【香橙派AIpro】开箱测评

1.板子开箱

哟,看起来还不错哦!!!

收货清单:

  1. 主板*1

  2. 1.5m数据线*1

  3. 充电头*1

1.1.充电头

近65W的充电头,不错不错。

1.2.主板

1.2.1.上面

哇噢,还送了2.4/5G的WiFi和蓝牙天线。

emm,,,怎么不送个螺丝刀,送个螺丝刀,我高低给风扇卸下来,无风扇硬跑。

有2个HDMI 2.0接口,能不能搞个拓展屏呢??

还有40Pin的扩展接口,找个原理图看看。

1.2.2. 40Pin扩展接口

      相对于香橙派4B来说,香橙派AIpro的扩展接口增加了1个串口和1个PWM引脚,串口不再与SPI接口复用,是一个很好的地方。同时也保留了多个GPIO、I2C、I2S、SPI接口。

       这个40Pin扩展接口,可以接入一些传感器或者与其他MCU进行通信,具有了更好的扩展性,极大地方便了开发者的开发。

1.2.3.下面

32G的闪迪卡,我喜欢。

预留eMMC接口,还是你们会玩。

M.2接口,加个固态硬盘,应该没毛病。

1.2.4.CPU

有网友说:香橙派AIpro用的是海思的方案,芯片的命名规则和海思的命名规则一模一样。

笔者看了一下,还确实是哈,估计大概率就是海思的芯片,但还是得香橙派官方确认。

2.开机上电

2.1.启动方式

这2个拨码开关怎么这么小,没细看还真看不出来。

emm,,,自己看拨码开关旁边的丝印,能看得懂吧,算了还是弄个表格说明一下。

BOOT1

BOOT2

启动方式

说明

R

L

SSD

系统从SSD启动。

L

R

EMMC

系统从eMMC启动。

R

R

SD

系统从SD卡启动。

2.2.香橙派AIpro启动

原神,启动!!!

额额额,不好意思,走错片场了,哈哈哈!

香橙派AIpro,启动!!!

赞,这个界面比香橙派4B要好很多,不像香橙派4B那么单调。

嘶~密码登录密码是啥来着?

找到了!!!

账号

密码

root

Mind@123

HwHiAiUser

Mind@123

等下,我发现了啥,真够霸气的哈!作为开发者人员的我,深表赞同,真的会遇到那种XX客户。

2.3.用户登录

耶,进来了。

就是我的屏幕太小了,看得好难受。

2.4.CPU资源运转情况

htop

上电后,CPU的使用率并不高,是一个正常水平。

2.5.内存使用情况

剩余的内存也不少嘛。嗯~ o(* ̄▽ ̄*)o嘻嘻

3.测试官方AI样例

3.1.登录juypter lab

在系统中了,自带了9个AI应用样例和1个Jupyter Lab启动脚本。

./start_notebook.sh

脚本运行后,会有登录Jupyter Lab的网址链接。

脚本运行后,看看CPU的使用率。

哟,有点东西喔,很不错。CPU的使用率跟开机时候的差不多。

3.2.运行目标检测样例

按照官方用户手册,跑起来!!!

嗯~CPU的使用率上来了,但是问题不大,可以接受。

板子散热也可以,散热器摸着温温的。

再看看对图片的推演。

哦豁,有问题了吧。

0 sports_ball 准确率0.9347(正常)

1 person 准确率0.8385(正常)

2 person 准确率0.5016(是不是有点低了呀)

为什么倒下的那个人没有识别出来?这个问题有点严重。

3.3.运行卡通图像生成样例

生成的卡通图片与实际测试的图片相差是不是太大了?

虽然说都是山峰。

我换个图片看看。

可以换成自己需要测试图片的文件名。

哎哟,这效果好很多了,这次很nice,不过生成的图片偏暗,这里还需要改进。这个跟图像曝光增强样例结合一下,效果估计会更好。

3.4.运行人像分割与背景替换样例

这背景替换,差了点哈,理想的情况应该是桌子也应是完整的。

我再换个图片看看。

唉唉唉,这很明显不行哈。

  1. 人像的手没了。

  2. 人像的肩膀没了。

  3. 人像里的背景没替换掉。

3.5.小结

仅测评了3个官方样例,满分10分,我给6.2分,整体效果不太好,但是CPU资源使用情况不高,是一个比较好的方面。

效果不太好的原因不能完全归根于硬件方面,我认为主要原因有以下几个:

  1. 硬件方面

  2. 模型方面

  3. 数据集方面

  4. 数据预处理方面

4.个人测试

4.1.unixbench跑分

4.1.1安装unixbench

wget http://soft.vpser.net/test/unixbench/unixbench-5.1.2.tar.gz
tar -xzvf unixbench-5.1.2.tar.gz
cd unixbench-5.1.2
sed -i "s/GRAPHIC_TESTS = defined/#GRAPHIC_TESTS = defined/g"
./Makefile # 设置不用图形化
make

4.1.2.运行

./Run

4.1.3.结果

796.4分(3核),看看4核跑分多少。

814.2(4核),再看看其他机子跑分多少。

4.1.4.笔者PC机跑分

笔者PC机:

CPU:AMD Ryzen 7 4800H with Radeon Graphics 2.90 GHz

GPU:NVIDIA GeForce RTX 2060

RAM:16GB

emm,,噗嗤,这个不能比较,毕竟性能摆在那里。

4.1.5.香橙派4B跑分

香橙派4B跑分为582.2分。

4.1.6.小结

香橙派4B跑分:582.2分

香橙派AIpro(3核)跑分:796.4分

香橙派AIpro(4核)跑分:814.2分

笔者PC机跑分:6244.8分

说实在的,相对于香橙派4B来说,香橙派AIpro确实要好很多,但是3核和4核的跑分也没差多少嘛。

4.2.中文GPT2推理

使用开源项目进行推理。

开源项目名称:chinese_gpt2

开源项目地址:https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp/tree/181bcc7488696f14dbb9d850c2e3ff58ecba8bcf/chinese_gpt2

开源项目模型地址: https://huggingface.co/yuanzhoulvpi/gpt2_chinese

开源项目说明:该项目使用了15G的中文语料,使用RTX3090显卡,训练了60个小时,才得到相应的模型。对此,鉴于大模型的训练环境复杂,硬件要求较高,耗时较长,所以笔者仅使用香橙派AIpro进行推理,测评推理效果。

4.2.1.搭建开源项目推理环境

将开源项目以及开源项目的模型下载到本地。

pip install gradio==3.40.0

根据readme.md文件内容,安装对应包。

要用pip安装gradio==3.40.0,否则在运行程序时会报错。

chatbot.py中的路径需改为模型文件目录的路径

4.2.2.推理

python chatbot.py

香橙派AIpro的浏览器输入该地址进行推理。

显然,不管从哪个角度看,推理的效果并不理想,推理了2分钟多都没有出结果,得到的结果还是牛头不对马嘴。不过,CPU的使用率还算过得去。

5.总结

香橙派AIpro相对于香橙派4B来说,是一个更胜一筹的产品,值得称赞。在日常生活的使用中,其性能自然也是够的了,同时也证明了,我们国家在这个领域上的开发人员取得了巨大的进步。但是,香橙派AIpro还是比笔者理想中的香橙派AIpro稍微差了那么一点,期待下一款香橙派产品能让笔者大开眼界。

 

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