧写Linux_NVR_SDK镜像，在串口终端输入以下命令查看NPU/GPU/CPU频率使用率。
mucheni·2022-09-02 14:21

【课程作业经验】使用NPU进行MindSpore模型训练

进行模型训练需要做以下的准备工作训练的网络模型训练数据以及数据处理训练回调函数启动训练的python脚本网络模型MindSpore提供了一个MindVision的开源网络工具箱，其中包含了很多的网络结构以及预训练数据，但在云端的NPU
·2022-08-11 17:30

npu算力如何计算_CPU、GPU、NPU、FPGA等芯片架构特点分析

来源|汽车电子与软件知圈|进“高精度地图社群”，请加微信15221054164，备注地图概述随着人工智能的热潮和AI算法的广泛应用，深度学习已成为当前AI研究的重点，在自动驾驶领域，环境感知、传感器融合、控制决策等等都会多少涉及到深度学习，而自动驾驶性能的优劣直接和AI算法相关，说白了就是深度学习算法的优劣。要想在面对海量数据的并行运算的同时做到高效、可靠，那就意味着承载AI算法的计算平台需要提供
weixin_40003780·2022-08-11 11:18

NPU算力集成解决方案

firefly推出了RK3399+1808的解决方案，方案简介：NPU算力集成解决方案，通过RK3399与多个RK1808核心板组合成超高算力的AI集群，同时进行AI运算处理。
ccsubs·2022-08-11 11:48

Dhrystone DMIPS跑分原理以及CPU&NPU等效算力分析

下载dhrystone，编译，排错，再编译，再排错，编译PASS，一顿操作之后，dhrystone成功被移植到某款Cortex-A7平台，主频跑1.2GHZ的情况下，测试结果如下：msh/>dhrystoneDhrystoneBenchmark,Version2.1(Language:C)Programcompiledwithout'register'attributePleasegivethen
papaofdoudou·2022-08-11 11:18

有了NPU，还要DSP吗？

有了NPU，还要DSP吗？其实都是针对某种算法进行加速的处理器，不过NPU针对的是那些神经元算法，DSP针对的是信号处理算法，二者各有侧重NPU采用普林斯顿结构。DSP采用哈弗结构。
那个苏轼回不来了丶·2022-08-11 11:17

通用NPU与针对自动驾驶系统NPU的差异点和挑战

作者：ShawnO，英国复睿微电子剑桥研发中心GRUKNPU架构师，常驻英国剑桥未来几十年，自动驾驶技术将重塑整个社会。当车内的乘客可以将手和注意力从驾驶中释放出来，这将颠覆现在大部分的商业模式，例如购物、视频、游戏等。同时，交通运输的效率也将大幅提高，人类社会将会得到极大的提升。但现在对于自动驾驶和智能汽车行业来说，还处于非常早期的阶段，只有L2和L3的解决方案部署在高端汽车上，而L4以上目前还
高工智能汽车·2022-08-11 11:15

ADS-NPU芯片架构设计的五大挑战

作者|Dr.Luo简介：东南大学工学博士，英国布里斯托大学博士后，复睿微电子英国研发中心GRUK首席AI科学家，常驻英国剑桥。Dr.Luo长期从事科学研究和机器视觉先进产品开发，曾在某500强ICT企业担任机器视觉首席科学家。AI算法在自动驾驶ADS领域的行业应用，其当前从感知到认知的演进方向，主要体现在：1）能够在统一空间支持多模传感器感知融合与多任务共享，在提升有限算力的计算效率的同时，确保算
高工智能汽车·2022-08-11 11:45

NPU架构与算力分析

NPU架构与算力分析参考文献链接https://mp.weixin.qq.com/s/xc_-5SmtWLGQuX3w-ptPfAhttps://mp.weixin.qq.com/s/samT5gYMsrwBguvMTHbS9Qhttps
wujianming_110117·2022-08-11 11:45

NPU的发展概况

NPU的发展概况声明：本文章为作者结课拓展小论文，仅供参考，欢迎批评指正。
CHAO_bismarck·2022-08-11 11:15

rk3588使用npu进行模型转换和推理，加速AI应用落地

文章目录零、引言一、主要功能二、系统依赖三、安装RKNN-Toolkit1、安装Python3.6和pip32、安装相关依赖3、获取RKNN-Toolkit2安装包4、安装Python环境5、安装RKNN-Toolkit26、检验是否安装成功四、在PC上仿真运行示例1、进入目录2、运行程序3、模型和推理结果零、引言本文完成于2022-07-0220:21:55。博主在瑞芯微RK3588的开发板上跑
振华OPPO·2022-08-09 13:37

PyTorch模型减枝技术-pruning

weight包含大量的0元素.模型稀疏化的优点:存储优势:如果模型weight包含大量的0元素,实际存储中可以采用各种压缩格式,比如COO,CSR计算优势:由于包含大量的0元素,因此现代的很多加速器比如NPU
侠之大者_7d3f·2022-08-07 16:31

高通cDSP简单编程例子（实现查询高通cDSP使用率、签名），RK3588 npu使用率查询

PS：要转载请注明出处，本人版权所有。PS:这个只是基于《我自己》的理解，如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。前置说明本文作为本人csdnblog的主站的备份。（BlogID=117）环境说明高通865android盒子Hexagon_SDK前言由于业务需求，我们需要展
SkyOnSky·2022-07-31 18:00
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