Вопрос-ответ: SM Pie Друзья, нам часто поступают технические вопросы о продуктах SmartCore: от архитектуры до прикладных задач. В новой рубрике «вопрос-ответ» мы вместе будем давать пояснения на все интересующие вас темы ❓Вопрос: Какой нейросетевой процессор используется на плате SM Pie? Какие библиотеки нужны для выполнения задач машинного обучения? 💬 Ответ: В SM Pie используется трёхъядерный NPU (Neural Processing Unit) от Rockchip Ключевые характеристики - Архитектура: собственная разработка Rockchip. - Вычислительная производительность: до 6 TOPS (триллионов операций в секунду) - пиковая теоретическая производительность 💻 Для работы с NPU SM Pie используется программный стек, предоставляемый Rockchip Основные компоненты 🔹RKNN-Toolkit2 Самый главный и незаменимый инструмент. RKNN-Toolkit2 — это набор утилит для Python, который работает на вашем компьютере (хост-системе), а не на самой плате SM Pie. Его основные функции: 1) Конвертация моделей: преобразует нейросетевые модели, обученные в фреймворках like TensorFlow, TensorFlow Lite, PyTorch, ONNX, Caffe, Darknet в собственный формат Rockchip — .rknn 2) Квантование: Автоматически квантует модели (например, из FP32 в INT8) для максимальной производительности на NPU 🔹RKNN Runtime Library (Librknnrt.so) Это библиотека, которая работает непосредственно на устройстве SM Pie Назначение: выполнение сконвертированных .rknn моделей на NPU Интерфейсы: предоставляет API на C и Python для загрузки модели, передачи входных данных, запуска inference и получения результатов *Последняя версия rknn-toolkit2 позволяет конвертировать модели как на хосте, так и на SM PIE 🔹Драйвер NPU Это низкоуровневый драйвер в ядре Linux, который обеспечивает взаимодействие между библиотекой librknnrt.so и аппаратным обеспечением NPU. Важно: он уже включен в ядро Linux для SM Pie Если у вас остались дополнительные вопросы, пишите их на нашу почту info@smartcoredesign.com С удовольствием ответим и проконсультируем! #Смарткор #SmartCore #SMPie #вопросответ