转载自：《rk3588使用npu进行模型转换和推理，加速AI应用落地》 🍉零、引言 博主在瑞芯微RK3588的开发板上跑了deepsort跟踪算法，从IP相机中的server拉取rtsp视频流，但是fps只有1.2，和放PPT一样卡顿，无法投入实际应用。本来想使用tensorrt进行加速推理，但是前提需要cuda，rk的板子上都是Arm的手机gpu，没有Nvidia的cuda，所以这条路行不通。那么转过来，使用开发板自带的NPU进行加速推理，岂不是更加可行，而且它本身就是深度学习嵌入式板子，不用NPU真的可惜。 🏅问题来了：怎么使用NPU？在开发板上还是在自己的PC上？要安装什么环境？怎么安装？这些问题都需要依次考虑清楚。因为我在此之前也没有接触过NPU，所以为此做了很多功课，看了很多教程，总计有10h以上。然后今天自己成功实践了下转换rknn模型，并使用npu推理。为了让后面的同学少走弯路，特此花1个h记录下这个使用过程，因为官方教程真的很不详细，很多地方都需要自己踩坑然后填好，那么开始正题！ 🍍一、主要功能 RKNN-Toolkit2 是为用户提供在 PC、 Rockchip NPU 平台上进行模型转换、推理和性能评估的开发套件,用户通过该工具提供的 Python 接口可以便捷地完成以下功能: 🏆模型转换：支持 Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型转为 RKNN 模型，并支持 RKNN 模型导入导出，RKNN 模型能够在 Rockchip NPU 平台上加载使用。 🎽量 化 功 能 ： 支 持 将 浮 点 模 型 量 化 为 定 点 模 型 , 目 前 支 持 的 量 化 方 法 为 非 对 称 量 […]