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` Orange]其中，香橙派4B还内置了NPU（神经网络处理器），这也是它和另外一款香橙派4的主要区别。 NPU 运行时，无需外部缓存，其采用MPE与APiM独特AI架构，典型算力2.8Tops，拥有9.3Tops/W超高效能，能高效的帮CPU分担大量推理运算的任务，从而节省不少功耗。同时，针对NPU的使用，官方还提供了免费的PLAI训练工具，帮助开发者进行深度学习。 下面介绍下香橙派4B在安卓系统下如何使用NPU。 1、NPU 设备节点设置 使用 adb 连接到 Android shell，然后执行以下操作修改节点权限 chmod 777 /dev/sg* 2、修改 max_sectors 属性 使用 adb 连接到 Android shell，然后执行以下操作 find /sys/devices/ -name max_sectors -exec sh -c 'echo 2048 > "$1"' _ {} ; 设置 max_sectors 值为 2048。 3、安装 demo 需要的文件和模型 解压压缩包 tar -xvf gtiData.tar.gz 使用 adb 将文件 push 到 android 系统中 adb push gtiData /sdcard/ 4、编译测试 demo 在电脑端使用 Android Studio 打开 gti4Demo 工程 待依赖安装完成，点击 Android Studio 运行按钮即可运行 demo 1）选择 Model 文件 
2）选择图片目录
3）开始运行 Demo
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2801是第一代NPU，第三代高性能AI加速器-SPR5801 Lightspeeur®5801S AI加速器高性能、低功耗，是边缘AI设备的最佳选择。 结合低成本，该芯片支持用于大众市场设备应用，如移动，嵌入式和loT。 该加速器使用带有主机处理器的CNN (Convolutional Neural Networks，卷积神经网络)来执行人工智能任务，例如目标检测、图像分类、语义分割等应用。 提供完整工具链，集成了 YOLO V1/V3/SSD、VGG16、MobileNet 、ResNet18、GnetDet、GnetFC、GnetSeg等开放的的网络结构，让你快速实现高精度的目标检测、图像分类、语义分割任务。 优势：性能、功率、cpu利用率、准确性（与SOTA相当） 可提供硬件参考电路设计、完整的模型转换工具（开放的目标检测网络结构）、SDK工具等。 添加微信：AICHIP2021 |
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