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香橙派AIpro基础功能使用指南

作者：羊村懒王 | 2024-06-04 06:37:42

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香橙派AIpro基础功能使用指南

1 相关链接

●官网链接:OrangePi AIpro
●官方资料下载（用户手册/工具/github源码/原理图/机械图等）：http://www.orangepi.cn/html/hardWare/computerAndMicrocontrollers/service-and-support/Orange-Pi-AIpro.html
●官方镜像下载：
Ubuntuhttps://pan.baidu.com/s/1csbugZiKsuL_NHCOmyi1BA?pwd=ma6z
OpenEulerhttps://pan.baidu.com/s/1m932mWh82ShJnSaVuh1ipA?pwd=is63
●烧录工具 etcher
https://etcher.balena.io/
●华为昇腾社区相关：https://www.hiascend.com/forum/thread-0285140173361311056-1-1.html

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2 简介

2.1 背景简介

2023.12月初，香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板，提供8/20TOPS澎湃算力，能覆盖生态开发板者的主流应用场景，让用户实践各种创新场景，并为其提供配套的软硬件。而价格更是极为亲民，8TOPS、8GB内存的创客价/预售价仅为799元，8TOPS、16GB内存的创客价/预售价仅为999元。

2.2 综合简介

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作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板，Orange Pi AIpro无论在外观上、性能上还是技术服务支持上都非常优秀。采用昇腾AI技术路线，集成图形处理器，拥有8GB/16GB LPDDR4X，可以外接32GB/64GB/128GB/256GB eMMC模块，支持双4K高清输出，8/20 TOPS AI算力。
其丰富的接口更是赋予了Orange Pi AIpro强大的可拓展性。包括两个HDMI输出、GPIO接口、Type-C电源接口、支持SATA/NVMe SSD 2280的M.2插槽、TF插槽、千兆网口、两个USB3.0、一个USB Type-C 3.0、一个Micro USB、两个MIPI摄像头、一个MIPI屏等，预留电池接口。
在操作系统方面，Orange Pi AIpro支持Ubuntu、openEuler操作系统，满足大多数AI算法原型验证、推理应用开发的需求，可广泛适用于AI边缘计算、深度视觉学习及视频流AI分析、视频图像分析、自然语言处理、智能小车、机械臂、人工智能、无人机、云计算、AR/VR、智能安防、智能家居等领域，覆盖 AIoT各个行业。

2.3 板端说明

----------------------------------------------开箱图片-----------------------------------------

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----------------------------------------------说明图片-----------------------------------------

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3 常见AIOT综合对比：

3.1 综合对比

OrangePi AIPro / Nvidia Jetson Nano/ Nvidia Jetson NX2 / 树莓派 4B

功能类别香橙派 AI ProNvidia Jetson NanoNvidia Jetson Xavier NX树莓派 4B
CPU4核64位处理器 + AI处理器四核 ARM Cortex-A576核 ARM v8.2 64位CPU，6个Carmel ARM核心四核 ARM Cortex-A72 (64位)
GPU集成图形处理器128核 Maxwell384核 Volta GPU，48个张量核心Broadcom VideoCore VI
AI算力8 TOPS INT8472 GFLOPS (FP16) / 2TOPS(INT8)1.33 TFLOPs/ 21 TOPS (INT8)无（没有专用AI硬件）
内存8GB/16GB LPDDR4X4GB LPDDR48GB/16GB LPDDR4x2GB, 4GB 或 8GB LPDDR4
存储32MB SPI Flash，eMMC，NVMe/SATA SSD，TF卡槽microSD, eMMC (16GB)，M.2 Key E 插槽16GB eMMC，NVMe SSDmicroSD
网络10/100/1000 Mbps 以太网10/100/1000 Mbps 以太网10/100/1000 Mbps 以太网10/100/1000 Mbps 以太网
无线Wi-Fi 5，BT4.2/BLEWi-Fi + BT（通过模块）Wi-Fi 5，BT5.0Wi-Fi 5，BT5.0
显示输出2x HDMI 2.0，1x MIPI DSIHDMI 2.02x HDMI 2.0，1x DP2x micro-HDMI
摄像头接口2x MIPI CSI1x MIPI CSI2x MIPI CSI2x MIPI CSI-2
USB端口2x USB 3.0，1x USB-C 3.0，1x Micro USB4x USB 3.04x USB 3.1，1x USB-C2x USB 3.0，2x USB 2.0
音频3.5mm耳机孔音频输入/输出，HDMI音频HDMI音频HDMI音频3.5mm耳机孔，HDMI音频
扩展接口40针 GPIO，UART，I2C，SPI，I2S，PWM40针 GPIO，I2C，I2S，SPI，UART40针 GPIO，UART，I2C，SPI40针 GPIO，UART，I2C，SPI，I2S，PWM
电源供应USB-C PD 20V（65W）5V 4A DC5V 4A DC5V 3A DC 通过 USB-C
尺寸107mm x 68mm100mm x 80mm87mm x 55mm85mm x 56mm
重量82g87g125g46g
支持操作系统Ubuntu, openEulerLinux（Ubuntu）, L4TLinux（Ubuntu）, L4T树莓派 OS，Ubuntu 等
AI功能配备AI处理器，提供8 TOPS INT8算力提供472 GFLOPS FP16算力提供21 TOPS算力无专用AI处理器，支持通过CPU/GPU运行AI任务
生态系统支持Orange Pi和华为生态系统，兼容树莓派配件Nvidia强大的Jetson生态系统支持属于Nvidia Jetson系列，享有先进的工具和框架拥有庞大的社区支持，广泛的软件和配件兼容
使用场景教育，机器人，无人机，AI驱动的IoT应用AI开发，计算机视觉，机器人，边缘AI应用高级机器人，自动化机器，边缘AI，智能基础设施教育，DIY项目，基础AI/ML任务，家居自动化
专家评估适用于需要高AI算力的专业或爱好者应用，性价比高适合入门级AI项目和强大的社区支持高性能AI任务的最佳选择，但成本较高用于通用IoT项目和教育目的，性价比高
价格大约 ¥800 - 1500大约 ¥650-¥700大约 ¥3000-¥5500大约 ¥350-¥700

tips: 以上内容 2024.05左右京东物价和网上资料汇总对比，如有差异以后面内容为准

综合比较硬件和性能，综合实力测评排序如下：

nvidia jetson nx2 > orange pi aipro > nvidia jetson nano > resperry pi

3.2 选型考虑

从专业选型和使用角度来选一个购买，要看具体需求和使用情况（以下观点个人经验之谈，纯属瞎聊，大佬勿喷）。
1）如果是大型算法（>=2080ti以上算力需求）并且使用pytorch平替想要很快业务迁移、没有国产化需求、经费充裕的话，我觉得nx2是最优选，其实很多人形机器人或者扫地机器人也是选择的nx2；
2）如果有一些应用部署经验（对于国产框架做过适配例如瑞芯微的rknn3399系列、华为的mindspore或者CANN用过，常见算法op要看一下是否支持）、经费性价比较高、有国产化需求的，我觉得还是选择OrangePi AIPro，这个性价比还是非常高的，而且昇腾社区在国内还是挺活跃的。
3）我觉的json nano 这个就是纯属熟悉和入门AIot级别比较好的内容了、社区和github上项目很多，另外也推荐国内瑞芯微的rk3399系列（贵一些）他还有 AI算力棒 18系列吧，可以玩一下做一些项目。
4）树莓派的话，我觉得搭个小网站，做一些简单板端外围扩展应用，学习一些cpu加速方法例如openvino，性价比很高。给刚入门小白玩玩是挺好的，或者真正大佬把大点模型量化到cpu可跑也是NB。但是现在感觉4b好像贵了好多，现在好像500+了，要省钱可以买老版本的。

4 基础使用

4.1 连接配置和远程连接

（1）使用hdmi连接显示屏和香橙派hdmi接口
注意：开发板有两个 HDMI 接口， 目前只有 HDMI0 支持显示 Linux 系统的桌面，
HDMI1 还需等软件更新。 如果想显示 Linux 系统的桌面， 请将开发板的 HDMI0 接
口连接到 HDMI 显示器。

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（2）开发板上电开机后， 需要等待一段时间， HDMI 显示器才会显示 Linux 系统的
登录界面， 登录界面如下图所示

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Linux 桌面系统的默认登录用户为 HwHiAiUser， 登录密码为 Mind@123。 目
前没有打开 root 用户登录的通道。
Linux 系统默认登录账号和密码

账号密码
rootMind@123
HwHiAiUserMind@123

（3）连网，设置静态ip，
右上角网络连接，输入现有网络账号密码，正常连网。
因为希望每次重启之后，可以直接使用其他软件直接远程访问固定地址、摆脱每次都需要连接显示器的困恼、跨平台使用，可以考虑设置静态ip。

  1. 如果要设置网口的静态 IP 地址， 请先将网线插入开发板， 如果需要设置 WIFI
    的静态 IP 地址， 请先连接好 WIFI， 然后再开始设置静态 IP 地址。
  2. 然后通过 nmcli con show 命令可以查看网络设备的名字， 如下所示：
    a. orangepi 为 WIFI 网络接口的名字（名字不一定相同） 。
    b. Wired connection 1 为以太网接口的名字。

img

  1. 然后输入下面的命令， 其中：
    a. "Wired connection 1" 表示设置以太网口的静态 IP 地址， 如果需要设置
    range Pi WIFI 的静态 IP 地址， 请修改为 WIFI 网络接口对应的名字（ 通过 nmcli
    con show 命令可以获取到） 。
    b. ipv4.addresses 后面是要设置的静态 IP 地址， 可以修改为自己想要设置的值。
    c. ipv4.gateway 表示网关的地址。
    (base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~$ sudo nmcli con mod "Wired connection 1" \
ipv4.addresses "192.168.1.110" \
ipv4.gateway "192.168.1.1" \
ipv4.dns "8.8.8.8" \
ipv4.method "manual"

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  2. 然后重启 Linux 系统。
    (base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~$ sudo reboot
  3. 然后重新进入 Linux 系统使用 ip addr show eth0 命令就可以看到 IP 地址已经设
    置为想要的值了。
    (base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~$ ip addr show eth0

（4）远程访问
如果是在同一个wifi内， 推荐使用
●moboxterm (终端操作)

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●nomachine （需要有画面、看一些实际效果展示）
官网：https://downloads.nomachine.com/download/?id=118&distro=ARM
查看一下配置

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注意：下载arm版本的！而且是arm8

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Click on Download and save the DEB file.
Install the package by using the graphical package manager provided by your Linux distribution or from command line by running:
  $ sudo dpkg -i nomachine_8.11.3_3_arm64.deb

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在windows电脑上可以看到：

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改成对应的固定ip地址

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其他问题：
a. Nomachine远程黑屏通用处理方法： https://blog.csdn.net/Bing_Lee/article/details/136997628
b. 防止休眠方法：
(base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~/Software$ sudo systemctl mask sleep.target suspend.target hibernate.target hybrid-sleep.target

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如果是希望远程访问，可以使用
●向日葵或者 teamviewer
（如果和树莓派类似的话，应该可以使用Linux arm64麒麟版本）

下载地址：https://sunlogin.oray.com/product/localization
安装：
(base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~/Software$ sudo dpkg -i ./SunloginClient_11.0.1.44968_kylin_arm.deb

img

打开左上角，internet ->sunlogin client可以看到安装的向日葵

img

在自己电脑上，打开香橙派记录下对应的device id /passcode，理论上可以从远程直接连接

●另外也推荐一种常用的vscode ssh remote连接板端的方法
可以参考这个链接：
https://www.cnblogs.com/Lavender-edgar/p/17923473.html

4.2 基础工具安装和配置

4.2.1 vscode

下载链接：https://code.visualstudio.com/download#

img

(base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~/Software$ sudo dpkg -i code_1.89.1-1715058876_arm64.deb

terminal中输入code可以召唤vscode

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安装一些常用vscode常用插件

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4.3 基础演示内容

官方在镜像中预装了 Jupyter Lab 软件。 Jupyter Lab 软件是一个基于 web 的交
互式开发环境， 集成了代码编辑器、 终端、 文件管理器等功能， 使得开发者可以在
一个界面中完成各种任务。 并且我们在镜像中也预置了一些可以在 Jupyter Lab 软
件中运行的 AI 应用样例。 这些样例都是使用 Python 编写的， 并调用了 Python 版
本的 AscendCL 编程接口。 本章节介绍如何登录 jupyter lab 并在 jupyter lab 中运行
这些预置的 AI 应用样例。

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4.3.1 jupyter lab

●使用方案1： jupyter notebook 网页打开

  1. 首先登录 Linux 系统桌面， 然后打开终端， 再切换到保存 AI 应用样例的目录下。
    (base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~$ cd samples/notebooks/

  2. 在当前目录下有 9 个文件夹和 1 个 shell 文件， 分别对应 9 个 AI 应用样例和
    Jupyter Lab 启动脚本 start_notebook.sh。
    (base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~/samples/notebooks$ ls 01-yolov5 06-human_protein_map_classification 02-ocr 07-Unet++ 03-resnet 08-portrait_pictures 04-image-HDR-enhance 09-speech-recognition 05-cartoonGAN_picture start_notebook.sh

3)然后执行 start_notebook.sh 脚本启动 Jupyter Lab。
(base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~/samples/notebooks$ ./start_notebook.sh

  1. 在执行该脚本后， 终端会出现如下打印信息， 在打印信息中会有登录 Jupyter
    Lab 的网址链接。

img

  1. 然后打开火狐浏览器。
  2. 再在浏览器中输入上面看到的网址链接， 就可以登录 Jupyter Lab 软件了。
  3. 登录 Jupyter Lab 后的界面如下所示， 左侧文件管理器中是 9 个 AI 应用样例和
    Jupyter Lab 启动脚本。

img

●使用方案2: vscode
可以使用4.2.1 vscode直接在里面运行jupyter notebook
就是在右上角选择kernel选择base

img

4.3.2 图像分类

ResNet 是最经典的视觉分类网络之一， 在这个样例中我们选取了 ResNet50，
也是 ResNet 最常用的变体。 在样例中已经包含转换后的 om 模型和测试图片， 可
以按照以下流程在 Jupyter Lab 中运行该样例。

逐步运行main.ipynb，最终显示对于dog的识别结果

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4.3.3 目标检测

YOLOv5 是一种单阶段目标检测器算法， 在这个样例中， 官方选取了YOLOv5s， 它是 YOLOv5 系列中较为轻量的网络模型， 适合在边缘设备部署， 进行实时目标检测。 在样例中已经包含转换后的 om 模型和测试视频、 图片， 可以按照以下流程在 Jupyter Lab 中运行该样例。

在“01-yolov5”目录下有运行该示例的所有资源， 其中 mian.ipynb 是在 Jupyter Lab 中运行
该样例的文件， 双击打开 main.ipynb， 在右侧窗口中会显示 main.ipynb 文件中的内容。

在该目录下有运行该示例的所有资源， 其中 mian.ipynb 是在 Jupyter Lab 中运行该样例的文件， 双击打开 main.ipynb， 在右侧窗口中会显示 main.ipynb 文件中的内容。
在 main.ipynb 文件中 infer_mode 的值可赋值为 image、 video 和 camera， 分别对应对图片、 视频、 USB 摄像头中的内容进行目标检测， 默认值为 video。
我们使用vscode逐条运行，打开smi显示npu使用情况，可以看到最高的时候AICOERE使用到了29%.

感觉能够使用yolov5s整体跑下来，能支持的op已经不少了，可以把训练任务搞一下，然后再看看怎么.pth ->om，就可以整体做一下应用了。但是这个视频播放时候还是比较卡顿fps >15的话，会流畅很多。我个人觉得可以考虑多线程分阶段处理和使用mot跟踪+检测方法，有较大优化空间。

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4.3.4 其他

还有不少第三方的其他案例内容可以参考：
●基于香橙派部署Tiny-Llama大语言模型
https://gitee.com/wan-zutao/tiny-llama-manual-reset
●【OrangePi AIPro/Kunpeng Pro主频提升啦，加量不加价！】
https://www.bilibili.com/video/BV1VE421G74B/?share_source=copy_web&vd_source=5bf8b5dcc1c9a6f7644fd6bd3437ead3
●orangepi_aipro小修补含yolov7多线程案例
https://www.hiascend.com/forum/thread-0222149764649866023-1-1.html
●香橙派AIpro外设接口样例大全（附源码）:
https://www.hiascend.com/forum/thread-0239145098860634139-1-1.html
●「YOLO-V8」 香橙派AIpro 上量化(int8/fp16)和部署 yolov8 目标检测模型（1）:
https://www.hiascend.com/forum/thread-0225143546118034040-1-1.html

后续有时间可以继续深入做一下，大有可为。

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