CANN具身智能优化样例

news2026/5/14 15:09:38
CANN Recipes for Embodied Intelligence【免费下载链接】cann-recipes-embodied-intelligence本项目针对具身智能业务中的典型模型、加速算法提供基于CANN平台的优化样例项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-recipes-embodied-intelligence Latest News[2026/04] Hunyuan3D 2.0 三维生成与渲染模型在昇腾Atlas A2上推理已支持增加dit-cache方案优化样例已开源。[2026/04] PI0模型支持在昇腾Atlas A2上训练样例已开源。[2026/04] SmolVLA模型支持在昇腾Atlas A2上训练样例已开源。[2026/04] ACT模型支持在昇腾Atlas A2上训练样例已开源。[2026/04] Pi0.5模型在昇腾Ascend 310P上已支持OM静态图推理部署样例已开源。[2026/03] LQC模型在昇腾 A2上已支持训练和推理样例已开源。[2026/03] Pi0.5模型在昇腾Ascend 310P上已支持在线推理部署样例已开源。[2026/02] Isaac-GR00T N1.6模型在昇腾Atlas A3上已支持推理样例已开源。[2026/02] Cosmos-Predict2.5-2B世界模型在昇腾Atlas A3上已支持推理样例已开源。[2026/02] Cosmos-Transfer2.5-2B世界模型在昇腾Atlas A3上已支持推理样例已开源。[2026/02] Alpamayo-R1智驾模型在昇腾Atlas A2上已支持推理样例已开源。[2026/01] Spirit v1.5模型在昇腾Ascend 310P上已支持推理样例已开源。[2025/12] Pi0模型在昇腾Ascend 310P上已支持推理样例已开源。[2025/12] OpenVLA模型在昇腾Ascend 310P上已支持推理样例已开源。[2025/12] DiffusionPolicy模型在昇腾Ascend 310P上已支持推理样例已开源。[2025/12] ACT模型在昇腾Ascend 310P上已支持推理样例已开源。[2025/11] Pi0模型在昇腾Atlas A2系列上已支持推理代码已开源。 概述cann-recipes-embodied-intelligence 仓库针对具身智能领域的典型模型和加速算法提供基于 CANN 平台的优化样例。本仓库旨在帮助开发者快速、高效地在昇腾平台上部署和优化具身智能模型降低开发门槛加速应用落地。核心特性覆盖操作类Manipulation、世界模型World Model、导航Navigation、运动控制Locomotion、3D视觉3D Vision等典型场景提供训练、在线推理、离线推理OM等多种样例包含性能优化指南和精度验证方案✨ 样例列表操作类模型 (Manipulation)场景特点操作类模型专注于机器人手臂的运动控制与任务执行解决抓取、放置、组装等精细操作问题。这类模型通常接收视觉观测和语言指令作为输入输出机器人的动作序列如关节角度、末端位姿等适用于工业装配、家庭服务、实验室自动化等场景。模型平台场景简介性能参考Pi0在线推理Atlas A2在线推理基于LeRobot库通过使能融合算子、图模式、计算逻辑优化等手段实现较低推理时延。80 ms训练Atlas A2训练支持 8 卡分布式训练与评测默认集成已验证的训练优化。81.77 samples/s(优化后)离线推理Ascend 310P离线推理基于LeRobot库使用OM静态图进行离线推理实现较低推理时延。~270 ms(OrangePi AI Station)Pi0.5在线推理Ascend 310P在线推理基于PyTorch直接进行在线推理。~862 ms离线推理Ascend 310P离线推理使用OM静态图进行离线推理实现较低推理时延。~410 ms训练Atlas A2训练在Atlas A2环境进行训练精度正常性能达到较优水平。88.89 samples/s(优化后)ACT训练Atlas A2训练支持 8 卡分布式训练与评测。760.24 samples/s(优化后)离线推理Ascend 310P离线推理使用OM静态图进行离线推理实现较低推理时延。~200 ms(OrangePi AI Station)SmolVLA训练Atlas A2训练支持 LIBERO 数据集的多卡训练与评测。233~244 samples/s(8卡稳定阶段)DiffusionPolicy离线推理Ascend 310P离线推理使用OM静态图进行离线推理实现较低推理时延。-OpenVLA离线推理Ascend 310P离线推理OpenVLA 7B模型OM离线推理实现较低推理时延。-Isaac-GR00T N1.6在线推理Atlas A3在线推理通用人形机器人基础模型适配昇腾A3平台。-Spirit v1.5在线推理Ascend 310P在线推理千寻智能自研的具身智能模型RoboChallenge评测综合排名第一(截至2026.1.12)。-世界模型 (World Model)场景特点世界模型通过学习物理世界的规律能够预测或生成未来场景的视频内容。这类模型支持文本/图像/视频等条件输入生成符合物理一致性如重力、碰撞、流体动力学的视频预测可用于策略评估、合成数据生成、闭环仿真等任务帮助机器人系统在虚拟环境中预演和验证行为决策。模型平台场景简介性能参考Cosmos-Predict2.5-2B在线推理Atlas A3在线推理Cosmos世界基础模型支持文本/图像生成世界(Text2World/Image2World)生成物理一致的视频。~920 s(生成5.8s视频)Cosmos-Transfer2.5-2B在线推理Atlas A3在线推理Cosmos世界基础模型支持多控制信号(深度图/语义分割/边缘检测等)的视频风格转换。-导航模型 (Navigation)场景特点导航模型聚焦于移动机器人或自动驾驶系统的路径规划与决策问题。这类模型融合视觉感知、环境理解和运动预测能力在复杂动态环境中规划安全、高效的行驶路径适用于自动驾驶、无人机导航、移动机器人避障等场景。模型平台场景简介性能参考Alpamayo-R1在线推理Atlas A2在线推理面向L4/L5级智能驾驶的VLA大模型(10B)支持因果思维链推理。~7.32 s(生成10条预测轨迹)运动控制模型 (Locomotion)场景特点运动控制模型解决足式机器人如人形机器人、四足机器人的运动协调与平衡控制问题。这类模型基于强化学习训练学习在不同地形条件下保持稳定行走、奔跑、跳跃等运动模式适用于人形机器人巡检、四足机器人物流配送、救援探索等场景。模型平台场景简介性能参考LQC训练推理Atlas A2训练推理足式机器人的强化学习运动控制器适用于G1、GO2等主流机器人型号。-3D视觉模型 (3D Vision)场景特点3D视觉模型专注于从二维图像或文本描述生成高质量三维资产如网格模型、纹理贴图等。这类模型广泛应用于数字孪生、虚拟现实、游戏开发、建筑设计等领域能够快速生成可编辑、可渲染的3D内容显著降低传统建模的时间成本。模型平台场景简介性能参考Hunyuan3D 2.0在线推理Atlas A2在线推理腾讯混元三维生成与渲染模型支持文本/图像生成高保真3D资产带高分辨率纹理贴图。~26 s(texgen2万平面mesh) 一站式平台快速体验「一站式平台」是为开发者提供的 NPU 环境内部已集成完整的 CANN 环境可以直接使用。cann-recipes-embodied-intelligence 针对该平台在相应样例 README 中提供了简化的「快速启动」路径帮助用户最小步骤完成 NPU 推理体验。当前支持的模型正在持续扩展中敬请关注实践简介VGGT基于PyTorch框架在Atlas A2/A3环境中完成VGGT三维重建推理针对一站式平台场景提供简化的启动流程帮助用户快速上手完成一次端到端 NPU 推理体验。 目录结构说明├─CONTRIBUTION.md ├─DISCLAIMER.md ├─LICENSE ├─README.md ├─Third_Party_Open_Source_Software_Notice ├─docs # 文档目录 │ ├─manipulation # 操作类模型文档目录 │ │ └─pi0 # Pi0相关文档 │ │ └─infer_with_torch │ └─3d_vision # 3D视觉模型文档目录 │ └─Hunyuan3D # Hunyuan3D相关文档 ├─manipulation # 操作类模型目录 │ ├─act # Action Chunking with Transformers模型样例 │ │ ├─infer_with_om # ACT模型om离线推理样例 │ │ └─train # ACT模型训练样例 │ ├─diffusion-policy # DiffusionPolicy模型样例 │ │ └─infer_with_om # DiffusionPolicy模型om离线推理样例 │ ├─openvla # OpenVLA模型样例 │ │ └─infer_with_om │ ├─pi0 # Pi0模型样例 │ │ ├─infer_with_om # Pi0模型离线推理样例 │ │ ├─infer_with_torch # Pi0模型torch推理样例 │ │ └─train # Pi0模型训练样例 │ ├─pi05 # Pi0.5模型样例 │ │ ├─infer_with_om # Pi0.5模型离线推理样例 │ │ ├─infer_with_torch # Pi0.5模型在线推理样例 │ │ └─train # Pi0.5模型训练样例 │ ├─smolvla # SmolVLA模型样例 │ │ └─train # SmolVLA模型训练样例 │ ├─Isaac-GR00T # Isaac-GR00T N1.6模型样例 │ └─spirit-v1.5 # Spirit v1.5模型样例 │ └─infer_with_torch ├─world_model # 世界模型目录 │ ├─cosmos-predict2.5 # Cosmos-Predict2.5-2B世界模型 │ └─cosmos-transfer2.5 # Cosmos-Transfer2.5-2B世界模型 ├─navigation # 导航模型目录 │ └─alpamayo-r1 # Alpamayo-R1智驾模型样例 ├─locomotion # 运动控制模型目录 │ └─LQC # Learning-based Quadruped Robot Controller运动控制模型 └─3d_vision # 3D视觉模型目录 └─Hunyuan3D # Hunyuan3D 2.0三维生成模型样例 相关信息贡献指南许可证cann-recipes-embodied-intelligence仓涉及的模型如模型目录下存在License的以该License为准。如模型目录下不存在License的遵循Apache 2.0许可证。免责声明【免费下载链接】cann-recipes-embodied-intelligence本项目针对具身智能业务中的典型模型、加速算法提供基于CANN平台的优化样例项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-recipes-embodied-intelligence创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2597588.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…