5月13日，百度飛槳開源深度學習平臺與瑞芯微Rockchip旗下AI芯片RK1808、RK1806正式完成適配，充分兼容飛槳輕量化推理引擎Paddle Lite。此次百度與瑞芯微的合作，旨在為AI行業賦能更多應用場景，加速AI產品落地進程。

在AI時代，深度學習框架和操作系統類似，起著承上啟下的作用，連接芯片與應用。擁有強大算力的AI芯片加持，AI技術將得到更廣泛普及。

NPU時代來臨軟硬結合性能優化

飛槳產業級深度學習開源平臺以百度多年的深度學習技術研究和產業應用為基礎，集深度學習核心訓練和預測框架、基礎模型庫、端到端開發套件、工具組件和服務平臺于一體，2016年正式開源，是中國極具影響力的全面開源開放、技術領先、功能完備的產業級深度學習平臺。Paddle Lite是飛槳推出的一套功能完善、易用性強且性能卓越的輕量化推理引擎，支持多種硬件、多種平臺，具備輕量化部署、高性能實現等重要特性。

瑞芯微RK18xx系列芯片適配Paddle Lite

瑞芯微AI芯片RK1808及RK1806，內置獨立NPU神經計算單元，INT8 算力高達3.0TOPs；采用22nm FD-SOI工藝，相同性能下的功耗相比主流28nm工藝產品降低約30%，在算力、性能、功耗等指標上均有優異的表現。經實測，瑞芯微AI芯片在Paddle Lite中運行MobileNet V1耗時僅為6.5 ms，幀率高達153.8 FPS，二者充分兼容并高效穩定運行。

如下圖所示的實測結果可以看出，與手機等移動端常用的國內外主流CPU相比，RK18系列NPU在MobileNET_v1的耗時表現出色，由此證明在AI相關領域，如圖像分類、目標檢測、語音交互上，專用的AI芯片將帶來更出色的效果。

瑞芯微RK18xx系列芯片在 MobileNETV1上對比主流CPU 性能卓越

通過適配飛槳開源深度學習平臺，瑞芯微芯片將能更好地賦能國內用戶的業務需求，為端側AI提供強勁算力；二者的融合，將充分發揮軟硬件結合的優勢，加快開發部署速度，推動更多AI應用的落地。

國產芯合作升級實操教程詳解

在飛槳上，瑞芯微AI芯片的詳細操作方法可參考Paddle Lite文檔，內容涵蓋支持的芯片、設備列表、Paddle模型與算子及參考示例演示等等。

測試設備

此外，除RK1808及RK1806芯片解決方案外，瑞芯微旗下搭載NPU的AI系列芯片也將陸續升級適配百度飛槳，進一步深化雙方合作關系，攜手助力我國自主可控AI生態的構建。

責任編輯：pj