AI 国产化适配

[dododada]

我们有一个视觉项目，目前用到的内容大概有以下几种：

• Yolov8 目标识别
• Opencv
• ocr
• scrfd
• partial_fc
• yolov8-seg

现在要做国产化适配，对方推荐两种配置：

1 、cpu 鲲鹏+gpu 华为
Atlas 800
cpu 鲲鹏 920*2 ，32core/2.6Ghz
内存：512
推理卡：atlas 300I Pro ，4 块
光口：2 个万兆多模光模块

2 、海光+寒武纪
cpu 海光 7265*2 ，24core/2.2Ghz
内存：512
推理卡：寒武纪 MLU270-S4, 4 块
光口：2 个万兆多模光模块

我们做过几天调研，但是机器还没摸透，就被供应商拿走了。。

有没有有经验的老哥，这些算法能不能做适配，做完适配大概要多久，适配的难点在哪儿？

[fireast]

要不考虑下我司：登临科技。 跑起来不难，主要是性能调优，

[david98]

鲲鹏是不开放 CPU 资料的，KP 移植和调优支持服务专项收费（参考 www.hikunpeng.com/support ），对于大型软件迁移和系统数据库迁移的费用，价格不菲（具体可以去咨询一下 我搜了一下 最新的相关页面删掉了）。

[mailndk]

Yolov8：atlas 的官网有写怎么用推理卡
Opencv：arm 编译
ocr：arm 编译（如果调用了模型，还是上同）
scrfd：arm 编译
partial_fc：arm 编译
没那么玄乎。换个编译链的事

[tankeco]

模型挺多的，看起来还都是开源代码攒起来的？那工作量不小的…

[dayeye2006199]

这个适配的难度，取决于对面乐不乐意，专门弄个人给你们解决各种各样奇奇怪怪的问题，帮着你们一起干活。
人的因素更大一些

[dododada]

@dayeye2006199 你是说解决系统的奇怪问题么

[dododada]

@tankeco 攒的，有些自己做过训练；其实还有其他的算法揉在里面