RK3588 搭配 EP 模式英玛 EA200I 加速模块说明文档

1. 硬件概述

1.1 核心组件

组件	型号	主要参数
主处理器	RK3588	8核心处理器 (4×Cortex-A76 + 4×Cortex-A55)，主频最高2.4GHz
AI加速模块	英玛 EA200I	EP模式，基于昇腾310B核心，INT8性能可达20TOPS
内存	LPDDR4x	16GB，主频最高4266MHz
存储	eMMC 5.1 / NVMe SSD	支持大容量存储扩展
网络	千兆以太网 / WiFi 6	支持高速网络连接

1.2 硬件连接

• EP接口连接：EA200I模块通过EP接口与RK3588主板连接
• 供电要求：EA200I模块建议单独供电，确保稳定运行
• 散热设计：建议为EA200I模块配备独立散热方案，确保长时间高负载运行

2. 系统配置

• 操作系统：支持Ubuntu 22.04 LTS版本，5.10内核。我们提供该型号系统镜像链接：Ubuntu 22.04 LTS 5.10 镜像
• 驱动要求：镜像中已经自带定制版本昇腾310B驱动，无需自己安装。
• 镜像烧录：镜像烧录与RK瑞芯微系列开发板相同，可以参考瑞芯微官方文档。

3. 软件环境配置

为了能够正确加载测试模型，要配置软件环境。

3.1 用户组添加

首先将当前用户添加到HwHiAiUser组：

sudo usermod -aG HwHiAiUser $USER

这样可以有操作310B的权限。

3.2 conda安装

建议使用conda环境管理工具

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh

安装conda后，创建并激活一个新的环境，使用python3.9：

conda create -n rknn python=3.9
conda activate rknn

3.3 mindspore安装

为了与CANN驱动适配，必须使用mindspore 2.2.4版本

conda install mindspore=2.24 -c mindspore -c conda-forge

4. 模型推理测试

进入项目目录，运行python脚本，此脚本是测试图片识别模型的推理时间：

python mindspore_quick_start.py

最后测试效果如图所示： 可以看到，推理时间都在5ms以内