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瑞芯微AI平臺迎來三大重磅更新，端側AI技術落地有望加速

作者： 編輯： 來源： 發布日期： 2021.05.26
信息摘要：
近年來，人工智能浪潮在全球正在熱烈上演，巨大的市場潛力吸引了眾多的廠商參與其中。尤其是芯片方面，因為市場需求迫切，這就催生了一系列的AI芯片…
近年來，人工智能浪潮在全球正在熱烈上演，巨大的市場潛力吸引了眾多的廠商參與其中。尤其是芯片方面，因為市場需求迫切，這就催生了一系列的AI芯片公司，無論是傳統芯片廠，還是新興團隊，都爭先恐后涌入其中，瑞芯微則是本土AI芯片的一個典型代表。


繼2018年年初推出首款AI芯片RK3399 pro取得不錯成績后，瑞芯微在今年年初推出RK1808及基于其打造的計算棒也都先后獲得了市場的一致好評。公司也通過這些高性能的硬件、友善的軟件和生態幫助開發者在商場超市、公共場所和智能家居等多個場景落地。但因為人工智能還處于高速發展階段，為此瑞芯微也持續不斷地更新其產品和服務，為開發者帶來更好的體驗。


日前，瑞芯微方面告訴記者 ，公司正式對旗下AI平臺進行了三大重要升級，助力端側AI應用。而這三個升級包括了：開發工具支持GUI圖形交互界面、原生支持MXNet和PyTorch、支持Docker部署。


首先，交互方式更加友好，RKNN-Toolkit新版本將支持圖形界面


瑞芯微表示，經過多個版本的不斷迭代完善，RKNN-Toolkit已日益成熟。而公司即將推出的新版將加入圖形交互界面（GUI），可支持開發者僅通過鼠標點擊即可完成模型的轉換、量化、性能分析、內存耗費分析等任務，快速完成AI模型在端側部署的評估和轉換工作。


特別是對于混合量化等較為復雜的任務，相比于過去的命令行交互，通過圖形界面可大幅提高效率并降低操作錯誤的概率。另外，新版RKNN-Toolkit的圖形界面同樣在Linux/Mac OSX/Windows三個平臺上均可運行。



其次，模型轉化更加簡便，RKNN-Toolkit將對MXNet和PyTorch提供原生支持


在過去RKNN-Toolkit通過ONNX來完成MXNet和PyTorch等模型的支持，開發者需要先將模型轉換為ONNX格式，再進一步轉換為RKNN模型，這一過程較為繁瑣，并且提高了引入問題的概率使得最終轉換失敗。


MXNet及PyTorch發展非常迅速，普及度快速提高， RKNN-Toolkit新版本將原生支持MXNet及PyTorch模型的轉換，在端側AI平臺的框架和模型支持覆蓋度上繼續保持領先。


第三，模型推理性能更加穩定，瑞芯微 AI平臺支持通過Docker快速部署端側AI應用


隨著端側設備數量的成倍增長，需要以更具可擴展性的方式部署端側AI應用軟件。Docker容器技術是業界廣泛通行的解決這一挑戰的有力工具。


RK1808平臺系統將提供對Docker的支持，通過硬件抽象層，在容器中仍可調用NPU的強勁算力，經測試，容器中的AI模型推理性能幾乎沒有損失。



從瑞芯微方面的介紹我們可以看到，通過上述更新，開發者基于瑞芯微Rockchip AI平臺的產品開發、部署、維護將較之前更為迅捷。而瑞芯微方面也強調，公司將繼續與廣大開發者共同努力，加速AI在各類場景的落地，在這股AI大潮中,帶給開發者和消費者更好的體驗。

*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯系半導體行業觀察。


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