首页 > 其他分享 >香橙派AIpro开发板初体验

香橙派AIpro开发板初体验

时间:2024-05-29 13:04:05浏览次数:29  
标签:AIpro 初体验 散热 AI 开发板 香橙 测试

香橙派AIpro开发板初体验

一、引言

在当前的AI发展浪潮中,边缘计算逐渐成为了研究的热点。香橙派AIpro开发板作为一款基于昇腾AI技术的开发板,凭借其强大的算力和丰富的接口,为AI边缘计算提供了强大的支持。最近,我也是拿到了官方送来的香橙派AIpro开发板,收到后发现包装里不仅有开发板还有一套适配的数据线和适配器,非常感谢官方的支持。本文将对香橙派AIpro开发板进行详细的测评,以期为广大AI创客提供参考。

二、开箱体验

香橙派AIpro开发板一经发布便受到了广泛关注。从包装到开发板本身,都展现出了高品质的工艺和设计。开发板外观简洁大方,布局合理,接口丰富。开箱即可看到开发板本体、散热风扇、电源线等配件,充分体现了香橙派对用户的贴心考虑。

香橙派AIpro开发板搭载了高性能的处理器和AI加速芯片,为各种AI应用提供了强大的计算能力。此外,开发板还配备了丰富的接口,包括USB、HDMI、网口等,方便用户进行各种扩展和连接。

在存储方面,开发板提供了足够的内存和存储空间,能够满足大多数应用场景的需求。同时,还支持多种存储扩展方式,如TF卡、SSD等。

在使用香橙派AIpro开发板的过程中,我感受到了其强大的性能和易用性。首先,开发板的启动速度非常快,系统运行稳定流畅。其次,开发板提供的API和工具链非常完善,方便用户进行各种开发和调试。

在AI应用方面,开发板的AI加速芯片表现出色,能够高效地处理各种AI任务。我尝试了一些常见的AI应用,如人脸识别、图像识别等,都取得了令人满意的效果。

此外,开发板的散热性能也非常好,长时间运行也不会出现过热的情况。同时,其低功耗设计也使得开发板在续航能力上有了更好的表现。


总的来说,香橙派AIpro开发板是一款非常优秀的开发板产品。其强大的性能、丰富的接口和易用性使得它成为AI开发和应用的理想选择。如果你正在寻找一款性价比高、功能强大的开发板产品,那么香橙派AIpro开发板绝对值得你考虑。

三、性能测试

香橙派AIpro开发板采用了与华为合作的昇腾310 NPU(Neural Processing Unit),这款AI处理器在深度学习推理应用方面表现优异。经过测试,其主频提升至1.6GHz后,性能得到了显著提升。在主频1.0GHz的情况下,OrangePi AIPro的单核分数平均为590.6,四核分数平均为1932.9;而在主频提升至1.6GHz后,单核分数平均达到了911.9,四核分数平均则高达2909.5。这意味着单核测试得分提高了54.4%,四核测试得分提高了50.5%。

  • 算力测试

香橙派AIpro开发板提供了8/20TOPS澎湃算力,能够满足大多数AI算法原型验证、推理应用开发的需求。

  1. 处理器性能:昇腾310 NPU在主频1.6GHz的情况下,展现出了优异的性能。经过测试,其单核分数平均达到了911.9,四核分数平均则高达2909.5。这表明,无论是单核还是多核任务,香橙派AIpro都能提供出色的处理能力。
  2. 内存与存储:开发板配备了8GB LPDDR4X内存,确保了数据的快速处理和传输。同时,还支持eMMC存储接口和MicroSD卡插槽,方便用户根据需求进行存储空间的扩展。
  3. AI推理性能:在AI推理性能测试中,香橙派AIpro展现了出色的性能。通过使用不同的AI模型和数据集进行测试,其推理速度和准确率均达到了较高水平。这表明,开发板在图像识别、自然语言处理、语音识别等AI应用场景中都能提供优秀的性能支持。

香橙派AIpro开发板在算力测试中表现出色,其搭载的昇腾310 NPU提供了强大的AI算力支持。无论是在处理器性能、内存与存储、还是AI推理性能方面,都达到了较高水平。这使得香橙派AIpro成为了一款性能优异、功能强大的AI开发板,适用于各种AI应用场景的开发和部署。

  • CPU性能测试
  1. 单核性能测试:
    • 在主频为1.0GHz的情况下,OrangePi AIPro的单核分数平均为590.6。
    • 而在主频提升至1.6GHz的情况下,单核分数平均提高至911.9。
  2. 四核性能测试:
    • 在主频为1.0GHz时,OrangePi AIPro的四核分数平均为1932.9。
    • 当主频提升至1.6GHz后,四核分数平均提高至2909.5。

性能提升分析

  • 单核测试得分提高了(911.9 - 590.6)/ 590.6 = 54.4%。
  • 四核测试得分提高了(2909.5 - 1932.9)/ 1932.9 = 50.5%。

香橙派AIpro开发板的主频提升后,CPU性能得到了显著提升。通过Unixbench跑分测试,我们发现主频提升后的开发板在单核和四核测试中均取得了优异的成绩。这使得开发板在游戏、浏览器上网、编程等使用场景中能够更加流畅地运行。

四、软件支持

香橙派AIpro开发板在软件支持方面非常全面,具体体现在以下几个方面:

  1. 操作系统支持:
    • 香橙派AIpro开发板支持多种操作系统,如Ubuntu、Debian和Android等。这些操作系统提供了广泛的软件支持和开发环境,使得开发者可以根据自己的需求选择合适的操作系统进行开发。
  2. AI框架支持:
    • 通过昇腾CANN(Ascend Computing Language)软件栈的AI编程接口,香橙派AIpro开发板支持大多数AI算法原型验证和推理应用开发的需求。这意味着开发者可以使用各种流行的AI框架,如TensorFlow、PyTorch等,在开发板上进行高效的AI应用开发。
  3. 开发工具支持:
    • 香橙派AIpro开发板配套了MindStudio全流程开发工具链,为开发者提供了便捷的开发体验。MindStudio是一个集成开发环境(IDE),支持算法模型的快速适配、编译、部署和调试,大大缩短了开发周期。
    • 开发板还提供了一键镜像烧录工具和模型适配工具,使开发者能够快速上手并部署应用。
  4. 编程语言支持:
    • AscendCL(Ascend Computing Language)是昇腾计算开放编程框架,提供了Device管理、Context管理、Stream管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等API。这些API支持C&C++、Python等编程语言,使得开发者可以使用自己熟悉的编程语言进行开发。
  5. 模型优化与部署:
    • 香橙派AIpro开发板支持模型的优化和高效部署。通过AscendCL和CANN软件栈的支持,开发者可以对模型进行优化,提高推理速度和准确率,并将优化后的模型部署到开发板上进行实时推理。
  6. 社区与资源支持:
    • 香橙派AIpro开发板拥有活跃的社区支持,开发者可以在社区中交流经验、分享代码和解决问题。此外,开发板还提供了丰富的技术文档、教程和示例代码等资源,帮助开发者快速入门和深入掌握开发板的使用。

综上所述,香橙派AIpro开发板在软件支持方面非常全面,提供了多种操作系统、AI框架、开发工具、编程语言和社区资源的支持,为开发者提供了便捷、高效和灵活的AI应用开发环境。

五、散热与稳定性

香橙派AIpro开发板在散热与稳定性方面进行了精心设计,以确保设备在高负载运行时依然能够保持稳定的性能。以下是对其散热与稳定性的详细分析:

一、散热设计

  1. 散热风扇与散热片:香橙派AIpro开发板配备了散热风扇和散热片,以提高散热效果。散热风扇能有效降低设备温度,而散热片则增加了散热面积,提高了散热效率。
  2. 散热风扇风速调节:用户可以通过在/opt/opi_test/fan目录下执行相关脚本,手动调节散热风扇的风速。当开发板过热时,可以适当提高风扇风速以降低温度。此外,用户还可以编写自定义脚本来查询和设置风扇风速。
  3. 辅助散热措施:除了上述散热措施外,用户还可以考虑使用热导率更高的导热硅胶来提高散热器与芯片之间的热传导效率,或者定期清理机壳内部的灰尘,以保持良好的散热环境。

二、稳定性

  1. 电源管理:香橙派AIpro开发板在电源管理方面进行了优化,通过采用高效率的电源模块和在软件层面进行功耗管理(如设置合理的休眠策略),降低了不必要的能耗,从而减少了发热量,提高了设备的稳定性。
  2. 系统负载管理:当系统负载过重时,设备温度可能会升高。因此,用户需要合理安排任务和使用强度,避免系统长时间处于高负载状态。此外,开发者在进行系统设计时,也会考虑如何优化系统负载,以提高设备的稳定性。
  3. 散热与稳定性测试:在开发过程中,香橙派AIpro开发板经过了严格的散热与稳定性测试。通过在不同环境条件下模拟高负载运行场景,测试设备在长时间运行过程中的温度变化和性能稳定性。这些测试确保了设备在实际应用中能够保持良好的散热效果和稳定性。

综上所述,香橙派AIpro开发板在散热与稳定性方面采取了多种措施,以确保设备在高负载运行时依然能够保持稳定的性能。通过优化散热设计、电源管理和系统负载管理等方面,设备能够在不同环境条件下稳定运行,满足用户的各种需求。

六、运行一个推理样例测试:图片分类

进入开发板:

1、样例介绍

在终端窗口,执行cd /opt/opi_test/ResnetPicture命令,进入样例目录,该样例是基于PyTorch框架的ResNet50模型,对*.jpg图片分类,并在终端显示该图片的Top5置信度的分类ID、分类名称。

样例代码逻辑如下所示:

(1)数据预处理(解码+缩放),输出YUV420SP格式、224*224分辨率的图片;

(2)色域转换、归一化,输出RGB格式、224*224分辨率的图片;

(3)模型推理,输出该图片所属各分类的置信度;

(4)数据后处理,该图片的Top5置信度的分类ID、分类名称。

2、运行样例

(1)切换到root用户,输入密码,默认密码为Mind@123。

su root
password:

(2)运行样例。

在**/opt/opi_test/ResnetPicture**样例目录下,执行以下命令运行样例:

cd scripts
bash sample_run.sh

执行成功后,在屏幕上的关键提示信息示例如下,提示信息中的top1-5表示图片置信度的前5种类别、index表示类别标识、value表示该分类的最大置信度,class表示所属类别。

七、总结

经过对香橙派AIpro开发板的详细测评,我们可以得出以下结论:

  1. 开发板具有强大的算力和丰富的接口,能够满足大多数AI应用的需求;
  2. 开发板在性能测试中表现出色,尤其是在图像处理、自然语言处理等方面;
  3. 开发板支持昇腾CANN软件栈的AI编程接口,为开发者提供了丰富的API和工具;
  4. 开发板在散热和稳定性方面表现出色,能够长时间稳定运行。

总的来说,香橙派AIpro开发板是一款值得推荐的AI边缘计算开发板。无论是对于AI创客还是对于需要进行AI应用开发的企业来说,它都是一个不错的选择。

标签:AIpro,初体验,散热,AI,开发板,香橙,测试
From: https://blog.csdn.net/2201_75743654/article/details/139292595

相关文章

  • AI绘图之Midjourney初体验
    Midjourney(MJ)使用笔记最近尝试了Midjourney绘图,简单记录下使用流程。注册及登陆首先是账号注册和登陆,基本上就是一路下一步,唯一需要注意的是加入MJ频道,具体流程为:打开Discord,点击右上角Login进入登陆界面点击登陆页面下方的Register,进入注册页面输入用于注册的相关信......
  • 性能怪兽!香橙派 Kunpeng Pro 开发板深度测评,带你解锁无限可能
    性能怪兽!香橙派KunpengPro开发板深度测评,带你解锁无限可能文章目录性能怪兽!香橙派KunpengPro开发板深度测评,带你解锁无限可能一、背景二、香橙派KunpengPro硬件规格概述三、使用准备与系统安装1️⃣、系统安装步骤2️⃣、远程SSH登录开发板四、香橙派KunpengPr......
  • 1 - 香橙派硬件PWM控制sg90舵机
    本人机械电子专业的大一学生一枚,这是我在博客园的第一篇随笔  2024年4月份我在二手平台花费300大洋入手了香橙派zero3和3B,买回来后一开始是装上ubuntu跑QQ机器人和minecraft服务器的,所以虽然看到了板子上的40pin引脚,但当时并未立即探索其硬件扩展功能。几天后,好奇心驱使我深入......
  • java 21 虚拟线程初体验
    基本特性,前提知识https://openjdk.org/jeps/444https://www.cnblogs.com/didispace/p/17735173.html不适应场景java21不适合CPU密集计算型任务,不过绝大多数的使用都不会是cpu密集计算场景......
  • 单向循环链表的初体验
    单向循环链表经过小白今天一天的学习,感觉就是在单向链表的尾结点加了一个首结点的地址,不再指向NULL,个人理解就像一群孩子围成了一个圆,头尾相连,同时多少个孩子就是多少个结点,如击鼓传花一般一个个将手上的手绢传递给下一个人,一遍下来就像是单向循环的遍历,想要到谁的手上,就像是指定......
  • 10分钟本地运行llama3及初体验
    Meta最新推出的开源大模型llama-3,被誉为目前最强的开源大模型,能力接近于GPT4.5.因此在本地搭建一下抢鲜体验系统环境CPU:AMDRyzen53600X6-CoreProcessor4.10GHzRAM:32GGPU:Navida2060S8GDISK:SSD100GFree基于上述自身条件,装llama-38b版本比较实际。整......
  • 纯分享】Baidu Comate适配Xcode平台初体验
    BaiduComate智能代码助手是一款基于百度文心大模型的强大工具,结合了百度20多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据,助力程序员“码”力全开!继支持VSCode、JetBrains全系列等主流IDE后,BaiduComate在Xcode平台适配上线,成为首个适配Xcode平台的国产智能代码助手!......
  • ASP.NET Core 8 EntityFrameworkCore 初体验
    介绍EntityFramework(EF)Core是轻量化、可扩展、开源和跨平台版的常用EntityFramework数据访问技术。EFCore可用作对象关系映射程序(O/RM),这可以实现以下两点:使.NET开发人员能够使用.NET对象处理数据库。无需再像通常那样编写大部分数据访问代码。先决条件V......
  • 基于香橙派AIpro将开源框架模型转换为昇腾模型
    本文分享自华为云社区《如何基于香橙派AIpro将开源框架模型转换为昇腾模型》,作者:昇腾CANN。在前面的介绍中,我们知道了如何基于香橙派AIpro开发AI推理应用,也大致了解到在推理之前,需要把原始网络模型(可能是PyTorch的、TensorFlow,可能是Caffe的等等)转换成.om模型,然后才能调......
  • 元启发式算法库 MEALPY 初体验-遗传算法为例
    简介官网:MealPY官网开源许可:(GPL)V3MEALPY简介官网简介翻译MEALPY(MEta-heuristicALgorithmsinPYthon)是一个提供最新自然启发式元启发算法的Python模块,它是最大的此类Python模块之一。这些算法模仿自然界中的成功过程,包括生物系统以及物理和化学过程。mealPy的目......