NPU am start, und jetzt?

Ich hatte jetzt schon einige sbc mit NPU aber so wirklich genutzt habe ich sie nie. Kann jemand vielleicht mal erklären welche Möglichkeiten so ein Board bietet? Ist das eher für Training oder um fertige Modelle abzuarbeiten?
Ich setze hier voll auf unsere Technikgenies. Ich komme mit Google nicht wirklich weiter.

Es gibt so gut wie keine Software, die die NPU in PC CPUs nutzt.
Spontan würde mir einzig Windows Recall einfallen, was die NPU nutzt.
Und nein, zum Trainieren taugt die nicht. Das ist gedacht rein zum nutzen von Modellen geringer bis mäßiger Komplexität.

Ich meinte solche Boards die mit einer npu werben. Orangpi z.B. muss ja irgendeinen nutzen haben.

Das sind ja Embedded Boards. Da sind halt SoCs draufgepackt worden, die das mitbringen. Wie beispielsweise die Rockchip SoCs.
Diese SoCs sind aber primär für Mobil-Anwendungen wie Tablets usw. konzipiert. Und die NPU darin leistet halt das, was man eben auch von Tablets und Smartphones kennt:
Dinge wie einfache Bildbearbeitung, Objekterkennung, Stimmsynthese oder Erkennung. Und das dann eben ohne die CPU zu beanspruchen, um Akku zu sparen.

Wie gesagt sind das keine leistungsstarken AI-Beschleuniger. Das dient einfach nur zum Strom sparen.
Son RockChip mackt 6-8 TOPS, eine schnöde RTX 5060 über 600 - also das hundertfache.
Zudem hat die Grafikkarte im Vergleich zu diesen Embedded Boards den Vorteil sehr schnellen GDDR zu haben, der einen riesigen Durchsatz schafft.
Diese idR verbauten LPDDR4 Speicher sind deutlich langsamer. Das ist das selbe Problem wie auf dem PC per CPU inferenzing zu machen. Die CPU ist schon schnell genug, nur der Speicherdurchsatz ist halt mies.

Also, was kann man mit so Boards machen:
Eine Industrieanwendung mit Bilderkennung, um z.B. auf einem Fließband "falsche" Dinge zu erkennen. Einen Roboter, der irgend einem Objekt folgt, oder eine Drohne die das tut (DJI z.B. mit dem Follow-Modus nutzt sowas).
Also halt speziell implementierte Anwendungen, für den ein oder anderen Zweck.

Und werben tun heute alle mit AI... AI, AI, AI... the more you buy, je schneller isset vorbei!

Eine NPU auf nem SBC ist halt ne kleine Recheneinheit fürs Vorhersagen, kein Trainingsmonster. Die Dinger sind darauf ausgelegt, Matrizen zu multiplizieren und dabei wenig Strom zu fressen – nicht tagelang Backpropagation zu quälen wie eine dicke GPU im Rechner oder in der Cloud.
Verkauft wird das Ganze als Edge-KI: Kamera oder Mikrofon dranhängen, Modell draufpacken und dann lokal Entscheidungen treffen, ohne Cloud und mit vernünftigem Stromverbrauch. Typische Anwendungen sind Echtzeit-Bildverarbeitung, Objekterkennung, Predictive Maintenance oder Sensorauswertung am Netzrand.
Beim Training sieht die Sache aber anders aus: Theoretisch kann man auf vielen NPUs was trainieren, praktisch macht das kaum jemand ernsthaft. Größere Netze, erst recht LLMs, werden einfach auf GPUs trainiert – da ist Speicher, Präzision und Tooling einfach um Längen besser.
LLMs auf NPUs sind momentan eher ein Gimmick: Kleine Modelle, niedrige Tokens/s, viel Gefrickel mit SDKs und Quantisierung. Am Ende ist eine normale GPU oder optimierte CPU-Lösung oft die bessere Wahl. Für Dauerbetrieb bei Vision- oder Audioaufgaben hingegen sind NPUs super – da kannst du 24/7 lauschen, zählen, erkennen, ohne dass das Board heißläuft oder dein Netz dauernd Daten in die Cloud schickt.

Was für ein Board und welche NPU liegen bei dir eigentlich konkret rum – Jetson, Rockchip, Coral oder irgendwas anderes?

Hab den Orangepi ergattert. Eigentlich langweilig, den hatte ich schonmal. Aber nachdem ich es endlich geschafft habe den Raspi zu grillen, hatte ich gar keinen ARM mehr.

Und was willst du genau damit machen, also was ist dein Edge Case?

Gar nix. Ist halt das dritte Board, das sowas mitbrachte. Genutzt hab ich es halt nie. Ich war neugierig.

Also, der Orange Pi hat so eine NPU-Dinger, die eigentlich ganz praktisch sein kann, ohne dass man sich wochenlang in SDK-Dokus vergraben muss. Einfach mal die fertigen Demos oder Modelle aus dem Zoo nehmen, minimal anpassen und loslegen.
Klassiker ist halt Kamera + Objekterkennung. Für die RK3588- oder RK356x-Boards gibt's fertige RKNN-Modelle wie YOLO oder MobileNet, die du mit dem Rockchip-Tooling direkt auf der NPU laufen lassen kannst. Da fällt einem gleich so Kram ein wie eine kleine Security-Cam, die nur bei Bewegung oder bekannten Objekten Bilder speichert. Oder ein Besucherzähler, der zählt, wer durch die Tür geht. Oder ein Paket-/Haustier-Detektor, der dir Bescheid sagt, wenn was im Bild ist, das da nicht hingehört.

Das Beste daran: Das läuft echt in Echtzeit und ohne dass der Pi glüht oder viel Strom frisst. Genau dafür sind die Teile ja gebaut.

Dann gibt's noch so Smart-Sensor-Kram. Also z.B. eine Kamera, die dauerhaft analysiert, ob die Ampel rot oder grün ist, ob ein Werkstück ok ist oder Ausschuss, ob der Parkplatz frei ist – solche einfachen Sachen bekommst du mit den Standardmodells gut hin. Der Vorteil gegenüber CPU-only: Du kannst dauerhaft analysieren, ohne dass der Pi glüht, und die CPU bleibt für andere Tasks frei.

Wenn du mehr auf Spielkram stehst, gibt's Projekte, die Stable Diffusion oder ähnliche Bildgenerierung auf der Orange-Pi-NPU laufen lassen. Das ist dann eher „guck mal, was das Board kann" als ernsthafte Arbeit, aber macht Spaß, wenn ein kleines Brett mit 10–20 Watt deine Prompts in Bilder verwandelt.
Damit du das überhaupt halb stressfrei nutzen kannst, würde ich an deiner Stelle so anfangen: Erstmal klären, welches Orange-Pi-Modell du hast, weil davon hängt das NPU-SDK ab. Dann das passende Rockchip-Tooling installieren, da sind fertige Demos und Modelle drin, die du fast 1:1 übernehmen kannst. Und dann erstmal eines der Beispielprojekte mit Kamera oder Bilddateien durchziehen, z.B. YOLOv5-Objekterkennung auf RK3566/3588, und dann das Ergebnis auf deine Anwendung biegen.
Simple & effizient auf Orange Pi NPU heißt für mich Objekterkennung mit Kamera, Bildklassifikation auf statischen Bildern oder ein kleines Webtool für Bildgenerierung oder -filter. Alles andere wie Training oder große LLMs ist auf dem Brett mehr Schmerz als Spaß.