本教程主要描述基于贝启RK3568开发板的寒武纪MLU220加速卡的使用说明,该教程先讲解了硬件连接方法,然后演示了classification、ssd、yolov3这三个模型在该硬件上的运行。
硬件平台:贝启RK3568开发板
软件平台:Ubuntu 18.04
AI算力计算棒:寒武纪MLU220加速卡
寒武纪思元220 M.2边缘智能加速卡的接口形式:M.2 B+M key PCIE GEN3 X2;搭载寒武纪思元220芯片;实现了8TOPS(INT8)的算力,典型功耗仅为8.25W。内置4GB的LPDDR4X内存容量,支持被动散热方式。
01
硬件连接
寒武纪加速卡:
PCIE转M.2转接板:
将寒武纪加速卡的接口插入PCIE转M.2转接板的接口。锁上螺丝,完成加速卡与转接板的安装。
贝启RK3568开发板上的连接口:
将PCIE转M.2转接板的接口插入PCIE3.0接口。
将电源接入DC IN接口。
将USB连接线一端连接至电脑USB接口,另一端连接至板子上的Type-c接口。
按下电源键。
安装成功。
02
AI demo编译说明
进入/var/neuware/mlu220_demo/src目录,编译demo:
1 cd /var/neuware/mlu220_demo/src
2 ./scripts/build_offline.sh
03
classification模型算法演示
进入/var/neuware/mlu220_demo/src/classification目录,运行demo:
1 cd /var/neuware/mlu220_demo/src/classification
2 ./run_offline_simple.sh
例如输入图像如下
classification模型分类算法结果如下:
----- top5 for /var/neuware/mlu220_demo/src/classification/../../data/imagenet//13.jpg
0.8589 - n01739381 vine snake
0.0350 - n01740131 night snake, Hypsiglena torquata
0.0254 - n01728572 thunder snake, worm snake, Carphophis amoenus
0.0195 - n01737021 water snake
0.0088 - n01749939 green mamba
Detecting execution time: 22817 us
execution time: 10235
04
ssd模型算法演示
进入/var/neuware/mlu220_demo/src/ssd目录,运行demo:
1 cd /var/neuware/mlu220_demo/src/ssd
2 ./run_offline_simple.sh
例如输入图像如下
ssd模型物体识别算法结果如下:
05
yolov3模型算法演示
进入/var/neuware/mlu220_demo/src/ssd目录,运行demo:
1 cd /var/neuware/mlu220_demo/src/yolov3
2 ./run_offline_simple.sh
例如输入图像如下
yolov3模型目标检测算法结果如下:
-
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