近日深蕾半導(dǎo)體開發(fā)者中心更新了VS680 AI演示視頻、AI Demo樣例、VS680快速開發(fā)手冊等相關(guān)內(nèi)容。VS680 AI演示視頻展示了VS680芯片在人工智能領(lǐng)域的強(qiáng)大應(yīng)用能力，AI Demo樣例為開發(fā)者提供了一系列具體的實(shí)踐案例，VS680快速開發(fā)手冊詳細(xì)闡述了VS680的硬件規(guī)格、軟件環(huán)境搭建、開發(fā)流程以及常見問題解決方法等內(nèi)容。

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一、VS680的性能與應(yīng)用

VS680是一種集成了多種計(jì)算單元（包括 NPU/uNPU、GPU、CPU、DSP 等） 的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)級芯片（SOC），專為處理復(fù)雜的人工智能（AI）任務(wù)而設(shè)計(jì)。

其搭載了四核Cortex A73 64位CPU，配備了高效GPU，以及高達(dá)6.75TOPS的NPU。

VS680的主要性能

其支持多模態(tài)AI算法：

1，視覺算法：用于圖像識別、物體檢測、場景理解等任務(wù)。

2.，語音算法：支持語音識別、語音合成、情感分析等語音處理任務(wù)。

3，大模型相關(guān)支持：通過端云協(xié)同的模式接入各種大模型能力，如語言大模型、文生圖、AI智能體等。

豐富的AI應(yīng)用

二、VS680的AI Demo樣例運(yùn)行

AI Demo樣例可以基于VS680 Ubuntu SDK系統(tǒng)運(yùn)行于香蕉派BPI-M6開發(fā)板上。

香蕉派BPI-M6開發(fā)板的淘寶鏈接

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以下是運(yùn)行AI Demo樣例的基本步驟：

1，下載Demo樣例：從香蕉派社區(qū)或相關(guān)資源網(wǎng)站下載適用于VS680的AI Demo樣例文件。

2，文件結(jié)構(gòu)：解壓下載的Demo樣例文件，查看其文件結(jié)構(gòu)，通常包括模型文件、代碼文件、依賴庫等。

3，安裝依賴項(xiàng)：根據(jù)Demo樣例的說明文檔，安裝所需的依賴項(xiàng)和庫文件。這可能包括Python環(huán)境、TensorFlow Lite等。

4，執(zhí)行Demo：在開發(fā)板上運(yùn)行Demo樣例代碼，進(jìn)行OCR算法、目標(biāo)檢測算法、姿態(tài)檢測算法、圖像分割算法、人臉檢測算法、手勢檢測算法等演示。

OCR算法演示樣例效果圖

目標(biāo)檢測算法演示樣例效果圖

姿態(tài)檢測算法演示樣例效果圖

圖像分割算法演示樣例效果圖

人臉檢測算法演示樣例效果圖

手勢檢測算法演示樣例效果圖

三、VS680 AI快速開發(fā)手冊

為幫助零基礎(chǔ)用戶快速完成在深蕾VS680開發(fā)板上的項(xiàng)目開發(fā)，手冊提供了一份基本開發(fā)教程：

1，搭建開發(fā)環(huán)境：準(zhǔn)備好開發(fā)板、電源、串口線、HDMI線等硬件設(shè)備，并安裝Ubuntu Linux操作系統(tǒng)和必要的開發(fā)工具。

2，模型轉(zhuǎn)換：將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換為適用于VS680的模型格式，如TensorFlow Lite模型。

3，模型量化：對模型進(jìn)行量化處理，以降低模型大小和計(jì)算復(fù)雜度，提高在開發(fā)板上的運(yùn)行效率。

4，板端實(shí)測：將轉(zhuǎn)換和量化后的模型部署到開發(fā)板上，進(jìn)行實(shí)測和優(yōu)化，確保模型能夠在開發(fā)板上流暢運(yùn)行。

運(yùn)行Demo的執(zhí)行效果圖

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審核編輯 黃宇