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香橙派Orange Pi 4B开发板在安卓系统下如何使用NPU

`
Orange]其中,香橙派4B还内置了NPU(神经网络处理器),这也是它和另外一款香橙派4的主要区别。
NPU 运行时,无需外部缓存,其采用MPE与APiM独特AI架构,典型算力2.8Tops,拥有9.3Tops/W超高效能,能高效的帮CPU分担大量推理运算的任务,从而节省不少功耗。同时,针对NPU的使用,官方还提供了免费的PLAI训练工具,帮助开发者进行深度学习。

下面介绍下香橙派4B在安卓系统下如何使用NPU。
1、NPU 设备节点设置
使用 adb 连接到 Android shell,然后执行以下操作修改节点权限


chmod 777 /dev/sg*

2、修改 max_sectors 属性
使用 adb 连接到 Android shell,然后执行以下操作
find /sys/devices/ -name max_sectors -exec sh -c 'echo 2048 > "$1"' _ {}
;

设置 max_sectors 值为 2048
3、安装 demo 需要的文件和模型
解压压缩包
tar -xvf gtiData.tar.gz
使用 adb 将文件 push 到 android 系统中

adb push gtiData /sdcard/

4、编译测试 demo
在电脑端使用 Android Studio 打开 gti4Demo 工程

待依赖安装完成,点击 Android Studio 运行按钮即可运行 demo


1)选择 Model 文件
图1.png 图2.png

2)选择图片目录
图3.png 图4.png 图5.png

3)开始运行 Demo
图6.png 图7.png


` Pi-4B淘宝详情页--新版_05.jpg

回帖(2)

李琴华

2020-7-2 23:41:04
学习了,不错。。。。
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AICHIP2021

2021-6-14 12:49:41
2801是第一代NPU,第三代高性能AI加速器-SPR5801
Lightspeeur®5801S AI加速器高性能、低功耗,是边缘AI设备的最佳选择。 结合低成本,该芯片支持用于大众市场设备应用,如移动,嵌入式和loT。 该加速器使用带有主机处理器的CNN (Convolutional Neural Networks,卷积神经网络)来执行人工智能任务,例如目标检测、图像分类、语义分割等应用。
提供完整工具链,集成了 YOLO V1/V3/SSD、VGG16、MobileNet 、ResNet18、GnetDet、GnetFC、GnetSeg等开放的的网络结构,让你快速实现高精度的目标检测、图像分类、语义分割任务。
优势:性能、功率、cpu利用率、准确性(与SOTA相当)
可提供硬件参考电路设计、完整的模型转换工具(开放的目标检测网络结构)、SDK工具等。
添加微信:AICHIP2021
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