如今AI正在交通、教育、医疗、安防等各个垂直领域扮演重要角色。而AI要想占据更为广阔的舞台，就必须继续在应用、场景等层面继续深入。
目前，国内的AI企业正积极布局，充分发挥各自的优化，携手共建全新AI产业形态。从这点看，瑞芯微与百度展开的深度合作，其实就是在为AI生态建设出一份力。
5月13日，瑞芯微Rockchip正式宣布，旗下AI芯片RK1808、RK1806适配百度飞桨(PaddlePaddle)开源深度学习平台，充分兼容飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite。基于此次合作，双方有望为AI行业赋能更多应用、场景，加快AI产品的落地速度。
百度飞桨与瑞芯微兼容性认证书
瑞芯微和百度的合作是从硬软两方面赋能AI应用，在当下的AI时代，深度学习框架和操作系统类似，起着承上启下的作用，连接芯片与应用。而拥有强大算力的AI芯片加持后，AI技术将得到更广泛普及。
其中，百度飞桨集深度学习核心训练和预测框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体。Paddle Lite是飞桨推出的一套功能完善、易用性强且性能卓越的轻量化推理引擎，支持多种硬件、多种平台。
瑞芯微RK18xx系列芯片适配Paddle Lite
瑞芯微的AI芯片RK1808及RK1806，则内置独立NPU神经计算单元，INT8 算力高达3.0TOPs。它们采用22nm FD-SOI工艺，相同性能下的功耗相比主流28nm工艺产品降低约30%。经实测，瑞芯微AI芯片在Paddle Lite中运行MobileNet V1耗时仅为6.5 ms，帧率高达153.8 FPS，二者充分兼容并高效稳定运行。
从实测结果看，与手机等移动端常用的国内外主流CPU相比，RK18系列NPU在MobileNET_v1的耗时表现上佳。这也能够佐证，在AI相关的图像分类、目标检测、语音交互等领域，专用AI芯片将带来更出色的效果。
瑞芯微RK18xx系列芯片在MobileNETV1上对比主流CPU性能卓越
不难发现，通过适配飞桨开源深度学习平台，瑞芯微的AI芯片将更好地赋能国内用户的业务需求，为端侧AI提供强劲算力。二者在融合之后，事实上将软硬件的结合优势全面展现出来。由此，更多AI应用、场景等自然可加速落地。据悉，双方的合作不止于此，除RK1808及RK1808，瑞芯微旗下搭载NPU的AI系列芯片也将陆续升级适配百度飞桨。
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