很荣幸能参加此次AI边缘计算开发板OrangePi AIpro 的测评活动，感谢香橙派官方提供这次机会。OrangePi AIpro是香橙派官方跟华为昇腾合作的新一代边缘计算产品，其使用华为昇腾 AI 技术路线，搭配集成图像处理器，拥有 8GB/16GB LPDDR4X，是一款非常优秀的 Artificial intelligence(AI) 开发板.此次测评站在使用者角度上做些功能测评，如有异议请指出
撰稿人: xinshuwei
日期：2024-05-29
1.硬件开箱
收到开发板 有一个67W AC-DC 转换器 ，一个typec 线，一个开发板
开发板自带散热器 布局很紧凑
香橙派AIpro开发板采用了与华为合作的昇腾310 NPU（Neural Processing Unit），这款AI处理器在深度学习推理应用方面表现优异。经过测试，其主频提升至1.6GHz后，性能得到了显著提升。在主频1.0GHz的情况下，OrangePi AIPro的单核分数平均为590.6，四核分数平均为1932.9；而在主频提升至1.6GHz后，单核分数平均达到了911.9，四核分数平均则高达2909.5。这意味着单核测试得分提高了54.4%，四核测试得分提高了50.5%。
算力测试
香橙派AIpro开发板提供了8/20TOPS澎湃算力，能够满足大多数AI算法原型验证、推理应用开发的需求。
处理器性能：昇腾310 NPU在主频1.6GHz的情况下，展现出了优异的性能。经过测试，其单核分数平均达到了911.9，四核分数平均则高达2909.5。这表明，无论是单核还是多核任务，香橙派AIpro都能提供出色的处理能力。
内存与存储
开发板配备了8GB LPDDR4X内存，确保了数据的快速处理和传输。同时，还支持eMMC存储接口和MicroSD卡插槽，方便用户根据需求进行存储空间的扩展。
AI推理性能
在AI推理性能测试中，香橙派AIpro展现了出色的性能。通过使用不同的AI模型和数据集进行测试，其推理速度和准确率均达到了较高水平。这表明，开发板在图像识别、自然语言处理、语音识别等AI应用场景中都能提供优秀的性能支持。
香橙派AIpro开发板在算力测试中表现出色，其搭载的昇腾310 NPU提供了强大的AI算力支持。无论是在处理器性能、内存与存储、还是AI推理性能方面，都达到了较高水平。这使得香橙派AIpro成为了一款性能优异、功能强大的AI开发板，适用于各种AI应用场景的开发和部署。
硬件框图
电源框图
外设相当丰富
一个千兆网口
两个usb 3.0
2.4/5G wifi +蓝牙
8g 内存
MIPI DSI
2个MIP CSI 摄像头
led 灯
40PIN 扩展 (扩展pinmap 图)
micro usb 调试口
HDMI 2.0 *2 (目前固件只适配了靠近usb 3.0的hdmi 接口，另一个靠近 usb 电源的不能使用)
这里注意下给的天线带了两个导电布(主要用于EMC 策略) 是导电的，不要接触板子，会引起短路，可以连接地
反面有
TF 卡(这里评测使用做为启动媒介)
M.2 2280 接口
32M byte flash
EMMC 预留接口
启动方式选择拨码开关(启动方法参考下图)
2.上电
这里开发板寄过来就已刷好固件在tf 卡中，直接上电就可使用，如果要刷系统参考这里 进行TF 刷系统
目前官网支持两种
如下图进行连接
上电等一会 风扇狂转，风扇降速后，基本hdmi 正常显示
默认固件 密码 Mind@123 ，后续可通过 chgpasswd 自行修改
我这里通过debug 口进行连接，htop 截图
可以看到内存是8g CPU 4核 ，一个为NPU
iostat 截图
存储介质目前使用tf ， 手头没有m.2 的硬盘，后续做个M.2 转sata 做下测评
2.1 wifi
wifi 扫描
nmcli dev wifi
wifi 连接
nmcli dev wifi connect wifi_name password wifi_passwd
wifi_name 替换成SSID name
wifi_passwd 替换成相应的密码
ifconfig 可以查看 ip地址已经分配
dhclient wlan0
如果连不上 使用上面的命令进行dhcp动态分配
ping baidu.com 进行测试
2.2 版本查看
这里Ubuntu 使用的是 22.04
2.3查看源
sudo nano /etc/apt/sources.list
源以换成华为云 不用进行更改
2.4 npu 相关信息查看
npu-smi info
可以看到NPU 使用的是310B4
3.功能测试
3.1 led 点灯
作为一个开发板，要从点灯开始，点灯工程师，哈哈
这里红色管脚未做复用 使用13 作为功能测试
gpio_operate set_direction 1 6 1
查询管脚状态
gpio_operate set_value 1 6 1查询管脚状态
后续建议兼容支持下 wiringOP 库，这样操作基本外设方便些
3.2IIC oled 测试
这里使用iic 7进行测试
先检查i2c-7 是否存在
按下图连接oled 屏幕
通过i2cdetect 可以检测到3c 地址，说明连接正常
# build 安装
apt-get update
apt-get install -y git
git clone https://github.com/orangepi-xunlong/wiringOP.git
#编译
cd wiringOP
./build clean
./build
进入examples目录编译oled demo
cd examples
make oled_demo
./oled_demo /dev/i2c-7
可以看到屏幕正常被点亮，运行正常，后续有机会对代码进行解析。
3.3AI 功能测试
固件默认支持Jupyeter Lab。Jupyter Lab 软件是一个基于 web 的交互式开发环境，集成了代码编辑器、终端、文件管理器等功能，使得开发者可以在一个界面中完成各种任务。并且我们在镜像中也预置了一些可以在 Jupyter Lab 软件中运行的 AI 应用样例。这些样例都是使用 Python 编写的，并调用了 Python 版本的 AscendCL 编程接口。
这里用ocr 进行功能测试
./start_notebook.sh 192.168.1.104上图中会显示出 链接地址及token
复制粘贴到浏览器中
这里跳转到 02-ocr 文件下的main.ipynb 目录下
前面介绍了下CTPN 和SVTR 两个模型 功能及性能
后续在样例运行开始依次运行
加载model 初始化
加载图片 运行模型
输出ocr 结果及识别的位置
将识别结果进行标注
4.总结
总体使用下来，体验还是蛮好的。功能比较强大，后续对于外设再做详细的测试 使用，结合NPU 可以做出一些AI 应用出来，现在的模型层出不穷，大家可以借助NPU TPU FPGA GPU等 搭建起环境，体验科技的力量，愿国内的开源越做越好，更多的志同道合的朋友们参与进来。
参考地址
1.官网网址
2.官方用户手册
📎OrangePi_AI_Pro_昇腾_用户手册_v0.3.1.pdf
3.官方原理图
4.外设样例
https://www.hiascend.com/forum/thread-0239145098860634139-1-1.html
5.学习资源导航
https://www.hiascend.com/forum/thread-0285140173361311056-1-1.html
昇腾万里，让智能无所不及
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