人工智能的重要性是毋庸置疑的。人工智能被認為是第四次工業(yè)革命的引擎，它正面臨著核心算法突破、計算能力快速提高和海量數(shù)據(jù)充分利用的關鍵階段。在人工智能時代，深度學習框架在芯片和應用之間起著承上啟下的作用。在具有強大計算能力的人工智能芯片的支持下，人工智能技術可以得到廣泛的推廣。
5月13日，Rockchip正式宣布其AI芯片RK1808和RK1806適用于Paddle開源深度學習平臺，并與Paddle Lite完全兼容，后者是Paddle的一個輕量級推理引擎。瑞星威與百度的合作有一個明確的目標：——，為人工智能行業(yè)提供更多的應用場景，加快人工智能產品的落地進程。百度飛槳和瑞鑫微兼容性證書
據(jù)了解，瑞星威的AI芯片RK1808和RK1806內置了獨立的NPU神經(jīng)計算單元，INT8的計算能力高達3.0運算
它們采用22納米FD-SOI工藝，在相同性能下的功耗比主流的28納米工藝產品降低了30%左右，在計算能力、性能和功耗方面都有著優(yōu)異的性能。根據(jù)實際測量，瑞新微人工智能芯片在槳式精簡版中運行移動V1只需6.5毫秒，幀率高達153.8 FPS。兩種芯片完全兼容，運行高效穩(wěn)定。
從百度的角度來看，其飛行槳行業(yè)級深度學習開源平臺具有長期的深度學習技術研究和行業(yè)應用積累和經(jīng)驗。它集成了深度學習核心培訓和預測框架、基本模型庫、端到端開發(fā)工具包、工具組件和服務平臺。blade Lite是一款功能完善、易用性強、性能卓越的輕量級推理引擎，支持多種硬件和平臺，具有輕量級部署和高性能實現(xiàn)等重要特性。瑞鑫微RK18xx系列芯片適應槳式精簡
瑞鑫微人工智能芯片在適應飛槳開源深度學習平臺后效果更好。一方面，瑞信微人工智能芯片可以更好地滿足國內用戶的業(yè)務需求，為終端人工智能提供強大的計算能力。另一方面，兩者的融合可以充分發(fā)揮軟硬件結合的優(yōu)勢，加快開發(fā)部署，促進更多人工智能應用的落地。
具體來說，關于瑞鑫微型人工智能芯片在飛槳上的具體操作方法，包括支持的芯片、設備列表、槳葉型號和操作者，以及參考示例的演示，請參見槳葉精簡版文檔。測試設備(EVB RK 1808)
據(jù)了解，除RK1808和RK1806芯片解決方案外，瑞星威旗下配備NPU的AI系列芯片將陸續(xù)升級改造為百度飛盤，進一步深化雙方合作。可以預見，在新正大、瑞星威和百度的推動下，人工智能應用的登陸速度將繼續(xù)加快。