为什么在 NPU 单核理论算力高达 53 FPS 的情况下，本地 Python 16 线程测试却只有 36 FPS？
本期视频是玩转RK3588 NPU 系列的第三集：我们将深拆解这个看似反直觉的性能悖论。我们将揭秘 Python GIL 锁与线程竞争如何让 NPU 处于“饥饿”状态，并通过两项核心技术——多核并发调度与零拷贝机制，释放 RK3588 这颗 6 TOPS NPU 的真实潜力。
[本集技术看点 / Key Takeaways]
✅ 性能真相：拆解“理想硬件吞吐量”与“工程全链路吞吐量”的本质区别。
✅ 多核调度：利用 Python 多进程与 Core Mask 绑定，突破 GIL 锁瓶颈。
✅ 零拷贝技术：借助C++ 实现零拷贝机制， 彻底消除 memcpy 带来的数据搬运延迟。使NPU 核心利用率从 70% 飙升至 98%。
rknn-toolkit2资源链接:
https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2
视频中涉及到的脚本、测试程序链接：
https://github.com/hannahrepo/rk3588-npu
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