AI的重要性，毋庸置疑。被認為是第四次工業(yè)革命引擎的AI，正在迎來核心算法突破、計算能力迅速提高、對海量數據充分發(fā)掘的關鍵階段。在AI時代，深度學習框架和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技術才能得到更廣泛普及。
5月13日，瑞芯微Rockchip正式宣布，旗下AI芯片RK1808、RK1806適配百度飛槳(PaddlePaddle)開源深度學習平臺，充分兼容飛槳輕量化推理引擎Paddle Lite。瑞芯微與百度展開的合作有著一個頗為清晰的目標——為AI行業(yè)賦能更多應用場景，加速AI產品落地進程。
百度飛槳與瑞芯微兼容性認證書
據了解，瑞芯微的AI芯片RK1808及RK1806，內置獨立NPU神經計算單元，INT8 算力高達3.0TOPs。
它們采用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(yōu)異表現(xiàn)。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(wěn)定運行。
從百度方面看，其飛槳產業(yè)級深度學習開源平臺，有著長時間的深度學習技術研究和產業(yè)應用積累、經驗。其集深度學習核心訓練和預測框架、基礎模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件和服務平臺于一體。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(xiàn)等重要特性。
瑞芯微RK18xx系列芯片適配Paddle Lite
瑞芯微AI芯片在適配飛槳開源深度學習平臺后，有著更為出色的效果。一方面，瑞芯微AI芯片可更好地賦能國內用戶的業(yè)務需求，為端側AI提供強勁算力。另一方面，二者的融合能充分發(fā)揮軟硬件結合的優(yōu)勢，加快開發(fā)部署速度，推動更多AI應用的落地。
具體來看，瑞芯微AI芯片在飛槳上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。
測試設備(RK1808 EVB)
據了解，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(xù)升級適配百度飛槳，進一步深化雙方合作關系?？梢灶A見的是，在瑞芯微和百度這對新CP的推動下，AI應用的落地速度將持續(xù)加快。
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