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感谢版主,感谢楼主。我也是今天有同样的困惑。开始还想着通过多个神经棒扩展rk3399pro的算力水平的,结果插上神经棒就报错了。
看来rknn.init_runtime的参数target是针对外部插入的设备NPU的,rknn3399pro内部版本的不能指定为“rk3399pro”。
正确的写法是:
在rk3399pro的一个usb接口接入rk1808。运行/home/toybrick/rknn-toolkit-v1.3.0/examples/tflite/mobilenet_v1/test.py
使用1808s0神经棒----
1. ret = rknn.init_runtime(target='rk1808', device_id='TS018082190800508')
用rk1808能够成功运行
在插入神经棒之后,还仍然使用rk3399pro的NPU
2. ret = rknn.init_runtime(device_id='f4feda64a23dbb51')
两者在使用上并不需要互相影响,即使用rk3399pro,同时可以使用rk1808。这样的话在性能上,等于增加到了6T的算力(当然也需要考虑CPU使用情况下) |
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