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瑞芯微AI平臺迎來三大重磅更新,端側(cè)AI技術(shù)落地有望加速

作者: 編輯: 來源: 發(fā)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(tǒng)芯片廠,還是新興團(tuán)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A(yù)I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(tài)幫助開發(fā)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(fā)展階段,為此瑞芯微也持續(xù)不斷地更新其產(chǎn)品和服務(wù),為開發(fā)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(jìn)行了三大重要升級,助力端側(cè)AI應(yīng)用。而這三個升級包括了:開發(fā)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(jīng)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(fā)者僅通過鼠標(biāo)點擊即可完成模型的轉(zhuǎn)換、量化、性能分析、內(nèi)存耗費分析等任務(wù),快速完成AI模型在端側(cè)部署的評估和轉(zhuǎn)換工作。


特別是對于混合量化等較為復(fù)雜的任務(wù),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(zhuǎn)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(fā)者需要先將模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式,再進(jìn)一步轉(zhuǎn)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(zhuǎn)換失敗。


MXNet及PyTorch發(fā)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(zhuǎn)換,在端側(cè)AI平臺的框架和模型支持覆蓋度上繼續(xù)保持領(lǐng)先。


第三,模型推理性能更加穩(wěn)定,瑞芯微 AI平臺支持通過Docker快速部署端側(cè)AI應(yīng)用


隨著端側(cè)設(shè)備數(shù)量的成倍增長,需要以更具可擴(kuò)展性的方式部署端側(cè)AI應(yīng)用軟件。Docker容器技術(shù)是業(yè)界廣泛通行的解決這一挑戰(zhàn)的有力工具。


RK1808平臺系統(tǒng)將提供對Docker的支持,通過硬件抽象層,在容器中仍可調(diào)用NPU的強勁算力,經(jīng)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(fā)者基于瑞芯微Rockchip AI平臺的產(chǎn)品開發(fā)、部署、維護(hù)將較之前更為迅捷。而瑞芯微方面也強調(diào),公司將繼續(xù)與廣大開發(fā)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(fā)者和消費者更好的體驗。

*免責(zé)聲明:本文由作者原創(chuàng)。文章內(nèi)容系作者個人觀點,半導(dǎo)體行業(yè)觀察轉(zhuǎn)載僅為了傳達(dá)一種不同的觀點,不代表半導(dǎo)體行業(yè)觀察對該觀點贊同或支持,如果有任何異議,歡迎聯(lián)系半導(dǎo)體行業(yè)觀察。


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