Diese Plattformreferenz für RKNN2 V2.5.0 unterstützt ArmSoM-Entwickler bei der Modellauswahl und -anpassung. Sie bestätigt keine Unterstützung auf allen ArmSoM-Platinen: SoC, tatsächliche Toolkit2-, Runtime-, NPU-Treiber- und BSP-Versionen müssen geprüft werden. Die Quelle nennt keine einheitliche Linux-Kernel-Version. Es wurden keine ArmSoM-Hardwaretests durchgeführt.
Quelle: die bereitgestellte chinesische und englische RKNN2 Supported Operators and Constraints Reference V2.5.0 mit 374 bzw. 384 Seiten. Chinesisch folgt der chinesischen Ausgabe; Englisch, Russisch und Deutsch folgen der englischen. Plattformgrenzen bleiben getrennt. Das englische PDF enthält chinesische I/O-Abbildungen und Ausgabetabellen; zusätzlich werden editierbare lokalisierte Tabellen bereitgestellt. Schreibweisen wie ConvTranpose und ursprüngliche LSTM/GRU-Gleichungen bleiben erhalten; die Formeln stellen keine Korrekturen der SDK-Implementierung dar.
Quellseiten: CN 368–374; EN 378–384.
Operatorreferenz-Serie
RKNN2 V2.5.0 · RK3566/RK3568：Grundlagen und Faltungen
RKNN2 V2.5.0 · RK3566/RK3568：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling
RKNN2 V2.5.0 · RK3566/RK3568：Formen, Slicing und Transposition
RKNN2 V2.5.0 · RK3566/RK3568：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen
RKNN2 V2.5.0 · RK3588：Grundlagen und Faltungen
RKNN2 V2.5.0 · RK3588：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling
RKNN2 V2.5.0 · RK3588：Formen, Slicing und Transposition
RKNN2 V2.5.0 · RK3588：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen
RKNN2 V2.5.0 · RK3562：Grundlagen und Faltungen
RKNN2 V2.5.0 · RK3562：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling
RKNN2 V2.5.0 · RK3562：Formen, Slicing und Transposition
RKNN2 V2.5.0 · RK3562：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen
RKNN2 V2.5.0 · RV1103/RV1106：Grundlagen und Faltungen
RKNN2 V2.5.0 · RV1103/RV1106：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling
RKNN2 V2.5.0 · RV1103/RV1106：Formen, Slicing und Transposition
RKNN2 V2.5.0 · RV1103/RV1106：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen
RKNN2 V2.5.0 · RK3576/RV1126B：Grundlagen und Faltungen
RKNN2 V2.5.0 · RK3576/RV1126B：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling
RKNN2 V2.5.0 · RK3576/RV1126B：Formen, Slicing und Transposition
RKNN2 V2.5.0 · RK3576/RV1126B：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen
RKNN2 V2.5.0 · RK2118：Grundlagen und Faltungen
RKNN2 V2.5.0 · RK2118：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling
RKNN2 V2.5.0 · RK2118：Formen, Slicing und Transposition
RKNN2 V2.5.0 · RK2118：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen
RKNN2 V2.5.0 · RV1103B/RV1106B：Grundlagen und Faltungen
RKNN2 V2.5.0 · RV1103B/RV1106B：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling
RKNN2 V2.5.0 · RV1103B/RV1106B：Formen, Slicing und Transposition
RKNN2 V2.5.0 · RV1103B/RV1106B：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen
RKNN2 V2.5.0 · Unterstützung und Grenzen der CPU-Operatoren
RKNN2 V2.5.0 · Unterstützung und Grenzen der GPU-Operatoren
RKNN2 V2.5.0 · Modell-I/O, Ausrichtung und Faltungsgrenzen
Beschränkungen für Modelleingaben und -ausgaben
Beschränkungen der Modelleingaben
-
Diese Ausrichtungsbeschränkungen gelten nur für Zero-Copy-APIs, nicht für gewöhnliche APIs.
-
Die Ausrichtung der Eingangsbreite lässt sich über w_stride der Zero-Copy-API abfragen. Hinweis: w_stride kann nicht geändert werden.
-
Nur die Eingangsbreite (width) hat abhängig von channel Ausrichtungsanforderungen; sonst bestehen keine Einschränkungen.
-
Werden mean und scale nicht benötigt, mean und scale auf 0 beziehungsweise 1 setzen.
-
Bei channel>4 verwenden mean/scale einheitlich den ersten Wert, also mean[0] und scale[0].
-
Bei einer ersten Schicht mit Gleitkommatyp entfällt die quant-Operation.
-
RV1106/RV1103/RV1103B unterstützen keine CPU-Operationen mean/scale/quant.
-
Einzelheiten zur Verwendung stehen in Rockchip_RKNPU_User_Guide_RKNN_SDK.
RK3566/RK3568
Editierbare Übertragung des Originals (verbundene Zellen aufgelöst):
| Plattform | Präzision der ersten Schicht | Eingabedimensionen | Konfigurierter Eingabetyp der ersten Schicht | mean/scale/quant-Backend | width-Ausrichtung (Elemente), channel=1,3,4 | width-Ausrichtung (Elemente), channel≠1,3,4 | width-Grenzen, channel=1,3,4 | width-Grenzen, channel≠1,3,4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RK3566/RK3568 | int8 | 4 | uint8 | NPU | 8 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3566/RK3568 | int8 | 4 | int8 | NPU | 8 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3566/RK3568 | int8 | 4 | float16 | CPU | 8 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3566/RK3568 | int8 | 4 | Andere Typen (Eingabeausrichtung kann abweichen) | CPU | 8 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3566/RK3568 | float16 | 4 | uint8 | CPU | 4 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3566/RK3568 | float16 | 4 | int8 | CPU | 4 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3566/RK3568 | float16 | 4 | float16 | CPU | 4 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3566/RK3568 | float16 | 4 | Andere Typen (Eingabeausrichtung kann abweichen) | CPU | 4 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3566/RK3568 | Uneingeschränkt | Nicht 4-dimensional | Uneingeschränkt | CPU | 1 | 1 | Uneingeschränkt | Uneingeschränkt |
Für jeden Faltungstyp müssen width/kernel_h/kernel_w beide folgenden Bedingungen erfüllen. N muss eine ganze Zahl von 1 bis 7 sein; Faltungen außerhalb dieses Bereichs werden nicht unterstützt. Die N-Berechnung folgt. Die Abbildung verwendet dilation_kernel_h/w statt dilated_kernel_h/w im letzten Kapitel; die Schreibweise der Abbildung bleibt erhalten.
| Bedingung | Formel |
|---|---|
| A (1) | width * dilation_kernel_h < 1024 * N |
| A (2) | width <= 4096 |
| A / Convolution | N = 8 - CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128) |
| A / Depthwise Convolution | N = 8 - CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 4096) |
| A / ConvTranspose/Deconvolution | N = 8 - CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128) |
| Bedingung | Formel |
|---|---|
| B (1) | width * dilation_kernel_h < 1024 * N |
| B (2) | width <= 4096 |
| B / Convolution | N = 8 - CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128) |
| B / Depthwise Convolution | N = 8 - CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 4096) |
| B / ConvTranspose/Deconvolution | N = 8 - CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128) |
RK3588
Editierbare Übertragung des Originals (verbundene Zellen aufgelöst):
| Plattform | Präzision der ersten Schicht | Eingabedimensionen | Konfigurierter Eingabetyp der ersten Schicht | mean/scale/quant-Backend | width-Ausrichtung (Elemente), channel=1,3,4 | width-Ausrichtung (Elemente), channel≠1,3,4 | width-Grenzen, channel=1,3,4 | width-Grenzen, channel≠1,3,4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RK3588 | int8 | 4 | uint8 | NPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3588 | int8 | 4 | int8 | NPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3588 | int8 | 4 | float16 | CPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3588 | int8 | 4 | Andere Typen (Eingabeausrichtung kann abweichen) | CPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3588 | float16 | 4 | uint8 | CPU | 8 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3588 | float16 | 4 | int8 | CPU | 8 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3588 | float16 | 4 | float16 | CPU | 8 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3588 | float16 | 4 | Andere Typen (Eingabeausrichtung kann abweichen) | CPU | 8 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3588 | Uneingeschränkt | Nicht 4-dimensional | Uneingeschränkt | CPU | 1 | 1 | Uneingeschränkt | Uneingeschränkt |
Für jeden Faltungstyp müssen width/kernel_h/kernel_w beide folgenden Bedingungen erfüllen. N muss eine ganze Zahl von 1 bis 7 sein; Faltungen außerhalb dieses Bereichs werden nicht unterstützt. Die N-Berechnung folgt. Die Abbildung verwendet dilation_kernel_h/w statt dilated_kernel_h/w im letzten Kapitel; die Schreibweise der Abbildung bleibt erhalten.
| Bedingung | Formel |
|---|---|
| A (1) | width * dilation_kernel_h <= 2048 * N |
| A (2) | width <= 8192 |
| A / Convolution | N = 12 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 3) |
| A / Depthwise Convolution | N = 12 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 2048), 3) |
| A / ConvTranspose/Deconvolution | N = 12 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 3) |
| Bedingung | Formel |
|---|---|
| B (1) | width * dilation_kernel_h <= 1024 * N |
| B (2) | width <= 8192 |
| B / Convolution | N = 12 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 3) |
| B / Depthwise Convolution | N = 12 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 2048), 3) |
| B / ConvTranspose/Deconvolution | N = 12 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 3) |
RV1103/RV1106
Editierbare Übertragung des Originals (verbundene Zellen aufgelöst):
| Plattform | Präzision der ersten Schicht | Eingabedimensionen | Konfigurierter Eingabetyp der ersten Schicht | mean/scale/quant-Backend | width-Ausrichtung (Elemente), channel=1,3,4 | width-Ausrichtung (Elemente), channel≠1,3,4 | width-Grenzen, channel=1,3,4 | width-Grenzen, channel≠1,3,4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RV1103/RV1106 | int8 | 4 | uint8 | NPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
Für jeden Faltungstyp müssen width/kernel_h/kernel_w beide folgenden Bedingungen erfüllen. N muss eine ganze Zahl von 1 bis 7 sein; Faltungen außerhalb dieses Bereichs werden nicht unterstützt. Die N-Berechnung folgt. Die Abbildung verwendet dilation_kernel_h/w statt dilated_kernel_h/w im letzten Kapitel; die Schreibweise der Abbildung bleibt erhalten.
| Bedingung | Formel |
|---|---|
| A (1) | width * dilation_kernel_h <= 2048 * N |
| A (2) | width <= 4096 |
| A / Convolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
| A / Depthwise Convolution | N = 8 - CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 4096) |
| A / ConvTranspose/Deconvolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
Der Originalkopf verweist auf Anmerkung 9; die vorliegenden Eingabehinweise enthalten nur 1–8. Anmerkung 9 wurde nicht gefunden und wird nicht erfunden.
RK3562
Editierbare Übertragung des Originals (verbundene Zellen aufgelöst):
| Plattform | Präzision der ersten Schicht | Eingabedimensionen | Konfigurierter Eingabetyp der ersten Schicht | mean/scale/quant-Backend | width-Ausrichtung (Elemente), channel=1,3,4 | width-Ausrichtung (Elemente), channel≠1,3,4 | width-Grenzen, channel=1,3,4 | width-Grenzen, channel≠1,3,4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RK3562 | int8 | 4 | uint8 | NPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3562 | int8 | 4 | int8 | NPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3562 | int8 | 4 | float16 | CPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3562 | int8 | 4 | Andere Typen (Eingabeausrichtung kann abweichen) | CPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3562 | float16 | 4 | uint8 | CPU | 8 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3562 | float16 | 4 | int8 | CPU | 8 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3562 | float16 | 4 | float16 | CPU | 8 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3562 | float16 | 4 | Andere Typen (Eingabeausrichtung kann abweichen) | CPU | 8 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3562 | Uneingeschränkt | Nicht 4-dimensional | Uneingeschränkt | CPU | 1 | 1 | Uneingeschränkt | Uneingeschränkt |
Für jeden Faltungstyp müssen width/kernel_h/kernel_w beide folgenden Bedingungen erfüllen. N muss eine ganze Zahl von 1 bis 7 sein; Faltungen außerhalb dieses Bereichs werden nicht unterstützt. Die N-Berechnung folgt. Die Abbildung verwendet dilation_kernel_h/w statt dilated_kernel_h/w im letzten Kapitel; die Schreibweise der Abbildung bleibt erhalten.
| Bedingung | Formel |
|---|---|
| A (1) | width * dilation_kernel_h <= 2048 * N |
| A (2) | width <= 4096 |
| A / Convolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
| A / Depthwise Convolution | N = 8 - CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 4096) |
| A / ConvTranspose/Deconvolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
| Bedingung | Formel |
|---|---|
| B (1) | width * dilation_kernel_h <= 2048 * N |
| B (2) | width <= 4096 |
| B / Convolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
| B / Depthwise Convolution | N = 8 - CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 4096) |
| B / ConvTranspose/Deconvolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
RK3576/RV1126B
Editierbare Übertragung des Originals (verbundene Zellen aufgelöst):
| Plattform | Präzision der ersten Schicht | Eingabedimensionen | Konfigurierter Eingabetyp der ersten Schicht | mean/scale/quant-Backend | width-Ausrichtung (Elemente), channel=1,3,4 | width-Ausrichtung (Elemente), channel≠1,3,4 | width-Grenzen, channel=1,3,4 | width-Grenzen, channel≠1,3,4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RK3576/RV1126B | int8 | 4 | uint8 | NPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3576/RV1126B | int8 | 4 | int8 | NPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3576/RV1126B | int8 | 4 | float16 | CPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3576/RV1126B | int8 | 4 | Andere Typen (Eingabeausrichtung kann abweichen) | CPU | 16 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK3576/RV1126B | float16 | 4 | uint8 | CPU | 8 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3576/RV1126B | float16 | 4 | int8 | CPU | 8 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3576/RV1126B | float16 | 4 | float16 | CPU | 8 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3576/RV1126B | float16 | 4 | Andere Typen (Eingabeausrichtung kann abweichen) | CPU | 8 | 1 | B | Uneingeschränkt |
| RK3576/RV1126B | Uneingeschränkt | Nicht 4-dimensional | Uneingeschränkt | CPU | 1 | 1 | Uneingeschränkt | Uneingeschränkt |
Für jeden Faltungstyp müssen width/kernel_h/kernel_w beide folgenden Bedingungen erfüllen. N muss eine ganze Zahl von 1 bis 7 sein; Faltungen außerhalb dieses Bereichs werden nicht unterstützt. Die N-Berechnung folgt. Die Abbildung verwendet dilation_kernel_h/w statt dilated_kernel_h/w im letzten Kapitel; die Schreibweise der Abbildung bleibt erhalten.
| Bedingung | Formel |
|---|---|
| A (1) | width * dilation_kernel_h <= 2048 * N |
| A (2) | width <= 4096 |
| A / Convolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
| A / Depthwise Convolution | N = 8 - CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 2048) |
| A / ConvTranspose/Deconvolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
| Bedingung | Formel |
|---|---|
| B (1) | width * dilation_kernel_h <= 2048 * N |
| B (2) | width <= 4096 |
| B / Convolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
| B / Depthwise Convolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 2048), 3) |
| B / ConvTranspose/Deconvolution | N = 12 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
RK2118
Editierbare Übertragung des Originals (verbundene Zellen aufgelöst):
| Plattform | Präzision der ersten Schicht | Eingabedimensionen | Konfigurierter Eingabetyp der ersten Schicht | mean/scale/quant-Backend | width-Ausrichtung (Elemente), channel=1,3,4 | width-Ausrichtung (Elemente), channel≠1,3,4 | width-Grenzen, channel=1,3,4 | width-Grenzen, channel≠1,3,4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RK2118 | float16 | 4 | float16 | CPU | 4 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RK2118 | float16 | Nicht 4-dimensional | float16 | CPU | 1 | 1 | A | Uneingeschränkt |
Für jeden Faltungstyp müssen width/kernel_h/kernel_w beide folgenden Bedingungen erfüllen. N muss eine ganze Zahl von 1 bis 7 sein; Faltungen außerhalb dieses Bereichs werden nicht unterstützt. Die N-Berechnung folgt. Die Abbildung verwendet dilation_kernel_h/w statt dilated_kernel_h/w im letzten Kapitel; die Schreibweise der Abbildung bleibt erhalten.
| Bedingung | Formel |
|---|---|
| A (1) | width * dilation_kernel_h <= 2048 * N |
| A (2) | width <= 4096 |
| A / Convolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
| A / Depthwise Convolution | N = 8 - CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 4096) |
| A / ConvTranspose/Deconvolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
RV1103B
Editierbare Übertragung des Originals (verbundene Zellen aufgelöst):
| Plattform | Präzision der ersten Schicht | Eingabedimensionen | Konfigurierter Eingabetyp der ersten Schicht | mean/scale/quant-Backend | width-Ausrichtung (Elemente), channel=1,3,4 | width-Ausrichtung (Elemente), channel≠1,3,4 | width-Grenzen, channel=1,3,4 | width-Grenzen, channel≠1,3,4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RV1103B/RV1106B | int8 | 4 | uint8 | NPU | 8 | 1 | A | Uneingeschränkt |
| RV1103B/RV1106B | int8 | 4 | int8 | NPU | 8 | 1 | A | Uneingeschränkt |
Für jeden Faltungstyp müssen width/kernel_h/kernel_w beide folgenden Bedingungen erfüllen. N muss eine ganze Zahl von 1 bis 7 sein; Faltungen außerhalb dieses Bereichs werden nicht unterstützt. Die N-Berechnung folgt. Die Abbildung verwendet dilation_kernel_h/w statt dilated_kernel_h/w im letzten Kapitel; die Schreibweise der Abbildung bleibt erhalten.
| Bedingung | Formel |
|---|---|
| A (1) | width * dilation_kernel_h <= 2048 * N |
| A (2) | width <= 4096 |
| A / Convolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
| A / Depthwise Convolution | N = 8 - CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 4096) |
| A / ConvTranspose/Deconvolution | N = 8 - MAX(CEIL((dilation_kernel_h * dilation_kernel_w) / 128), 2) |
Der Originalkopf verweist auf Anmerkung 9; die vorliegenden Eingabehinweise enthalten nur 1–8. Anmerkung 9 wurde nicht gefunden und wird nicht erfunden.
Beschränkungen der Modellausgaben
-
Für einen NHWC-Ausgabetensor ist Ausrichtung erforderlich, wenn die NPU die Ausgabekonvertierung ausführt; bei CPU-Implementierung besteht keine Ausrichtungsanforderung.
-
Die Ausgabepräzision int8/float16 bezeichnet den ursprünglichen Ausgabedatentyp der letzten Modellschicht.
-
Bei NCHW-Ausgabe auf der NPU über eine Zero-Copy-Schnittstelle richtet sich die allokierte Ausgabespeichergröße size nach dem abgefragten size-Wert.
-
Bei NC1HWC2-Ausgabe richtet sich die allokierte Ausgabespeichergröße size nach dem abgefragten size-Wert.
RK3566/RK3568
| Plattform | Ausgabepräzision | Ausgabedimensionen | Ausgabe-Layout | Channel-Ausrichtung | H*W-Ausrichtung |
|---|---|---|---|---|---|
| RK3566/RK3568 | int8 | 4 | NCHW | Keine | Keine |
| RK3566/RK3568 | int8 | 4 | NHWC | Ausrichtung an 8 | Keine |
| RK3566/RK3568 | int8 | 4 | NC1HWC2 | Letzte Schicht Faltung: Ausrichtung an 16; andere Operatoren: an 8 | Ausrichtung an 4 |
| RK3566/RK3568 | int8 | 4 | UNDEFINE | Keine | Keine |
| RK3566/RK3568 | float16 | 4 | NCHW | Keine | Keine |
| RK3566/RK3568 | float16 | 4 | NHWC | Ausrichtung an 4 | Keine |
| RK3566/RK3568 | float16 | 4 | NC1HWC2 | Letzte Schicht Faltung: Ausrichtung an 8; andere Operatoren: an 4 | Ausrichtung an 4 |
| RK3566/RK3568 | float16 | 4 | UNDEFINE | Keine | Keine |
| RK3566/RK3568 | Uneingeschränkt | Nicht 4D | UNDEFINE | Keine | Keine |
RK3588
| Plattform | Ausgabepräzision | Ausgabedimensionen | Ausgabe-Layout | Channel-Ausrichtung | H*W-Ausrichtung |
|---|---|---|---|---|---|
| RK3588 | int8 | 4 | NCHW | Keine | Keine |
| RK3588 | int8 | 4 | NHWC | Ausrichtung an 16 | Keine |
| RK3588 | int8 | 4 | NC1HWC2 | Letzte Schicht Faltung: Ausrichtung an 32; andere Operatoren: an 16 | Ausrichtung an 4 |
| RK3588 | int8 | 4 | UNDEFINE | Keine | Keine |
| RK3588 | float16 | 4 | NCHW | Keine | Keine |
| RK3588 | float16 | 4 | NHWC | Ausrichtung an 8 | Keine |
| RK3588 | float16 | 4 | NC1HWC2 | Letzte Schicht Faltung: Ausrichtung an 16; andere Operatoren: an 8 | Ausrichtung an 4 |
| RK3588 | float16 | 4 | UNDEFINE | Keine | Keine |
| RK3588 | Uneingeschränkt | Nicht 4D | UNDEFINE | Keine | Keine |
RV1103/RV1106
| Plattform | Ausgabepräzision | Ausgabedimensionen | Ausgabe-Layout | Channel-Ausrichtung | H*W-Ausrichtung |
|---|---|---|---|---|---|
| RV1103/RV1106 | int8 | 4 | NC1HWC2 | Letzte Schicht Faltung: Ausrichtung an 32; andere Operatoren: an 16 | Ausrichtung an 4 |
| RV1103/RV1106 | int8 | 4 | NHWC | Keine | Keine |
RK3562
| Plattform | Ausgabepräzision | Ausgabedimensionen | Ausgabe-Layout | Channel-Ausrichtung | H*W-Ausrichtung |
|---|---|---|---|---|---|
| RK3562 | int8 | 4 | NCHW | Keine | Keine |
| RK3562 | int8 | 4 | NHWC | Keine | Keine |
| RK3562 | int8 | 4 | NC1HWC2 | Letzte Schicht Faltung: Ausrichtung an 32; andere Operatoren: an 16 | Ausrichtung an 4 |
| RK3562 | int8 | 4 | UNDEFINE | Keine | Keine |
| RK3562 | float16 | 4 | NCHW | Keine | Keine |
| RK3562 | float16 | 4 | NHWC | Keine | Keine |
| RK3562 | float16 | 4 | NC1HWC2 | Letzte Schicht Faltung: Ausrichtung an 16; andere Operatoren: an 8 | Ausrichtung an 4 |
| RK3562 | float16 | 4 | UNDEFINE | Keine | Keine |
| RK3562 | Uneingeschränkt | Nicht 4D | UNDEFINE | Keine | Keine |
RK3576/RV1126B
| Plattform | Ausgabepräzision | Ausgabedimensionen | Ausgabe-Layout | Channel-Ausrichtung | H*W-Ausrichtung |
|---|---|---|---|---|---|
| RK3576/RV1126B | int8 | 4 | NCHW | Keine | Keine |
| RK3576/RV1126B | int8 | 4 | NHWC | Keine | Keine |
| RK3576/RV1126B | int8 | 4 | NC1HWC2 | Letzte Schicht Faltung: Ausrichtung an 32; andere Operatoren: an 16 | Ausrichtung an 4 |
| RK3576/RV1126B | int8 | 4 | UNDEFINE | Keine | Keine |
| RK3576/RV1126B | float16 | 4 | NCHW | Keine | Keine |
| RK3576/RV1126B | float16 | 4 | NHWC | Keine | Keine |
| RK3576/RV1126B | float16 | 4 | NC1HWC2 | Letzte Schicht Faltung: Ausrichtung an 16; andere Operatoren: an 8 | Ausrichtung an 4 |
| RK3576/RV1126B | float16 | 4 | UNDEFINE | Keine | Keine |
| RK3576/RV1126B | Uneingeschränkt | Nicht 4D | UNDEFINE | Keine | Keine |
RK2118
| Plattform | Ausgabepräzision | Ausgabedimensionen | Ausgabe-Layout | Channel-Ausrichtung | H*W-Ausrichtung |
|---|---|---|---|---|---|
| RK2118 | float16 | 4 | NC1HWC2 | Letzte Schicht Faltung: Ausrichtung an 8; andere Operatoren: an 4 | Ausrichtung an 4 |
| RK2118 | float16 | 4 | NHWC | Keine | Keine |
| RK2118 | float16 | Nicht 4D | UNDEFINE | Keine | Keine |
RV1103B/RV1106B
| Plattform | Ausgabepräzision | Ausgabedimensionen | Ausgabe-Layout | Channel-Ausrichtung | H*W-Ausrichtung |
|---|---|---|---|---|---|
| RV1103B/RV1106B | int8 | 4 | NC1HWC2 | Letzte Schicht Faltung: Ausrichtung an 8; andere Operatoren: an 8 | Ausrichtung an 4 |
| RV1103B/RV1106B | int8 | 4 | NHWC | Keine | Keine |
Besondere Hinweise
dilated_kernel_h
dilated_kernel_h = kernel_h * dilations_h - dilations_h + 1
dilated_kernel_w
dilated_kernel_w = kernel_w * dilations_w - dilations_w + 1