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07、瑞芯微NPU架构讲解

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2026-04-18 08:00:00

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瑞芯微的NPU架构设计以及涉及到的重要概念！

自依止-法依止发消息

这个人很神秘，什么技术都不会！

00、瑞芯微RK系列芯片端侧AI开发

59:28

01、NPU的发展及其必然优势

30:07

02、华为NPU-达芬奇架构

35:49

03、寒武纪MLU架构的技术创新与产品布局

19:15

04、英伟达GPU与jetson协同布局

24:30

05、Goole TPU-从 v1 到 v7 的架构演进之路

22:30

06、瑞芯微NPU芯片产品布局

12:28

07、瑞芯微NPU架构讲解

30:16

08、瑞芯微（Rockchip）NPU AI模型部署全流程图

36:07

09、不同应用场景下的NPU架构设计原则

01:09:59

10、RKNN 工具链与文件结构说明

32:28

11、瑞芯微RKNN开发环境搭建

28:53

12、安装rknn-toolkit2转换环境

10:13

13、构建板端NPU统一环境

28:26

14、测试buildroot下的python推理例程

19:47

15、MobileNet板端部署（一）

46:33

16、MobileNet板端部署（二）

01:19:54

17、ResNet残差网络核心原理讲解+工业应用分析

01:00:36

18、在rk3588上部署ResNet模型全流程

18:13

19、YOLOv5深度技术原理解析（一）

59:01

20、YOLOv5深度技术原理解析（二）

57:09

21、YOLOv5模型在rk3588开发板上部署的全流程

22:12

22、YOLOv5-segment的深度技术解析及工业应用分析

42:30

23、YOLOv5-segment的深度技术解析及工业应用分析（二）

18:21

24、YOLOv5-segment的深度技术解析及工业应用分析（三）

47:41

25、YOLOv5-segment在rk3588上部署流程

14:21

26、YOLOv5~YOLOv6的技术演进讲解

40:56

27、物理直觉与数学问题上阐述检测头与锚框

48:37

28、何为损失函数？其演进方向及所处位置

01:02:27

29、损失函数的数学重构

46:43

30、YOLO v6模型训练策略的数学优化(TAL (Task-Aligned Learning) 动态标签分配)

56:28

31、YOLO v6 系列模型训练策略的数学优化(自蒸馏)

38:19

32、YOLOv6 与 YOLOv7 架构与训练策略对比

35:53

33、YOLOv7目标检测的物理本质与数学建模

25:22

34、骨干网络的数学原理——特征提取的信息论分析

29:34

35、YOLOv6的EfficientRep：结构重参数化的数学原理

22:54

36、YOLOv7的E-ELAN：梯度流的图论分析

19:13

37、Anchor机制的几何先验

16:50

38、损失函数的黎曼几何

19:25

39、训练策略的动态系统分析

13:42

40、YOLOv7 与 YOLOv8 的对比分析

17:58

41、从张量运算到优化理论

32:06

42、YOLOv7的E-ELAN：梯度路径最大化的数学

18:08

43、SPPCSPC vs PAN-FPN：多尺度融合的范式转移

19:28

44、Anchor-Based vs Anchor-Free：几何先验的哲学

28:18

45、Distribution Focal Loss（DFL）的完整推导

15:08

46、损失函数与优化——从ECIoU到TAL

39:23

47、YOLO技术演进路线、选型指南与未来展望

10:53

48、YOLOv8_seg模型部署rk3588开发板上实战

09:03

49、yolox模型在rk3588开发板上部署实战

09:28

50、百度FPaddleSeg语义分割模型部署与全面对比分析

21:06

51、百度PPaddleSeg语义分割模型部署与全面对比分析（二）

19:04

52、百度PPaddleSeg语义分割模型部署与全面对比分析（三）

34:50

53、百度PaddleSeg语义分割模型在rk3588上的部署

06:50

54、RetinaFace模型全解析：技术架构、性能对比

31:09

55、RetinaFace 模型在rk3588上部署实战

05:07

56、PPOCR 模型技术分析与选型指南（一）

26:09

57、PPOCR 模型技术分析与选型指南（二）

44:32

58、PPOCR 模型在rk3588开发板上部署

32:50

59、LPRNet车牌识别模型全解析

28:38

60、LPRNet车牌识别模型在rk3588开发板上部署

18:15

61、Lite-Transformer 模型全面解析（一）

23:25

62、Lite-Transformer全面解析（二）

30:02

63、Lite-Transformer在rk3588开发板上部署

17:45

1、手撕Transformer-词嵌入

26:37

28、有限群表示理论-导读

24:45

29、群论_舒尔引理一

24:16

30、群论_舒尔引理二

24:50

31、群论_有限群表示的酉等价定理

25:32

32、群论_有限群不可约酉表示矩阵元的正交性

43:12

33、群论_有限群完备性定理

46:20

34、特征标第一正交定理（一）

09:31

35、特征标第一正交定理（二）

33:20

36、特征标完备性定理（一）

26:59

38、特征标第二正交性定理

37:37

39、群论_群表示的直积

31:20

40、群论_从直积到诱导表示（一）

34:40

41、群论_从直积到诱导表示（二）

27:05

42、群论_从直积到诱导表示（三）

26:24

43、群论_从直积到诱导表示（四）

24:39

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