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                瑞芯微AI平台三大更新,加速端侧AI技术落地

                作者:iamrockchip | 日期:2019-12-25 12:03:49

                瑞芯微Rockchip正式发布旗下AI平台三大重要升级,助力端侧AI应用:开发工具支持GUI图形交互界面、原生支持MXNetPyTorch、支持Docker部署。

                一、交互方式更△加友好,RKNN-Toolkit新版本将支持∏图形界面

                经过多个版本的不断迭代完善,RKNN-Toolkit已日益♀成熟。Rockchip即将推出的新版将加入图形交互界面(GUI),开发者通过鼠标点击即可完◥成模型的转换、量化、性能分析、内存耗费分析等任务,快速完成AI模型在端侧部署的评估和转换工作。

                特别是对于混合量化等较为复杂的任务,相比◥于过去的命令行交互,通过图形界面可大幅提高效率并降低操作错误的概率。另外,新版RKNN-Toolkit的图形界面同样在Linux/MacOSX/Windows三个平台上均可运行。

                二、模型转化◢更加简便,RKNN-Toolkit将对MXNetPyTorch提供原『生支持

                过去RKNN-Toolkit通过ONNX来完成MXNetPyTorch等模型的支持,开发↑者需要先将模型转换为ONNX格式,再进一步转换为RKNN模型,这一过程较为繁琐,并且提高了∴引入问题的概率使得最终转换失整個避火珠猛然紅光大亮败。

                MXNetPyTorch发展非常↓迅速,普及度快速提高,RKNN-Toolkit新版本将原生支持MXNetPyTorch模型的转换,在端侧AI平台的框架和模型支持覆盖度上继续妖異女子眼中同樣爆發出了恐怖保持领先。

                三、模型推理性能更加稳定,瑞芯微AI平台支持通过Docker快速部署端侧AI应用

                随着端侧這刺尖直接被鶴王拿在手里设备数量的成倍增长,需要以更具可扩展性的方式部署端侧AI应用软件。Docker容器技术是业界广泛通行的解决这一挑战的有力工具。

                RK1808平△台系统将提供对Docker的支持,通过硬件抽象层,在容器中仍可调用NPU的强劲莫非除了我們在算計之外算力,经测试,容器中的AI模型推理性能几乎没有损失。

                通过上述更新,开发者基于瑞芯微 AI平台的产品开发、部署、维护将更为迅捷。瑞芯微将继续与广大开发者我可就要動手了共同努力,加速AI在各类场景▼的落地。

                (文字转载自“iamrockchip”微信公众号,20191223日)