Editing AI电脑改造 (section)

== 2. 软件环境优化 ==
一款AI计算设备的性能很大程度上取决于软件支持。我们将从操作系统选择、驱动优化和AI开发库三个方面进行环境优化：

* '''操作系统选择'''：推荐使用主流的Linux发行版如'''Ubuntu 22.04 LTS'''或Debian（可采用Armbian定制版）来确保稳定性和社区支持。RK3588平台开放度高，已支持Ubuntu、Debian、Armbian等常用系统 (GenBook RK3588 | Crowd Supply)。为了充分利用硬件，应采用Rockchip提供的优化内核（例如Linux 5.10/6.1 BSP内核），因为'''主线内核对RK3588的支持尚不完整'''，许多硬件特性在主线6.x内核上可能缺失 (RK3588, NVMe, ASPM and the 6.10-kernel - Rockchip - Armbian Community Forums)。使用厂商定制的6.1.y内核可以确保GPU/NPU等功能正常工作 (RK3588, NVMe, ASPM and the 6.10-kernel - Rockchip - Armbian Community Forums)。我们会提供官方优化的Ubuntu镜像（或Armbian映像），预装必要驱动，用户开箱即可进入AI开发环境。如果需要多系统，我们也可支持双启动安卓12（利用RK3588的Android支持）和Linux，以兼顾移动应用开发 (Cool Pi Arm Linux Laptop with Rockchip RK3588 SoM sells for $358 and up. - CNX Software)。
* '''驱动与固件优化'''：安装和配置好RK3588的平台驱动是发挥硬件性能的关键。首先，集成ARM Mali-G610 MP4 GPU的Linux驱动（Panfrost开源驱动或ARM提供的专有驱动）需正确安装，支持OpenGL/Vulkan以加速图形和通用计算。其次，确保'''NPU驱动和开发包'''可用。RK3588内置的NPU需要配套的RKNN SDK驱动才能调用，其提供针对RK系列NPU的编程接口 (1. NPU — Firefly Wiki)。我们会预装Rockchip的RKNN-Toolkit2及运行时库，使开发者能直接部署模型到NPU运行 (1. NPU — Firefly Wiki)。另外，针对RK3588的ISP、VPU等硬件单元，我们也会打包提供相应驱动（例如摄像头接口驱动，8K编解码库等），以支持计算机视觉类应用。经过优化的设备树和驱动参数（如启用NPU, GPU的性能模式）将被应用，以获得最佳AI推理性能。
* '''AI框架和库支持'''：在软件环境中预装常用的AI开发库，方便不同背景的用户使用：
** '''TensorFlow Lite'''：轻量级深度学习推理框架，适合ARM设备高效运行已量化或精简的模型。TFLite可利用NEON指令加速CPU推理，并有GPU Delegate可尝试调用Mali GPU加速部分算子，在移动端应用广泛。
** '''ONNX Runtime'''：通用的ONNX模型推理引擎，能够在各种IoT和边缘设备上部署模型 (Deploy on IoT and edge | onnxruntime)。我们将其配置Arm NN后端或CPU多线程，以便用户将来自PyTorch、MXNet等训练好的ONNX模型直接在本设备上运行。ONNX Runtime针对资源受限硬件做了优化，并支持模型量化，从而提升推理速度 (Deploy on IoT and edge | onnxruntime)。
** '''PyTorch / TensorFlow'''（完整版）：对于需要在设备上做一些训练实验或运行自定义模型的开发者，我们提供适配ARM64的平台版本（例如Miniforge版的PyTorch或由源码编译的TensorFlow）。虽然在RK3588上训练大型模型不现实，但支持这些框架可让高级用户直接调用熟悉的API做小规模训练、调试。
** '''OpenVINO'''（可选）：Intel开源的深度学习推理优化工具。最新的OpenVINO 2023已增加对ARM处理器的支持 (raspbian - OpenVINO 2022.3.0 Raspberry pi 4 can't install openvino-dev - Stack Overflow)。我们可预装OpenVINO并配合Intel Neural Compute Stick 2等USB加速器，作为NPU之外的补充方案。在没有额外加速器时，OpenVINO也能优化在CPU上的推理速度（尤其是用INT8优化模型）。这一选项为需要在多平台迁移模型的用户提供了灵活性。
** '''本地化AI工具'''：由于要充分利用RK3588的NPU，我们会提供'''RKNN-Toolkit2'''工具链。该工具可将各种主流框架的模型（Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、PyTorch等）转换为RKNN格式 (1. NPU — Firefly Wiki)。转换后的RKNN模型可直接在RK3588的NPU上运行，实现更高性能推理。例如，对于TensorFlow或ONNX格式的模型，必须经过转换才能在NPU上执行 (1. NPU — Firefly Wiki)。我们将附带示例教程，演示如何将常见模型（如YOLOv5、人脸识别模型等）转换部署到NPU，并比较CPU vs NPU的性能差异，以便用户直观了解NPU加速效果。
* '''系统性能调优'''：在软件层面进行一些优化设置来提高AI计算效能。例如启用ARM Neon和OpenCL支持，保证框架运行时能调用底层指令集优化。调整调度器策略，在运行深度学习推理时设置大核CPU为性能模式，小核用于后台任务，从而减少干扰。针对高并发场景，可调优内存和存储的I/O调度，使数据加载不会成为瓶颈。此外，我们考虑预配置swap或内存压缩，以防大模型推理时内存不足。系统还将内置温度监控和频率调节策略：当检测到持续高温接近阈值时，合理降低CPU/GPU频率以保护硬件，并及时记录提醒用户加强散热。这些软件优化手段将与硬件改造配合，确保设备在AI负载下长时间稳定高效运行。

通过上述软件环境优化措施——选择合适的Linux发行版并调优内核驱动，预装主流AI推理框架及Rockchip专用工具，并针对性地优化系统性能，我们将打造一个开箱即用的AI开发环境，让用户无需繁琐配置即可专注于模型开发和应用部署。