In der heutigen Welt der künstlichen Intelligenz gewinnt Edge AI zunehmend an Bedeutung, da immer mehr Anwendungen Echtzeitanalysen und datennahe Verarbeitung erfordern. Die Verarbeitung direkt am Gerät oder nah an der Datenquelle reduziert Latenzzeiten, erhöht den Datenschutz und entlastet zentrale Cloud-Infrastrukturen. In diesem Kontext erweist sich das Rockchip NPU Toolkit als eine leistungsstarke Softwareplattform, die speziell für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten mit Rockchip-Chips entwickelt wurde. Das Toolkit bietet eine nahtlose Integration von KI-Modellen und maximiert die Leistungsfähigkeit der integrierten Neural Processing Units (NPUs) auf einer Vielzahl von Rockchip-Prozessoren. Rockchip ist seit Jahren ein führender Anbieter für System-on-Chips (SoCs), die hauptsächlich in Embedded-Systemen, IoT-Geräten und mobilen Endgeräten eingesetzt werden.
Die NPUs dieser Chips sind speziell für Deep Learning-Operationen optimiert und ermöglichen die Beschleunigung von KI-Berechnungen bei gleichzeitig niedrigem Energieverbrauch, was sie ideal für den Edge-Bereich macht. Das RKNN-Toolkit2, eine Weiterentwicklung der ursprünglichen RKNN-Toolkit-Plattform, ist das Herzstück der Rockchip NPU Software-Entwicklung. Mit diesem Toolkit können Entwickler zunächst KI-Modelle, die in Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder ONNX trainiert wurden, in ein spezielles RKNN-Format konvertieren. Dieser Schritt ist essentiell, um die Modelle für die Ausführung auf den NPUs der Rockchip-Chips zu optimieren. Die Konvertierung profitiert von umfangreichen Optimierungstechniken, welche die Ausführungszeit minimieren und den Speicherbedarf reduzieren.
Darüber hinaus gelingt es dem Toolkit, verschiedene Low-Level-Operationen automatisch zu inferieren und passend für die Hardware zu optimieren. Nach der erfolgreichen Konvertierung kann das Modell direkt auf dem Zielgerät entweder mit der C/C++ API oder der Python API ausgeführt werden. Dies erhöht die Flexibilität bei der Entwicklung und ermöglicht es sowohl systemnahen als auch Skript-basierten Anwendungen, von der Hardwarebeschleunigung zu profitieren. Rockchip bietet mit dem RKNN-Toolkit-Lite2 eine leichtgewichtige Version des Toolkits an, die speziell auf Python-Anwendungen zugeschnitten ist und eine einfachere Implementierung von KI-Funktionalitäten auf der NPU gewährleistet. Die Kombination aus voller Leistung, einfacher Bedienbarkeit und umfassender Dokumentation macht das Toolkit zu einem attraktiven Werkzeug für Entwickler, die darauf abzielen, intelligente Funktionen in ihre Edge-Geräte zu integrieren.
Das Rockchip NPU Toolkit ist mit einer Vielzahl von Plattformen kompatibel. Zu den bekanntesten gehören die RK3588-, RK3576-, RK3566- und RK3568-Serien sowie verschiedene Modelle der RV110x Reihe. Diese breite Unterstützung stellt sicher, dass viele Geräte, von leistungsstarken Embedded-Systemen bis hin zu kleineren IoT-Modulen, von der beschleunigten KI-Verarbeitung profitieren können. Die gezielte Optimierung des Toolkits für diese Plattformen führte zu einer verbesserten Leistung und stabilen Laufzeit. Ein entscheidender Vorteil des Rockchip NPU Toolkits ist die Offenheit und Transparenz im Software-Stack.
Der Kernel-Treiber für das NPU-Subsystem ist Open Source und in den offiziellen Rockchip-Kernelquellen verfügbar. Dies gibt Entwicklern nicht nur die Möglichkeit, den Treiber an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen, sondern trägt auch zu einer aktiven Community bei, die bei Problemen schnell Unterstützung leisten kann. Für alle älteren oder spezifischen Rockchip-Prozessoren, etwa den RK1808, RV1109, RK3399Pro oder RP1106, stellt Rockchip separate Repositories und SDKs bereit. So bleibt die Kompatibilität gewährleistet und Nutzer finden für nahezu jede Hardwareversion passende Tools und Ressourcen. Neben der Basiskonvertierung und -inferenz ist das Toolkit mit zusätzlichen Features ausgestattet, die den Entwickleralltag erleichtern.
Darunter fallen Funktionen zur automatischen gemischten Präzision (Mixed Precision), welche die Rechenleistung optimiert, Operationen wie Einsum und Norm, die für verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen essenziell sind, sowie verbesserte Graph-Optimierungsmechanismen, die die Ausführung des Modells insgesamt effizienter machen. Die regelmäßigen Updates zeigen das kontinuierliche Engagement von Rockchip, das Toolkit an neue Hardwarevarianten anzupassen und bestehende Funktionen zu verbessern. Ein bemerkenswertes Beispiel dafür ist die aktuelle Version v2.3.2, die Erweiterungen für die Plattform RV1126B enthält und mehrere Optimierungen an der Graph-Ablaufsteuerung beinhaltet.
Für Entwickler, die sich mit Sprachmodellen und Large Language Models (LLMs) auseinandersetzen möchten, bietet Rockchip mit dem RKNN-LLM SDK eine spezialisierte Lösung. Diese ermöglicht die effiziente Ausführung großer Sprachmodelle auf Rockchip NPUs, was besonders für Anwendungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung am Edge von Bedeutung ist. Die Verfügbarkeit von Docker-Images, umfangreicher Beispielcodes und detaillierten Dokumentationen erleichtert den Einstieg erheblich und spart wertvolle Entwicklungszeit. Neben technischen Aspekten ist auch der Community-Support ein bedeutender Faktor beim Einsatz des RKNN-Toolkits. Rockchip fördert aktiv den Austausch zwischen Entwicklern über Plattformen wie QQ-Gruppen und setzt auf ein Feedback-System, um Verbesserungsvorschläge und Fehlerberichte aufzunehmen.
