RKNN Toolkit2: конвертация моделей и симуляция NPU Rockchip

Rockchip — довольно крупная китайская компания, которая разрабатывает микросхемы для ТВ-приставок, смартфонов и планшетов. Мне довелось поработать с одноплатным компьютером Orange Pi 5, оснащенным ARM чипом RK3588 и NPU (neural processing unit) с заявленной производительностью до 6 TOPS. В этой статье я хочу поделиться своим опытом по конвертации нейросети в формат rknn с помощью библиотеки rknn-toolkit2. Анализ процесса преобразования поможет лучше разобраться с тем, как работает эта платформа. Это полезно как для учебных целей, так и для будущих исследований.

https://habr.com/ru/companies/ods/articles/928974/

#rknn #rknn_toolkit #rockchip #rockchip_rk3588 #npu_rockchip #rknntoolkit2 #rockchip_linux #rk3588 #orange_pi_5_plus #orange_pi_5

RKNN Toolkit2: конвертация моделей и симуляция NPU Rockchip

Rockchip — довольно крупная китайская компания, которая разрабатывает микросхемы для тв-приставок, смартфонов и планшетов. По данным на май 2025 года, годовой доход компании Rockchip находится в...

Хабр
ArmSoM boards (RK3576) CM5&Sige5 have been successfully tested with Ultralytics projects (e.g., YOLO11n) ,support ​​Ultralytics YOLO11n​​ with ​​Rockchip RKNN​​!
🔥 Achieve ​​low-latency, high-efficiency AI inference​​ for edge applications like industrial automation, smart retail, and robotics.
🔗 Dive into benchmarks & deployment:https://docs.ultralytics.com/integrations/rockchip-rknn/#how-does-the-performance-of-rknn-models-compare-to-other-formats-on-rockchip-devices
Stay tuned!See how it goes!
@ultralytics @GlennJocher
#EdgeAI #RK3576 #YOLOv11n #rknn #NPU #ai #rockchip #hardware #opensource #embedded #iot
Rockchip RKNN

Learn how to export YOLO11 models to RKNN format for efficient deployment on Rockchip platforms with enhanced performance.

Rockchip RKNN SDK Quick Start Guide, support board: BPI-W3, BPI-M7,BPI-AIM7, BPI-M5 Pro, BPI-CM5 Pro, BPI-R2 Pro https://docs.armsom.org/main/General%20Tutorial/rknn
#sbc #OpenSource #rockchip #bananapi #armsom #RKNN #linux #ai
RKNN SDK Quick Start Guide | ArmSoM docs

- Development Boards: ArmSoM-W3, ArmSoM-Sige7, ArmSoM-Sige5, ArmSoM-AIM7