隨著(zhù)人工智能和大數據時(shí)代的到來(lái)，傳統嵌入式處理器中的CPU和GPU逐漸無(wú)法滿(mǎn)足日益增長(cháng)的深度學(xué)習需求。為了應對這一挑戰，在一些高端處理器中，NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理單元）也被集成到了處理器里。NPU的出現不僅減輕了CPU和GPU的負擔，還讓復雜的計算任務(wù)得以高效處理。在典型的工作流中，CPU會(huì )首先接收任務(wù)，并根據任務(wù)的性質(zhì)將其分配給合適的處理單元，圖像處理任務(wù)由GPU處理，而人工智能相關(guān)任務(wù)則交給NPU。
應用領(lǐng)域 圖像識別: NPU能夠迅速對圖像進(jìn)行分類(lèi)、檢測和分割等操作，大大提升了處理效率。 語(yǔ)音識別: NPU實(shí)現了實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉換和語(yǔ)音合成功能，為語(yǔ)音交互提供了更自然的體驗。 自然語(yǔ)言處理: NPU幫助機器完成更高效的翻譯、文本分類(lèi)和情感分析，推動(dòng)了自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展。
實(shí)例分享：Yolov5分類(lèi)檢測 在RK3588處理器上，不僅可以基于Linux系統使用NPU，也可以基于Android系統使用NPU，基于Linux使用NPU已經(jīng)多次與大家分享過(guò)就不在贅述。 在 Android平臺上，可以通過(guò)兩種方式調用RKNN API：直接鏈接librknnrt.so或鏈接基于A(yíng)ndroid平臺HIDL實(shí)現的librknn_api_android.so。對于需要通過(guò)CTS/VTS測試的設備，建議使用后者，而對于不需要測試的設備，直接鏈接librknnrt.so可以提供更好的性能。 在開(kāi)發(fā)板網(wǎng)盤(pán)資料中提供了Yolov5分類(lèi)檢測的示例—rknn_yolov5_android_apk_demo（基于瑞芯微官方demo修改）
⑵ 例程測試 啟動(dòng) Android Studio，打開(kāi)rknn_yolov5_android_apk_demo應用工程文件夾進(jìn)行編譯，編譯成功后，選擇iTOP-RK3588設備并運行應用程序 當APP運行時(shí)，您會(huì )在迅為iTOP-RK3588開(kāi)發(fā)板外接的MIPI屏幕上看到應用界面。在1280*800的預覽分辨率下，應用程序能夠達到約15FPS的運行速度，表現令人滿(mǎn)意。
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