在AI向前不斷推進的過程中，隨著業界對AI應用落地的迫切需求，AI軟硬件的充分結合勢在必行。瑞芯微高算力AI芯片與百度飛槳開源深度平臺之間的合作，強勢賦能AI行業。
就在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。雙方的合作為AI應用與場景的落地，打下著堅實基礎。
百度飛槳與瑞芯微兼容性認證書
其中，瑞芯微AI芯片經過多年發展之后，在穩定性、兼容性和成熟度等方面有著長足進步。本次合作的瑞芯微AI芯片RK1808及RK1806，內置獨立NPU神經計算單元，INT8 算力高達3.0TOPs。而采用22nm FD-SOI工藝，讓這兩款芯片在相同性能下的功耗相比主流28nm工藝產品降低約30%，算力、性能、功耗等表現不錯。
飛槳產業級深度學習開源平臺，則以百度多年的深度學習技術研究和產業應用為基礎，是頗具影響力的產業級深度學習平臺。Paddle Lite則是飛槳推出的輕量化推理引擎，支持多種硬件、多種平臺，具備輕量化部署、高性能實現等特性。這個引擎能為AI芯片，附加強有力的“靈魂”。
瑞芯微RK18xx系列芯片適配Paddle Lite
數據，能說明一切。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，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的耗時更少，表現出色。這能夠證明，在AI相關領域，如圖像分類、目標檢測、語音交互上，專用AI芯片將帶來更出色的效果。由此，AI應用自然能夠加速落地。
瑞芯微RK18xx系列芯片在MobileNETV1上對比主流CPU性能卓越
隨著AI行業的不斷前行，相關的軟硬件充分結合，必然能在生態層面發揮出更大效能。屆時，AI應用、場景也將變得更為多元化，也更能滿足業界和消費者的需求。
目前，在Paddle Lite文檔上，已經可詳細查詢到瑞芯微AI芯片在飛槳上的實操教程(搜索路徑：百度搜索“Paddle-Lite 文檔”，左下角選擇版本release-v2.6.0，部署案例板塊“PaddleLite使用RK NPU預測部署”)。瑞芯微旗下搭載NPU的AI系列芯片將陸續升級適配百度飛槳，進一步深化雙方合作關系!
(新聞稿 2020-05-14)
