移植Google Gemini Nano到RK3588 NPU，实现高效边缘推理

引言

在嵌入式 AI 开发中，大家常常会遇到模型在硬件平台上运行时出现性能瓶颈的问题，比如推理速度慢、功耗过高，这严重影响了应用的实时性和稳定性 ，导致性能瓶颈，无法满足如智能安防、工业检测等场景的实时性需求。为了解决这些问题，我们可以将轻量模型移植到具有强大算力的硬件平台上。本文将手把手教你将 Google Gemini Nano（或类似轻量模型）移植到 RK3588 NPU，充分发挥 RK3588 NPU 的 6Tops 算力，实现高效的模型推理，提升嵌入式系统的 AI 处理能力。

环境准备

在开始移植之前，我们需要准备好以下软硬件环境：

• 硬件：

  • RK3588 开发板：推荐使用 Firefly ROC-RK3588-PC 等主流开发板，具备强大的算力和丰富的接口，详情可参考rk3588 开发板怎么样 - 电子发烧友网。

  • 电脑：用于模型转换和代码编写，配置建议为 Intel i5