PaddleOCR是飞桨推出的一套丰富的OCR工具库开源项目，支持文字检测、文字方向检测、多语种文本识别、手写体文本识别等多种OCR相关前沿算法，并提供了丰富的轻量级预训练模型和模型优化技术，可以快速部署和使用OCR功能。https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

rk3576查询npu频率cat/sys/kernel/debug/rknpu/freq设置NPU工作频率：#以RK3588为例#查看NPU可用频率cat/sys/class/devfreq/fdab0000.npu/available_frequencies#设置NPU频率，例如，设置1GHzecho1000000000>/sys/kernel/debug/rknpu/freq   （1）查询NPU

编者按：随着2024年被业界誉为“AIPC元年”，各大笔记本电脑厂商纷纷推出搭载NPU的全新AIPC，而在介绍产品性能时，“NPU”一词频频被提及。但NPU和我们所熟知的GPU之间的区别究竟是什么？我们今天为大家分享的这篇文章将和大家一起初探NPUvsGPU。简而言之，NPU专为加速AI任务而设计，包括深

目录举例子CPU：主厨GPU：大量的厨房助理NPU：面包机总结讲理论CPU（中央处理器）GPU（图形处理单元）NPU（神经网络处理单元）对比分析举例子CPU：主厨CPU就像是厨房中的主厨。主厨非常灵活，可以处理各种不同的任务——洗菜、切菜、炒菜、做汤等。虽然主厨做任何事情都很擅长，但他

本文提出了mllm-NPU，这是第一个有效利用设备上神经处理单元（NPU）卸载的LLM推理系统。mllm-NPU的主要设计目标是减少预填充延迟和能耗。它针对主流的仅解码器的变压器架构的LLM（例如LlaMA、GPT等）。关键思想是最大限度地在移动NPU上执行预填充，以加速整数计算，同时保持在CPU/GPU上执行

性能分析工具pyTorchProfiling CANNProfiling看taskduration调优手段1：使用亲和的数据类型用AMP训练  AICore不支持torch.long.Tensor类型，会自动切换AICPU,影响训练。调优手段2：优化调度耗时（融合tensor） 融合算子 昇腾要求输入tensor连续，所以进行非连续内存转

迁移的基本流程 第一步：算子满足度分析方法一 在pytorchprofiler在GPU上提取算子方法二使用CANN分析迁移工具 第二步：配置相关硬件环境，在pytorch的基础上安装pytorchadapt;模型迁移-手工迁移（单Device代码迁移）导入NPU相关库（pyTORCH1.8）将device类型修改为npu将训

近日，第三届清华大学汽车芯片设计及产业应用研讨会暨校友论坛在芜湖成功举行。作为本次活动的特邀嘉宾，超星未来联合创始人、CEO梁爽博士出席并发表主题演讲《软硬件协同优化，赋能AI2.0新时代》。大模型是AI2.0时代的“蒸汽机”AI+X应用落地及边缘计算将成为关键自ChatGPT

如何在Ubuntu系统（PC）上搭建RK3562 Buildroot Linux的NPU开发环境？即电脑端运行Ubuntu系统，而RK3562板卡运行Buildroot Linux系统的情况下，搭建RK3562 NPU开发环境。下面是相应的步骤（对应的命令）：1、下载RKNN相关仓库在Ubuntu电脑端执行如下命令：mkdir-p~/bigger_disk/rknpu

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