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# NPU

NPU 加速与本地 AI 推理

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[LOG-01]

RK3588 盒子上用 NPU 跑本地嵌入:给私有网盘加中文语义搜索

RK3588 盒子通过 NPU 运行 bge-small-zh-v1.5,为 Cloudreve 提供本地语义搜索,并与 Meilisearch 混合检索。全程不调用云端 API,文本只在私网桥与宿主机服务间传输,无模型费用,也不外发正文。正式部署为宿主机 systemd 服务而非 Docker:RKNN SDK 依赖设备树,容器会遮挡平台识别。服务仅监听私网地址,并设专用用户、密钥和资源限制。CPU 负责分词与归一化,NPU 跑编码器,长文本滑窗聚合。实测 NPU 端到端中位 19.16/78.92 ms,约 CPU 的 8 倍,向量余弦最低 0.999782;但样本小,仍需混合检索。部署后 554 个分块全部向量化;未验证整机重启、功耗和网页端语义搜索效果。
[LOG-02]

一个本地向量模型,三个调用方:RK3588 上 NPU 嵌入服务的多客户接入实践

将 Windows DSH graph-memory 插件和自建笔记应用接入已有的本机 NPU 嵌入服务。方案是不新起进程,复用同一 cloudreve-embedding 模型与推理锁,通过独立端口、密钥和单 IP 白名单隔离。DSH 零源码修改,仅改配置,采用带策略版本的对称编码,512 维、阈值 0.58,223 条摘要迁为 512 维且未重抽摘要,需重启 DSH 生效。笔记容器不能用 127.0.0.1,改为固定 172.24.0.2 并加入白名单,实测 512 维、约 215 毫秒。服务无 /v1/models 与 TLS,仅限可信内网,共享单 NPU 会影响排队。