随着大语言模型（LLM）技术的快速迭代，从云端集中式部署到端侧分布式运行的趋势日益明显。端侧小型语言模型（SLM）凭借低延迟、高隐私性和离线可用的独特优势，正在智能设备、边缘计算等场景中展现出巨大潜力。 瑞芯微 RK3576 开发板作为一款聚焦边缘 AI 的硬件平台，其集成的 NPU（神经网络处理器）能否高效支撑多模态 LLM 的本地运行？性能表现如何？  RK3576 多模态纯文字：爱因斯坦有什么贡献 [color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]  RK3576 多模态纯文字：自我介绍
本文将围绕这一核心问题展开 —— 从端侧 SLM 与云端 LLM 的关键差异对比入手，详解 RK3576 开发板的硬件特性与环境配置。 本文以米尔 RK3576 为例，通过实际案例演示多模态 LLM 在该平台的部署效果，为开发者与研究者提供一份兼具实践参考与技术洞察的端侧 AI 部署指南。 本文目录 一、基本介绍
二、环境准备
步骤 1：登录开发板，下载必备资料 步骤 2：替换 NPU Driver 后编译 Ubuntu 并刷机
三、多模态案例：支持图像和文本交互
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]  一、基本介绍 端侧 LLM 模型与云端 LLM 端侧小型语言模型（SLM）与传统云端大型语言模型（LLM）在延迟、隐私和离线可用性三个维度的对比总结。 对比维度 端侧小型语言模型（SLM） 传统云端大型语言模型（LLM）
延迟 ✅ 更低延迟：
- 数据无需上传至云端，本地处理，显著减少网络传输延迟。
- 在边缘设备（如智能手机、Jetson）上，经过量化优化后，推理延迟可低至毫秒级。 ❌ 较高延迟：
- 数据需上传至云端服务器处理，网络延迟不可控，尤其在网络状况不佳时延迟显著增加。
- 云端 LLM 参数量大（数十亿至上百亿），即使计算能力强，单次推理耗时仍较高。
隐私 ✅ 更高隐私性：
- 数据完全在本地处理，无需上传至云端，避免数据泄露风险。
- 适用于敏感场景（如医疗、个人助手），满足 GDPR 等隐私法规要求。 ❌ 隐私风险较高：
- 用户数据需上传至云端，存在数据泄露、滥用风险。
- 即使云端承诺隐私保护，用户仍对数据失去直接控制。
离线可用性 ✅ 完全离线可用：
- 模型部署在本地设备，无需网络连接即可运行。
- 适用于网络不稳定或无网络环境（如野外、航空场景）。 ❌ 依赖网络：
- 必须联网才能访问云端服务，无网络时完全不可用。
- 网络波动或云端服务故障会直接影响可用性。 总结来看，当前端侧部署小语言模型特点体现在三方面： 综上，端侧 SLM 在延迟、隐私和离线可用性上均显著优于云端 LLM。 瑞芯微 RK3576：6TOPS NPU 的能效比标杆，重新定义中端 AIoT 旗舰 作为瑞芯微 2024 年推出的 AIoT 核心平台，RK3576 基于 8nm 制程打造，集成6TOPS 自研 NPU（支持 INT4/INT8/FP16/BF16 混合精度），与旗舰芯片 RK3588 保持相同算力规格，却以更精准的场景化设计，成为中高端边缘设备的首选方案。
 米尔 RK3576 拓展板正面接口图，详见产品介绍[1]
据瑞芯微官方技术文档显示，其 NPU 采用动态稀疏化加速引擎，RK3576 采用了更先进的制程工艺等手段来降低功耗，完美平衡算力与能效。 同算力 NPU 的差异化定位 尽管 RK3576 与 RK3588 均搭载 6TOPS NPU，但两者在生态适配和场景优化上各有侧重： 框架兼容性：双平台均支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等主流框架，但 RK3576 针对 2B 参数级模型（如 Qwen2-VL-2B）进行专项优化，token 生成速度达 10+每秒，适配本地化多模态交互需求； 算力分配：RK3576 的 NPU 集成 512KB 共享内存，减少数据搬运开销，在轻量级视觉任务（如工业缺陷检测）中，单位算力利用率比 RK3588 高 18%（据瑞芯微内部测试数据）； 功耗控制：依托 8nm 工艺与动态电压调节技术，NPU 满负载功耗仅 3.2W，较 RK3588 的 4.1W 降低 22%，更适合电池供电的移动终端。
米尔 RK3576 开发板
与 RK3588 的「同芯不同路」对比 核心维度 RK3576 RK3588 设计哲学
CPU 架构 4×A72（2.2GHz）+4×A53（1.8GHz） 4×A76（2.4GHz）+4×A55（1.8GHz） 性能-成本平衡
vs 极致计算
GPU Mali-G52 MC3（支持 Vulkan 1.2） Mali-G610 MC4（支持 Vulkan 1.3） 3 屏异显（4K@120+2.5K@60+2K@60） vs 7 屏 8K 异显
内存带宽 32 位 LPDDR5（最高 4266Mbps） 64 位 LPDDR5（最高 6400Mbps） 中端场景够用 vs 高端扩展无忧
视频编解码 8K@30fps 解码/4K@60fps 编码 8K@60fps 解码/8K@30fps 编码 主流视频流处理 vs 专业级 8K 制作
典型应用 边缘服务器、8K 安防、虚拟桌面 性价比优先
vs 性能无界 官方数据佐证的市场价值 根据瑞芯微 2025 年 Q2 财报，RK3576 已在平板电脑、交互大屏等领域实现头部客户量产，其30%的成本优势（对比 RK3588 同配置方案）使其在中高端市场占有率环比增长 47%。 例如，某头部物流企业采用 RK3576 开发的手持 PDA，通过 NPU 实时识别包裹条码，单设备成本较 RK3588 方案降低 600 元，同时保持 99.7%的识别准确率（官方测试数据）。 RK3576 并非简单的「低配版 3588」，而是瑞芯微基于场景化需求的精准迭代——在保留旗舰级 6TOPS NPU 的同时，通过 CPU 架构精简、功耗优化和接口整合，让边缘设备既能获得「够用的 AI 能力」，又避免为冗余性能支付成本。正如瑞芯微官方所述：「RK3576 填补了旗舰与主流之间的真空，让每一份算力都服务于真实需求。」对于需本地化部署轻量级 LLM、多模态交互的边缘场景，这款「6TOPS 普及者」正在重新定义中端 AIoT 的价值标准。 瑞芯微 NPU SDK：RKNN 和 RKLLM 瑞芯微的 RKLLM 和 RKNN 是两个定位互补的 SDK，前者专注于大型语言模型（LLM）的端侧部署优化，后者是通用神经网络推理框架。 RKNN 是基础，RKLLM 是垂直扩展： RKNN SDK 是瑞芯微推出的通用神经网络推理框架，支持将 TensorFlow、PyTorch 等主流框架的模型转换为 RKNN 格式，并在瑞芯微 NPU 上高效运行，适用于图像识别、语音处理等任务。支持的模型列表可以见：https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo[2] RKLLM SDK 是基于 RKNN 技术栈的垂直领域优化方案，专门针对大型语言模型（LLM）的端侧部署需求设计，提供从模型转换到推理的完整工具链，包括量化、性能调优和多模态支持。
 RKLLM 量化类型：量化通过降低模型精度来提高推理速度并减少内存使用，不同的策略在性能与准确性之间存在不同的权衡。
总得来说，RKLLM Runtime 依赖 RKNN 的 NPU 驱动进行硬件交互，其底层计算逻辑与 RKNN 共享同一套 NPU 加速引擎。 RKLLM 专为 LLM 设计的转换工具（如 RKLLM-Toolkit），支持 Hugging Face 格式模型的量化（如 w4a16、w8a8）和优化，适配 RK3588、RK3576 等高性能 NPU 芯片，通过降低模型精度来提高推理速度并减少内存使用，不同的策略在性能与准确性之间存在不同的权衡。 其提供 C/C++ 接口（RKLLM Runtime）和多模态推理支持（如图文联合理解），显著降低 LLM 在端侧设备的内存占用和推理延迟。 RKLLM 软件栈可帮助用户快速将 AI 模型部署到瑞芯微芯片上[3]。 RKLLM 使用流程
RKLLM SDK 概览
为使用 RKNPU，用户需先在计算机上运行 RKLLM-Toolkit 工具，将训练好的模型转换为 RKLLM 格式模型，然后使用 RKLLM C API 在开发板上进行推理。 RKLLM-Toolkit 是一款软件开发工具包，供用户在 PC 上进行模型转换和量化。 RKLLM Runtime 为瑞芯微 NPU 平台提供 C/C++编程接口，助力用户部署 RKLLM 模型并加速大语言模型应用的实现。 RKNPU 内核驱动负责与 NPU 硬件交互。它已开源，可在瑞芯微内核代码中找到。
二、环境准备 步骤 1：登录开发板，下载必备资料 确认串口驱动安装。开发板的调试接口（USB Type-C）内部已集成 USB 转 TTL 芯片，连接电脑后会自动识别为一个串口设备（ Windows 下为 COM 口，Linux 下为/dev/ttyUSBx）。
 给开发板插上电源，Debug USB 链接笔记本，之后打开笔记本的设备管理器，在端口(COM 和 LPT)可以看到会多出来 COM5 和 COM6，选择串口连接COM5 (USB-Enhanced-SERIAL-A CH342 (COM5))，并设置速度为 115200。 板子 Debug USB 接口连接上笔记本时，端口出现 COM5和 COM6
root@myd-lr3576x-buildroot:/rockchip-test/npu2# cat /etc/os-release
NAME=Buildroot
VERSION=linux-6.1-stan-rkr3-33-g2275964ac9
ID=buildroot
VERSION_ID=2024.02
PRETTY_NAME="Buildroot 2024.02"
ID_LIKE="buildroot"
RK_BUILD_INFO="haha@haha Mon Jan 6 11:11:37 CST 2025 - rockchip_rk3576"
开发板包装盒子侧面的序列码
可以电脑登陆米尔开发者平台（https://dev.myir.cn/）下载资料，必备的文档、工具、刷机工具、镜像等，如下所示： 米尔提供的 Debian&Linux6.1.75 Distribution V1.1.0
其中 02-Docs(ZH) 文档部分，下面两个必须得好好看看： 这两个文档在后面会指导你使用 02-Images、03-Tools、04-Sources 里面进行刷机、编译内核。
| 
发表于 
