rk3399pro 程序加速

时间: 2024-06-12 11:09:28 浏览: 56
Rockchip的rk3399pro芯片可以通过MPP库来实现程序加速。MPP是Rockchip提供的媒体处理软件平台,适用于Rockchip芯片系列。它屏蔽了复杂的底层处理和不同芯片的差异,为使用者提供了统一的视频媒体接口。要达到最佳效果,可以使用librockchip_mpp进行直接编码和解码。使用gstreamer和ffmpeg的mpp插件也可以实现mpp硬件加速,但由于兼容性的原因,这两个应用程序都会增加无用的帧拷贝动作,并使用虚拟地址,从而降低了效率。如果希望充分利用芯片的性能,开发高效的代码,就必须使用纯连续的物理Buffer和mpp。
相关问题

rk3399pro yolov5 NPU加速

根据提供的引用内容,介绍rk3399pro yolov5 NPU加速的过程如下: 1. 在服务器端或电脑端进行训练,训练完成后将.pt文件转换成ONNX格式。 2. 使用rknn-toolkit1.6.0将ONNX模型转换成RKNN模型。 3. 在RK3399Pro中进行模型推理,使用NPU加速。 具体的流程和踩坑记录可以参考提供的两个引用内容。需要注意的是,NPU加速需要硬件支持,因此需要使用支持NPU的硬件平台,如RK3399Pro。另外,rknn-toolkit1.6.0是一个用于将ONNX模型转换成RKNN模型的工具,需要在电脑端安装使用。

rk3399pro算法部署

RK3399Pro是一款高性能AI芯片,可以支持多种深度学习算法的部署。以下是RK3399Pro算法部署的步骤: 1. 准备RK3399Pro开发板和相关软件和工具,例如TensorFlow Lite,Caffe等深度学习框架和OpenCV等图像处理库。 2. 在RK3399Pro上安装相应的软件和工具,例如TensorFlow Lite的ARM64版本,以及Caffe和OpenCV的ARM版本。 3. 构建神经网络模型并将其转换为RK3399Pro支持的格式。例如,使用TensorFlow Lite Converter将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite FlatBuffer格式。 4. 使用RK3399Pro上的TensorFlow Lite解释器加载模型,并将其部署到RK3399Pro上。 5. 在RK3399Pro上使用OpenCV等图像处理库对输入数据进行预处理,例如调整大小、裁剪、归一化等。 6. 在RK3399Pro上运行推理代码,对输入数据进行推理并输出结果。 7. 对结果进行后处理,例如使用OpenCV进行图像处理,将结果可视化或存储到文件中。 总体来说,RK3399Pro算法部署需要掌握基本的深度学习框架和图像处理知识,以及对RK3399Pro开发板和相关软件和工具的熟悉程度。

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