算力平台快速发展，LLM大语言模型从云端AI服务逐步向边缘侧、设备侧迁移，开发内部知识问答、设备控制、离线客服、机器人交互等场景，而瑞芯微有覆盖中低高性能的AI主控梯队包括RK3572、RK3576、RK3588等以及RK182X AI协处理器，比如RK3572更偏向低功耗轻量AI，RK3576定位中端AIoT与视觉语音融合，RK3588适合更复杂的本地大模型和多模态应用，而RK182X则作为AI协处理器，为RK3588等主控扩展20TOPS算力，满足3B/7B级大语言模型能力。而部署LLM大语言模型的主控开发板选型参考要综合考虑模型参数规模、量化精度、内存容量等以及整机功耗。 本地部署LLM开发板选型<br>相比传统云端AI对话，端侧部署可以让模型推理尽可能在本地完成，减少敏感数据上传到第三方平台的环节，同时降低长期API调用成本，并在无公网、弱网环境下保持基本的AI服务能力。对于端侧设备而言，模型是否能够运行不仅取决于NPU算力，还取决于内存容量和模型量化方式。例如FP16通常占用更多内存，而INT8、INT4能够明显降低模型存储和推理所需带宽。在实际部署中经常会采用W8A8、W4A16等量化策略，平衡模型效果、占用内存和推理速度。选型时先确定要运行多大的模型，再确认模型量化方案和内存需求，最后结合Token速度、语音、视觉、网络以及工业接口需求选择主控平台。 <br>RK3572是瑞芯微比较新的一代八核平台，采用8nm工艺，集成2×Cortex-A73大核和6×Cortex-A53小核，内置4TOPS NPU，并支持INT4、INT8、INT16、FP4、FP8、FP16、BF16等混合精度计算。瑞芯微官方定位为兼顾性能、功耗和AI能力的新一代中阶AIoT处理器。对于LLM应用来说，RK3572更适合运行轻量化大语言模型。以定昌电子DC_MOB572A方案为例，可面向Qwen3-0.6B、Qwen3-1.7B等模型进行本地部署。在1024上下文条件下，Qwen3-0.6B的Decode TPS约23.0，Qwen3-1.7B约8.9，适合简单问答、自然语言指令识别和基础AI助手等应用。<br><br> <br><br>RK3576定位于中高性能AIoT平台，自身也是内置6TOPS AI算力的双核NPU以及四核Cortex-A72+四核Cortex-A53的八核架构，要比RK3572要强上一些，运算精度是支持INT4 / INT8 / INT16 / FP16 / BF16 / TF32，在部署LLM模型的表现上，3B参数以内的大模型能有比较好的生成速度。<br><br> <br><br>RK3588目前仍然是瑞芯微端侧高性能AI平台中的经典方案。采用8nm工艺和4×Cortex-A76+4×Cortex-A55八核架构，搭载ARM Mali-G610 MC4 GPU，并集成6TOPS三核NPU，支持INT4、INT8、INT16、FP16、BF16、TF32等多种AI计算精度以及丰富的高速接口，4B左右的model比较适合，比如RK3588在跑3.8B左右的W8A8精度的Phi3大模型时，TTFT达到1050ms左右。以定昌电子DC_A588为例，已经实测面向Qwen3-0.6B、Qwen3-1.7B和Qwen3-4B等模型进行本地部署，Qwen3-4B采用W8A8量化，在指定测试条件下Decode速度约6.50 Tokens/s，模型内存占用约4GB。 RK3588+RK182X面向本地7B大模型和多模态AI<br>如果单块RK3588主要解决4B以内以及中小型LLM应用，那么在RK3588上进一步扩展RK182X，就可以把平台的AI能力继续向更复杂的大模型应用延伸。按照定昌电子的产品方案，DC_M588可以通过两路M.2_PCIe连接RK1828X算力卡，单路扩展后整体AI算力可以达到约26TOPS，双路扩展可以形成约46TOPS级的平台。目前定昌实现OpenClaw本地端部署AI agent、16路1080P 视频流AI分析+Qwen3-VL-2B部署提示词、银河麒麟部署RK3588+RK182X等多种案例。 瑞芯微系列开发板的选型建议<br>总的来说，围绕端侧AI、大模型和智能硬件开发，定昌电子可以提供覆盖RK3572、RK3576、RK3588以及RK182X扩展方案的硬件平台。RK3572（DC_MOB572A）适合1.7B参数级左右的轻量大模型问答和低功耗AI终端；RK3576（DC_A576）适合3B参数左右的大模型中端AIoT、视觉语音融合交互设备；RK3588（DC_A588）适合4B参数级高性能本地LLM、多模态AI和智能一体机；RK3588(DC_M588)+RK182X则进一步将本地AI能力扩展到7B级大模型本地部署以及更加复杂的多模态应用。上述仅供参考，具体要看项目、内存存储空间以及模型量化等来确定采用多大的参数级。 <br>对于需要进行OEM/ODM或者行业定制的客户而言，除了CPU和NPU型号，还可以根据内存容量、存储规格、网口数量、MIPI摄像头、HDMI、RS232、RS485、CAN、PCIe、SATA以及4G/5G等接口需求进行主板定制，更适合企业将LLM能力最终落地到具体产品中。