(1) rknn-toolkit2 설치하기

RKNN SDK 설치하기

rknn-toolkit2는 x86 계열 리눅스 컴퓨터에 설치하는 것을 권장합니다. (arm 계열 지원하지 않음)

출처 : RKNN-toolkit2 Manual

$ mkdir rknn_project 
$ git clone https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2.git
$ conda create -n rknn python=3.8
$ conda activate rknn
$ pip3 install -r rknn-toolkit2/packages/requirements_cp38.txt
$ pip3 install rknn-toolkit2/packages/rknn_toolkit2-2.0.0b0+9bab5682-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

설치를 완료하면

$ python3
>> from rknnlite.api import RKNNLite

으로 설치가 정상적으로 되었는지 확인할 수 있습니다.

rknn-toolkit-lite2

inference에 특화된 라이트 패키지. 추가 기능은 제한되어 있음

rknn-toolkit-lite2는 오렌지 파이에 설치 가능합니다. 마찬가지로 rknn_toolkit2 깃헙 레포지토리를 clone 하고, 시스템 Python 버전에 맞춰서 whl 파일을 설치합니다.

$ pip3 install rknn-toolkit2/rknn-toolkit-lite2/packages/rknn_toolkit_lite2-2.0.0b0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

$ sudo cp rknn-toolkit2/rknpu2/runtime/Linux/rknn_server/aarch64/usr/bin/rknn_server /usr/bin/
$ sudo chmod 777 /usr/bin/rknn_server
$ sudo cp rknn-toolkit2/rknpu2/runtime/Linux/librknn_api/aarch64/librknnrt.so /usr/lib
$ sudo chmod 777 /usr/lib/librknnrt.so

$ export LD_LIBARY_PATH

rknn-toolkit-lite2 설치가 완료되면,

$ python3
>> from rknnlite.api import RKNNLite

 

RKNPU2 드라이버가 잘 잡히는지 확인하기

dmesg | grep -i rknpu
# or
cat /sys/kernel/debug/rknpu/version
# or
cat /sys/kernel/debug/rknpu/driver_version # or
cat /proc/debug/rknpu/driver_version

이와 같이 터미널에 입력했을 때

RKNPU driver: vX.X.X

드라이버 버전이 잘 잡히면 문제가 없는 것입니다.
정상적으로 드라이버가 잡히는 경우라면 다음과 같은 커맨드를 줬을 때 정보가 출력됩니다.

dmesg | grep -i rknpu
# or
cat /sys/kernel/debug/rknpu/version