上一篇文章 【SiRiderS1芯擎工业开发板测评】开箱体验：S1配套NPU工具链测评 ，我们已经安装好了交叉编译工具链，gcc-linaro-7.5.0-2019.12-x86_64_aarch64-linux-gnu本文尝试通过CPU方式运行gemma-2B。
要想成为一款开发者/厂商心目中“优秀”的开发板，除了具备合理的硬件选型、做工和配套硬件资源等硬性条件，还必须拥有成熟可靠的开发环境。S1以AI和NPU作为卖点，这里重点对NPU工具链进行测评。
作为一个精通多种移动端AI框架(TFLite、AndroidNNAPI、NeuroPilot、SNPE、Huawei HiAI Foundation、ARM周易NPU等)的高级AI框架工程师(俗称调包侠/API调用狗/部署狗)，怀着忐忑的的心情申请(俗称白piao)到了CSK6开发板；
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自2020年首款安谋科技研发的全新AI处理器单元“周易”NPU正式在R329芯片商用后， 安谋科技陆续推出多款高性能NPU产品。目前安谋科技周易NPU系列产品，覆盖小于1Tops至上百Tops算力范围，在智能座舱和ADAS、移动客户端、边缘服务器、AIoT等应用场景均有实际商用。
继周易AIPU SDK 公测版开放以来，很多AIoT工程师们积极申请仿真评测。为了让大家充分利用周易AIPU SDK来开发AI应用，AIPU技术团队开放了AI模型库Model-Zoo，含检测，分类，分割和语音等AI模型，让工程师可以快速开发基于周易 AIPU 的算法，优化和部署人工智能应用。
在过去的 PC 时代，为了提升算力，往往采用优化 CPU 架构设计，加上演进工艺制程的方式。而进入了移动互联网时代后，又增加了对 GPU 架构设计的优化，来实现算力提升。比如 Arm 就曾通过这种方式，把第一代 iPhone 到 iPhone 12 手机的算力提升了 280 倍。
本教程以搭载安谋科技“周易”(Arm China “Zhouyi”) NPU的“全志R329”开发板为例，介绍如何使用Paddle2ONNX模型转换工具将飞桨模型（以ResNet50为例）转换为ONNX模型，然后通过“周易”的AIPU工具将ONNX模型转换成.bin格式的模型，并在R329上部署。最后我们将会使用“周易”的Demo运行查看ResNet50模型在R329上的运行效果。
近日，一位社区大佬将一个AI画山水画的开源项目移植到全志V853开发板上。这个项目仅用不到5000行代码，就实现了一个可以自动作画的“人工智能”，并且不需要调用任何第三方库。开源项目链接：https://bbs.aw-ol.com/topic/1715/
本次分享将介绍上海航芯采用安谋科技“星辰”STAR-MC1作为内核ACM32F403系列芯片应用算法方案无感FOC磁链观测器。受益于高性能内核、Flash加速器及eFlash，F403可以适配各种无感FOC算法。
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