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NPU性能深度評測:瑞芯微RK3588、RK3576、RK3568、RK3562

Tronlong創龍科技 ? 來源:Tronlong創龍科技 ? 作者:Tronlong創龍科技 ? 2025-04-03 11:17 ? 次閱讀
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引言

隨著AI技術不斷發展,越來越多的嵌入式設備開始集成NPU(神經網絡處理單元),以實現更高效的AI推理。作為國產芯片廠商的佼佼者,瑞芯微推出的RK3588、RK3576、RK3568、RK3562系列芯片在市場中占據了重要地位。今天,我們一起深入對比、測評上述芯片的NPU性能,快速解決在項目選型中帶來的困擾。

測試數據匯總

巔峰對決:RK3576 VS RK3588

wKgZPGfzdb2AJ7beAAGqqGq5y1s104.png圖1

輕量角逐:RK3562 VS RK3568

wKgZO2fzdc2ACYjIAAGBEiYhzNg990.png圖2

數據解讀與應用指南

通過在不同平臺上對yolov5s(640×640)目標檢測模型的推理性能測試對比,可以看出RK3588憑借6TOPS NPU算力,49fps的推理實測性能,成為圖像識別、多模態分析等高性能AI應用的首選。

其次,RK3576的推理實測性能是45fps。其具備超高性價比,在中高性能場景下更占據優勢。以工業控制領域為例,在對設備運行狀態進行實時監測與故障診斷時,RK3576既能滿足對數據處理速度和精度的要求,又能為企業有效控制成本,毫無疑問成為工業自動化升級的不二之選。

RK3568與RK3562均為輕量級NPU性價比方案,RK3568基于yolov5s(640×640)模型的實測推理性能達到17fps,適合用于如AGV機器人等基礎的AI擴展場景。而RK3562以21fps的實測推理性能,在低功耗邊緣設備領域表現出色,如IoT門禁系統。這兩款芯片均為1TOPS算力,能更好滿足用戶對于輕量化是我需求,以顯著的成本優勢,為大規模普及AI應用提供了可能。

RK3576全國產工業核心板

創龍科技基于瑞芯微RK3576J/RK3576,推出了工業核心板和評估板。其中,瑞芯微RK3576J/RK3576處理器集成了四核ARM Cortex-A72@2.2GHz + 四核1.8GHz ARM Cortex-A53@2.0GHz + ARM Cortex-M0,搭載6TOPS NPU。

創龍科技的RK3576J/RK3576核心板的ARM、ROMRAM電源、晶振、連接器等所有元器件均采用國產工業級方案,國產化率100%,可提供報告。此外,RK3576J/RK3576評估板具備豐富的接口資源,包括4路Ethernet、3路USB3.2、2路CAN-FD、2路RS485、PCIe 2.1等通信接口,以及MIPI CSI、LVDS OUT、MIPI DSI、DP(DisplayPort)、HDMI OUT、MIC IN、HP OUT、LINE IN等音視頻接口,滿足您的項目評估需求!

案例演示

開發環境

Windows開發環境:Windows 7 64bit、Windows 10 64bit

Linux開發環境:VMware16.2.5、Ubuntu22.04.5 64bit

U-Boot:U-Boot-2017.09

Kernel:Linux-6.1.75

LinuxSDK:LinuxSDK-[版本號]

(基于rk3576_linux6.1_release_v1.0.0_20240620)

硬件平臺:創龍科技TL3576-EVM工業評估板

案例功能

案例基于RKNN API實現對圖片中目標對象的識別,并將識別結果以加水印的方式添加至圖像,并保存成圖片文件。案例循環測試10次,統計出推理的平均處理耗時。

程序原理流程圖如下所示:

wKgZO2ft_GSAQINVAACGVRYf_Bc930.png圖4

案例測試

請通過網線將評估板千兆網口ETH1 RGMII連接至路由器。請將案例bin目錄下的所有文件拷貝至評估板文件系統任意目錄下。

wKgZO2ft_H2AX8jUAAAj5NPN38Y497.png圖5

在可執行文件所在目錄,執行如下命令,對圖片目標對象進行模型推理。

備注:模型運行的時間會有抖動。

Target# ./yolov5_object_detect yolov5s-640-640_rk3576.rknn car.jpg

wKgZO2ft_LCAPx9NAAHtv7sDK-A620.png圖6

從輸出信息可知,本案例程序識別出測試圖片包含person、car、bus、truck等對象,運行1次模型耗時為31.48ms;循環運行10次模型平均耗時為22.26ms(約為45fps)。

案例程序對測試圖片的目標對象標記成功后將輸出名稱為out.jpg的標記圖片至當前目錄,請將out.jpg文件拷貝至Windows下,并使用PC端相關軟件對比查看car.jpg與out.jpg,測試結果如下所示。

wKgZPGft_OeAc0WlAAArwzb7Hr8285.png圖7 wKgZO2ft_PWAe5KiAAKXiaq8t20491.png圖 8? wKgZO2ft_QiAGgtxAALiVFt747A282.png圖9

從out.jpg圖片可知,案例程序能正確框選出人物、汽車等物體,同時顯示person、car等文字標簽和置信度,標記對象的數量及信息等與程序打印信息一致。

本程序能夠支持識別的目標數據集類型說明位于案例目錄"binmodel"目錄下的coco_80_labels_list.txt文件,用戶可根據相關目標類型進行測試驗證。

wKgZO2ft_R2ASyXzAAAmEwff9FE860.png圖10

同時可以測得CPU占用率約為14%,NPU占用率約為36%,內存占用率約為8%。

wKgZO2ft_TaAV_VrAAAehOJUyMY274.png圖11

wKgZO2ft_U6AfQx4AAKYA1ndzT8408.png圖12

到這里,我們的演示步驟結束。查看更多RK3576相關的案例演示 ,歡迎各位工程師在公眾號(Tronlong創龍科技)查閱,快來試試吧!

審核編輯 黃宇

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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