这将是一个略有不同的评论，因为它不是关于成品的——我已经收到了 ArmSom/BananaPi 即将推出的 AI 模块 7（将很快在 CrowdSupply 上推出）的早期样品，我想分享我对它的早期印象。

免责声明： ArmSom免费为我提供了一块AIM7和一块 AIM-IO 载板（对此我表示感谢），此外这篇文章遵循我的审核政策，我应该强调一下，这是一个众筹项目，所以不能保证最终产品与我收到的产品完全相同。

硬件

AIM7本身是一个仿照 NVIDIA Jetson 的简单模块，具有相同的 DIMM 类连接器和板载 RAM 和 eMMC 存储：

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组件布局

如果您不熟悉该芯片组，这些是基本规格：

• 4xARM Cortex-A76 + 4xCortex-A55 CPU 核心
• Mali-G610 MP4 GPU
• 3 核 NPU，每秒处理能力达 6 TOPS
• 高达 32GB 的 LPDDR4 RAM
• 高达 128GB 的 eMMC 存储空间

我买了一个 8GB RAM/32GB EMMC 板，说实话，无论是 RAM 还是存储空间都非常紧张——对于我尝试过的大多数 AI 工作负载来说，这个 RAM 肯定太少了，而且考虑到没有其他方式连接高速存储，这对于开发来说相当有限。

但正如我们稍后会看到的，它可能非常适合工业应用，而不是 GenAI 的幻想。

散热和功耗

该模块没有配备散热解决方案，因此我使用我常用的一组铜垫片来保持其（安静地）冷却。在这方面（和功耗），它与我测试过的许多 RK3588 设备没有太大区别，范围从 4 到 11W（典型使用与满 CPU 负载）。

输入/输出

载板是所有 I/O 操作发生的地方 - 除了通过 12V 筒式插孔或 USB-C 供电（这次我选择了前者）之外，它还有 4 个 USB-A 端口、HDMI、DisplayPort、一个千兆以太网端口，以及一组常用的硬件端口 - 40 针 GPIO 接头、MIPI-CSI/DSI、microSD 读卡器，以及用于 Wi-Fi 的 M.2 E-key 插槽：

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它几乎都是 I/O 端口，所以，您无法获得任何高速存储扩展。

除了单个载板之外，BananaPi 维基页面还暗示了一个 4 模块 AI 边缘网关，因此这里显然有构建 ARM 集群的潜力。

认识杰森一家

将 AIM7 与 Jetson Nano 进行比较，相似之处显而易见：

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外形尺寸相同，热特性却截然不同。

ArmSom 的Crowdsupply 页面与 Jetson Nano 进行了快速比较并提供了一些基准信息，因此我不会在这里花费太多时间，只会说这些模块实际上是引脚兼容的。

话虽如此，由于以下几个原因，我无法运行一组比较基准测试：我为 Jetson Nano 获得的 5V 电源在去年年底的某个时候耗尽了，所以我现在无法为其供电 - 但即使我尝试更换载板，我拥有的 Nano 运行的是相当旧版本的 Ubuntu 和 CUDA，因此实际上很难进行有意义的比较。

事实上，除非你自己编写代码，否则能够在 Nano 上运行的现代代码实在太少了。

那么，AIM7会 取代NVIDIA Jetson 吗？好吧，仅从软件角度考虑，简短的答案是“如果你真的需要使用 CUDA，那就不会”，但我将在下文中讨论这个问题。

简而言之，如果您有兴趣了解 Rockchip 的各种 NPU 库，它提供了一个有趣的选择——这些库在过去几个月中实际上已经有了很大的改进。

基础操作系统

该主板附带 Debian Bullseye (11) 和内核 5.10.160，虽然感觉有点过时，但在 Rockchip 世界中却是正常现象。

由于该主板尚未支持 Armbian，我只是将语言环境设置重置为en_US.UTF-8（它带有通常的中文语言环境）并使用它：

uname -a
Linux armsom-aim7 5.10.160 #98 SMP Thu Jan 2 15:14:22 CST 2025 aarch64 GNU/Linux

locale
sudo vi /etc/locale.gen
sudo locale-gen
sudo vi /etc/default/locale

GENAI、法学硕士 (LLM) 和 RKLLM

是的，我一拿到它就立即运行了 DeepSeek。这是一个很棒的派对技巧，但除了展示 NPU 的功能外，它并没有做太多事情。

我发现更有趣的是直接在 NPU 上运行一些其他模型，例如marco-o1和gemma-2：

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NPU 上的gemma-2讲解电视

但是，它们中的任何一个都非常紧凑 - 8GB 的 RAM 是主要的限制，我gemma-3:4b根本无法运行 - 尽管我能够gemma-3:1b在下面运行ollama（因为我无法转换它 - 更多信息见下文）。

因此，简而言之，如果您打算使用 LLM，请选择具有更多 eMMC 存储和 RAM 的更大 SKU——8GB/32GB 版本对于除了几个小型号之外的任何东西来说都太紧张了，即使这样一次也只能使用一个。

工具说明

我对 Rockchip 工具链的抱怨之一是，很多rkllm代码不完整且难以使用。不过，一些勇敢的人已经努力了，现在rkllm-1.1.4它实际上相当好用。

RK3588 的 NPU 还有一些其他工具可供使用，可能有助于那些想要尝试 LLM 的人更轻松地完成任务，其中包括我在上面的屏幕截图中使用的两个工具：

• rkllama为您提供ollama类似的体验（甚至可以从云端下载预先转换的模型，在本例中直接从 Huggingface 下载）
• rknputop最接近nvtopNPU 使用情况的视图（尽管仍然有点问题，并且包括 CPU、RAM 和温度）

还有（最终）记录的和可重复的方法来将模型转换为格式，并且（甚至更好的是）Huggingface 上有.rkllm令人惊讶的数量的预先转换的模型。

LLM 注意事项

转换模型实际上变得有些简单，只要你使用相对较旧的模型系列即可。例如，我无法转换或格式化phi4最新的模型，因为：gemma3.rkllm

• 我遇到了很多与phi4标记器有关的问题，因此，尽管我可以转换，但phi3相同的转换代码却不适用于phi4。
• gemma3在我完成这篇文章时刚刚发布，rkllm但该模型实际上宣称自己是不同的“家族”，因此根本不受支持。

现在，还要过一段时间rkllm才会更新，但是现在我没有时间或耐心去修改模型树，所以我还没能想出一个合适的解决方法。torchtransformers

但总体方法非常简单：

from rkllm.api import RKLLM
from os.path import basename
import torch

# tried to use these to convert the tokenizer
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, PreTrainedTokenizerFast
#...

modelpath = './Phi-3-mini'
llm = RKLLM()

# options ['cpu', 'cuda']
ret = llm.load_huggingface(model=modelpath, model_lora = None, device='cuda')
# ret = llm.load_gguf(model = modelpath)
if ret != 0:
    print('Load model failed!')
    exit(ret)

# break out the parameters for quicker tweaking
ret = llm.build(do_quantization=True, 
                optimization_level=1,
                quantized_dtype="W8A8",
                quantized_algorithm="normal",
                target_platform="RK3588", 
                num_npu_core=3, 
                extra_qparams=None, 
                dataset=None)
if ret != 0:
    print('Build model failed!')
    exit(ret)

# Export rkllm model
ret = llm.export_rkllm(f"./{basename(modelpath)}_{quantized_dtype}_{target_platform}.rkllm")
if ret != 0:
    print('Export model failed!')
    exit(ret)

您还可以调整其他一些选项，但使用我的 3060 转换几个小模型仅花了几分钟。

视觉、语音和 RKNN

但是，我认为AIM7不会用于在现实生活中攻读 LLM。

对于大多数人来说rknn-toolkit2可能会更感兴趣，因为它允许您使用whisper各种版本的 YOLO（您可以从模型库中获取）进行语音和图像识别。

我确实知道 Jetson Nano 被广泛应用于生产线上的图像处理和缺陷检测，虽然我还没有时间在这个板上实际测试 YOLO，但我知道AIM7是一个合适的替代品，因为 许多其他 RK3588 板已经在使用它 。

这就是为什么用 RK3588 主板直接替代 Jetson（顺便说一句，Jetson 对功率要求很挑剔，而且更热、更吵）是非常有意义的。

我不确定视频帧速率，因为这总是严重依赖于模型，但早期带有原始rknn工具包的 RK3588 主板能够超过 25fps，而且我怀疑通过一些仔细的优化，这个速率至少会翻倍。

但最重要的是，找到用于对象检测的示例代码并不难rknn，现在甚至还有来自Frigate等工具的官方支持，所以它肯定不再是一条未知的道路。

结论

我喜欢AIM7 – 我无法将它与我评测过的其他 RK3588 SBC在功能方面（芯片组和基本 I/O 除外）直接进行比较，因为它是专门为替代或与 Jetson 竞争而设计的，但具有讽刺意味的是，在所有这些产品中，它最适合工业应用——在这些应用中，你并不真正需要 NVMe 存储，即使是 32GB 也足以拥有 YOLO 等视觉模型的多个副本。

我只是希望它能配备更多 RAM……