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定陈冠中地瓜机器人RDK系列部署生成式AI模型.pdf

上传人: 张** 编号:177576 2024-10-01 25页 4.10MB

1、DataFunSummitDataFunSummit#20242024地瓜机器人RDK系列部署生成式AI模型陈冠中 地瓜机器人算法工程师RDK系列产品介绍RDK上的模型部署RDK上LLM的技术选型RDK上LLM的实际效果演示01RDK系列产品介绍嵌入式嵌入式系统是一种专门设计用于特定任务的计算机系统。它通常被嵌入在另一个设备中,以控制、监测或执行某些特定功能。嵌入式系统通常包含一个或多个微处理器或微控制器,以及与其配套的硬件和软件。嵌入式系统可以用于各种不同的应用领域,例如汽车、家电、医疗设备、电子玩具、军事设备等等。嵌入式系统通常需要满足以下特定要求:实时性:嵌入式系统通常需要能够在严格的时

2、间限制下运行。可靠性:由于嵌入式系统通常被嵌入到其他设备中,因此其稳定性和可靠性非常重要。低功耗:嵌入式系统通常需要在低功耗模式下运行,以便延长其电池寿命或降低功耗成本。低成本:嵌入式系统通常需要在成本可控的情况下设计和制造。智能音箱边缘计算盒机器人智能会议 智慧教育智能家居 AIoT与通用机器人算法芯片工具链服务嵌入式产品介绍2022.62022.6ComputeCompute:5 Tops5 TopsCPU:4Cortex A53 1.2GDDR:2/4 GBWi-Fi:2.4GRDK X3RDK X3ComputeCompute:5 Tops5 TopsCPU:4Cortex A53 1

3、.5GDDR:2/4 GBeMMC:16/32/64 GBWi-Fi:2.4G/5GRDK X3 ModuleRDK X3 ModuleComputeCompute:10 Tops10 TopsCPU:8Cortex A55 1.5GGPU:32GflopsDDR:4/8 GBWi-Fi:2.4G/5G2023.52023.52023.72023.72024.92024.9RDK X5RDK X5ComputeCompute:5 Tops5 TopsCPU:4Cortex A53 1.8GDDR:2/4 GBWi-Fi:2.4G/5GCertification:CE/FCC/MIC/KCRDK

4、 X3 v2.0RDK X3 v2.02025202520262026ComputeCompute:20 Tops20 TopsRDK RDK?RDKRDK:Robotics Developer KitRobotics Developer KitRDK X5 MRDK X5 ModuleoduleComputeCompute:?:?CPU:?GPU+Audio?DDR:?eMMC:?Wi-Fi:?RDK系列RDK全称为 Robotics Developer Kits,即地瓜机器人开发套件(RDK)是基于地瓜智能芯片打造的机器人开发者套件,包括RDK X3、RDK X3 Module、RDK X

5、5、RDK X5 Module等。搭配TogetheROS.Bot机器人中间件,RDK套件可以帮助开发者快速搭建机器人原型,开展评测和验证工作。40PIN最大化复用拓展4G/8G RAM灵活选择CAN FD灵活连接机器人底盘和电机 HDMI更好兼容常见数据线双频wifi 6+蓝牙 5.4 极速通信多标准兼容耳机 多模应用 天线模块媲美棒状天线TypeC供电 5V/5ARDK X5 RTC精准时间同步TypeC闪连极速开发双MIPI4-Lane双目千兆网口支持POE供电Debug串口便捷调试USB3*4全高速通信公版模型尺寸类别数参数量BPU延迟BPU吞吐量后处理时间Yolov8n640 x64

6、0803.2 M5.6 ms263.6 FPS5 msYolov8s640 x6408011.2 M12.4 ms194.9 FPS5 msYolov8m640 x6408025.9 M29.9 ms35.7 FPS5 msYolov8x640 x6408068.2 M90 ms11.2 FPS5 msYolov10n640 x640806.7 G9.3 ms132.7 FPS4.5 msYolov10s640 x6408021.6 G15.8 ms71.0 FPS4.5 msYolov10m640 x6408059.1 G30.8 ms34.5 FPS

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本文主要介绍了地瓜机器人开发套件(RDK)系列产品的部署和生成式AI模型的应用。RDK系列产品包括RDK X3、RDK X3 Module、RDK X5、RDK X5 Module等,搭载TogetheROS.Bot机器人中间件,可帮助开发者快速搭建机器人原型,开展评测和验证工作。文章详细阐述了人工智能演变史,特别是自然语言处理和生成式AI模型的发展,并对比了基于Transformer的大语言模型和基于循环神经网络RNN的模型的优劣。RDK上的模型部署包括问题定义、数据准备、模型选择/开发、模型训练与调优、模型量化、部署分析等步骤。最后,文章通过实际效果演示展示了RDK上LLM的技术选型和实际效果。
"地瓜机器人RDK系列特点是什么?" "如何利用RDK系列部署生成式AI模型?" "RDK系列在AIoT领域有哪些应用实例?"
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