基本介绍    今日要学习的是使用KNN算法进行红酒分类，实践是基于MindSpore平台的，采用模式识别著名的数据集之一，WineDataSet数据集。今日所学习的并不难，KNN是一个很成熟的算法了，网上教程很多，使用MindSpore的API可以很快速的搭建出KNN算法，而且数据集无需做额外的处理，简

一文看懂AIPC（智能电脑）  2024年，英特尔、英伟达等芯片巨头革新CPU技术，融入AI算力，为传统PC带来质的飞跃，引领智能计算新时代。2024年，因此被叫作人工智能电脑（AIPC）的“元年”！AIPC独领风骚，凭借专用人工智能处理单元（如NPU、GPU），高效应对各类AI任务，相较于普通PC，其优

在正在召开的2024 ComputeX上，英特尔发布了全新的处理器架构Lunar Lake，这是继去年9月正式公布Meteor Lake架构后，不到9个月的时间里再一次公布的全新架构。本次的Lunar Lake依旧是主要面向移动端，号称为“下一代AIPC的旗舰平台”，CPU、GPU与NPU都有不同幅度的性能提升，并且在能效

为了充分满足AIoT市场对高性能、高算力和低功耗主控日益增长的需求，飞凌嵌入式全新推出基于RockchipRK3576处理器开发设计的FET3576-C核心板！集成4个ARMCortex-A72和4个ARMCortex-A53高性能核，内置6TOPS超强算力NPU，为您的AI应用赋能。核心板采用板对板连接方式，可插拔式设计便

一.分布式大模型训练的完整流程及注意事项1.迁移分析模型选取与约束说明：确保模型能在GPU或CPU上运行并获取性能基线，了解不支持场景，如DP模式、APEX库、bmtrain框架等。支持度分析：使用msFmkTransplt工具分析模型算子、三方库、亲和API和动态shape在昇腾平台上的支持情

RKNNSDK快速上手指南开发板：ArmSoM-W3，ArmSoM-Sige7，ArmSoM-Sige5，ArmSoM-AIM7OS：Debian11/12目的：本文介绍如何使用rk的npusdk。作为瑞芯微8nm高性能AIOT平台，RK3576/RK3588NPU性能可谓十分强大，6TOPS设计能够实现高效的神经网络推理计算。这使得RK3576/RK3588在图像识别

 人工智能（AI）领域中的大模型（LargeModel）逐渐成为研究的热点。大模型，顾名思义，是指拥有海量参数和高度复杂结构的深度学习模型。它的出现，不仅推动了AI技术的突破，更为各行各业带来了革命性的变化。RK3588是瑞芯微推出的新一代旗舰级高端处理器，采用8nm工艺设计，搭载四核A76+四核A55的

个人电脑经历了近40年的发展历程。从1970年代诞生，到20世纪80年代和90年代掀起的PC普及浪潮，再到新世纪后进入相对稳定的成熟期，PC行业一直是科技发展的重要推动力。然而2020年以后，情况发生了变化。根据调研数据统计，2021年全球PC出货量为3.45亿台，较2020年下降了5%。2022年这一数字进

CANN简介当我们谈到香橙派AIPro的时候,总会把她和昇腾生态关联起来，因为在昇腾芯片的加持下，这款开发板有着出色的算力，被众多开发者追捧。而谈到昇腾芯片，我们不得不提上层的AI异构计算架构CANN。异构计算架构CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）是华为针对AI场

一、注意事项本工程主要为RockchipNPU提供驱动、示例等。**RK3399Pro用户态的库及驱动不在本工程**，请参考：https://github.com/airockchip/RK3399Pro_npuRK3566/RK3568/RK3588/RV1103/RV1106请参考：https://github.com/rockchip-linux/rknpu2二、RKNNToolkit在使用RKNNA

  随着科技的飞速发展，机器视觉技术在消防领域的应用日益广泛。而RK3588核心板作为高性能、低功耗的处理器，正成为机器视觉消防产品的得力助手。    这款核心板集成了多种强大功能，内置NPU,支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算，运算能力高达6Tops。支持深度学习框架，基于Tens

RK3588 NPU简介作为瑞芯微新一代旗舰工业处理器，RK3588NPU性能可谓十分强大，6TOPS设计能够实现高效的神经网络推理计算。这使得RK3588在图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能领域有着极高的性能表现。 此外，RK3588的NPU还支持多种学习框架，包括TensorFlow、PyTorch、Caf

经常会遇到有人在网上说，TensorFlow的计算结果比pytorch的高上几个百分点，也有人说RTX3090的计算结果没有A100的好，还有人说NPU的计算结果比GPU的高，而且这种说法在业内也是极为常见的，甚至在读书时的实验室里和人交流也会有这种反馈，这里对其说说自己的理解。算法本质导致的随机性，

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/399602?utm_source=cnblog&utm_medium=bbs-ex&utm_campaign=other&utm_content=content如何将PyTorch模型迁移到昇腾平台举报 昇腾CANN 发表于2023/04/1809:54:50  5k+  0  1 【摘要】本文介绍将PyTorch网络模型迁移到昇

近日，安谋科技（中国）有限公司（以下简称“安谋科技”）“周易”NPU系列IP与飞桨已完成II级兼容性测试，测试结果显示，双方兼容性表现良好，整体运行稳定。这是安谋科技加入“硬件生态共创计划”后的阶段性成果。产品兼容性证明本次II级兼容性测试完成了对计算机视觉、智能文本处理、人像分割三

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英特尔正式发布了全新酷睿Ultra处理器平台，它采用Intel4制程工艺打造和3DFoveros封装技术，有着新的性能核和能效核。最多拥有6个性能核和8个能效核以及2个低功耗岛能效核，最高主频可达5.1GHz，还有全新的ArcGPU显卡，配备多达8个单元的Xe核显，实现了两倍性能提升，为超薄笔记本提供卓越的

ax650使用ax-pipeline进行推理搭建交叉编译环境拉取ax-pipeline源码及子模块gitclone--recursivehttps://github.com/AXERA-TECH/ax-pipeline.git下载sdkcdax-pipeline./download_ax_bsp.shax650cdax650n_bsp_sdkwgethttps://github.com/ZHEQIUSHUI/assets/re

本文分享自华为云社区《昇腾CANN7.0黑科技：DVPP硬件加速训练数据预处理，友好解决HostCPU预处理瓶颈》，作者：昇腾CANN。在NPU/GPU上进行模型训练计算，为了充分使用计算资源，一般采用批量数据处理方式，因此一般情况下为提升整体吞吐率，batch值会设置的比较大，常见的batch数为256/512，这样一

1输入以下命令挂载debug，只有挂载debug才可以查看NPU/GPU/CPU频率使用率。mount-tdebugfsdebugfs/sys/kernel/debugmount|grepdebug2输入以下命令查看NPU频率：cat/sys/kernel/debug/clk/clk_scmi_npu/clk_rate3查看GPU频率，输入以下命令cat/sys/kernel/de

昇腾AI入门课（PyTorch）之模型迁移将基于PyTorch的训练脚本迁移到昇腾AI处理器上进行训练，目前有以下3种方式：自动迁移（推荐）、工具迁移、手工迁移，且迁移前要保证该脚本能在GPU、CPU上运行。自动迁移：训练时，在训练脚本中导入脚本转换库，导入后执行训练。训练脚本在运行的同时，会将脚本中的CUD

摘要：在昇腾平台上运行PyTorch业务时，需要搭建异构计算架构CANN软件开发环境，并安装PyTorch框架，从而实现训练脚本的迁移、开发和调试。本文分享自华为云社区《手把手教你在昇腾平台上搭建PyTorch训练环境》，作者：昇腾CANN。PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度学习训练脚本

NPU-ISP技术图例           参考文献链接https://www.zhihu.com/question/506376849

高度可扩展、可编程的计算机视觉和人工智能处理器 芯原Vivante的神经网络处理器（NPU）IP是高度可扩展、可编程的计算机视觉和人工智能处理器，支持终端、边缘端及云端设备的人工智能运算升级。VivanteNPUIP可满足多种芯片尺寸和功耗预算，是具成本效益的优质神经网络加速引擎解决

RK3588是瑞芯微具有高算力、低功耗、超强多媒体、丰富数据接口等特点。搭载四核A76+四核A55的八核CPU和ARMG610MP4GPU，内置6TOPs算力的NPU。具有五大技术优势：    ·      内置多种功能强大的嵌入式硬件引擎，支持8K@60fps 的 H.265 和 VP9 解码器、8K@30fps 的