news 2026/4/28 18:55:37

Radxa Fogwise Airbox AI Box评测：边缘计算与AI应用实践

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张小明

前端开发工程师

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Radxa Fogwise Airbox AI Box评测：边缘计算与AI应用实践

1. Radxa Fogwise Airbox AI Box深度评测：从硬件到AI应用的全方位体验

去年第一次接触Radxa Fogwise Airbox时，我就被这款搭载SOPHGO SG2300x处理器的AI盒子所吸引。如今经过一个月的深度使用，我终于可以分享这款设备在AI应用方面的实际表现。本文将带你全面了解如何在Ubuntu 20.04 Server环境下，通过预装的CasaOS系统运行Stable Diffusion、Llama3等AI模型，以及如何扩展更多功能。

作为一个嵌入式开发者和AI爱好者，我对这类边缘计算设备特别感兴趣。Radxa Fogwise Airbox的独特之处在于它将强大的NPU（神经处理单元）与灵活的软件生态结合在一起，让我们能在本地运行各种AI模型而不依赖云端。下面我将从系统安装开始，逐步展示这款设备的各项功能。

2. 系统安装与初始配置

2.1 镜像选择与刷写

Radxa为Fogwise Airbox提供了两个系统镜像选项：

  • 基础镜像（1.2GB）：仅包含Ubuntu Server 20.04和Sophon基础SDK
  • 完整镜像（9.5GB）：额外包含Radxa LLM前端、CasaOS以及常见LLM的演示

对于大多数用户，我强烈建议选择完整镜像。虽然下载时间较长（约9.5GB），但它省去了后续手动安装各种组件的麻烦。我使用的是"Radxa Airbox B5 0606"完整镜像。

刷写步骤：

  1. 使用USBImager工具将镜像写入32GB microSD卡
  2. 将microSD卡插入Fogwise Airbox
  3. 通过串口控制台监控安装过程（如第一部分评测所述）

安装完成后，设备会开放TCP端口81，我们可以通过airbox.local:81访问CasaOS仪表盘，默认登录凭证为：

  • 用户名：radxa
  • 密码：radxa

2.2 系统资源分配解析

通过inxi -Fc0命令查看系统信息时，我发现一个有趣的现象：虽然设备配备了16GB RAM，但系统仅显示2.99GB可用。这是因为内存被NPU、VPU（视频处理单元）和VPP（图形加速单元）共享使用。

使用memory_edit.sh工具可以查看和调整内存分配：

memory_edit.sh -p bm1684x_sm7m_v1.2.dtb

输出显示当前配置为：

  • NPU: 7168MB
  • VPU: 2048MB
  • VPP: 3072MB
  • 系统: 4096MB

如果需要调整，可以使用以下命令（示例将NPU设为7360MB，VPU设为2360MB）：

memory_edit.sh -c -npu 7360 -vpu 2360 -vpp 4096 bm1684x_sm7m_v1.2.dtb sudo cp /opt/sophon/memory_edit/emmcboot.itb /boot/emmcboot.itb && sync sudo reboot

提示：对于大多数AI模型应用，默认配置已经足够。除非运行特别大型的模型，否则不需要调整内存分配。

3. 预装AI应用体验

3.1 Stable Diffusion文本生成图像

在CasaOS仪表盘中点击Stable Diffusion图标即可启动。首次启动需要等待1-2分钟容器初始化。

这个基于Gradio的Web界面提供了基本的文本生成图像功能：

  1. 选择模型和Controlnet（目前各下拉菜单只有一个选项）
  2. 点击"Load Model"（加载约需1分钟）
  3. 输入提示词和负面提示词
  4. 调整去噪强度(denoising strength)和CFG scale等参数

我的测试结果：

  • 生成一张512x512图像约需5-7秒
  • 使用示例提示词："1girl, ponytail, white hair, purple eyes..."
  • 自定义提示词："a penguin surfing at a beach with palm trees"

图像编辑功能特别有趣。上传一张照片后：

  • 设置低去噪强度（如0.1）可保持原图大部分内容
  • 提高去噪强度和CFG scale会产生更有创意的结果
  • 注意人物较小或复杂场景时效果可能不理想

3.2 Llama3聊天机器人体验

关闭Stable Diffusion容器后，可以启动Llama3聊天机器人。界面非常简单：一个文本输入框和提交按钮。

我首先询问了关于CNX Software的信息，Llama3给出了基本正确的描述，但创立年份有误——这提醒我们大语言模型并非总是准确的。

测试中发现一个重要限制：输入+输出的总token数不能超过512，否则会触发"reach the maximal length"错误并清空历史记录。Radxa技术支持表示这是TPU设计的固有限制，但可以通过重新编译模型增加长度限制（需参考GitHub上的中文文档）。

4. 扩展应用安装与配置

4.1 手动安装imgSearch图像搜索引擎

CasaOS允许手动安装额外应用，我选择了imgSearch图像搜索引擎：

  1. 点击"+"图标选择"Install a customized app"
  2. 填写Docker镜像信息：
    • Docker Image: radxazifeng278/radxa_imgsearch_app:0.1.0
    • Web UI port: 9007
    • 设备映射：/dev -> /dev
  3. 点击"Install"

首次运行时遇到内存不足问题，通过以下步骤解决：

  1. 进入应用设置
  2. 将内存限制从256MB提高到2048MB
  3. 保存并重新安装容器

使用注意事项：

  • 目前不支持直接索引目录，需要手动上传文件
  • 创建图库时避免使用空格（如"Test 1"会失败，改用"test2"）
  • 大批量图片处理可能卡住，建议分批上传

4.2 Python虚拟环境与SDK测试

为了更灵活地使用AI功能，我测试了Python虚拟环境：

  1. 创建工作目录并克隆LLM-TPU仓库：
mkdir -p /data/temp cd /data/temp/ git clone https://github.com/zifeng-radxa/LLM-TPU.git
  1. 下载Llama3 8B模型：
wget https://github.com/radxa-edge/TPU-Edge-AI/releases/download/llama3/tar_downloader.sh bash tar_downloader.sh tar -xvf llama3-8b_int4_1dev_512.tar.gz
  1. 设置Python环境：
cd LLM-TPU/models/Llama3 python3 -m virtualenv .venv source .venv/bin/activate pip3 install --upgrade pip pip3 install -r requirements.txt
  1. 运行命令行demo：
cd python_demo export LD_LIBRARY_PATH=/data/temp/LLM-TPU/support/lib_soc:$LD_LIBRARY_PATH cp llama3-8b_int4_1dev_512/*.so . python3 pipeline.py -m ./llama3-8b_int4_1dev_512/llama3-8b_int4_1dev_512.bmodel -t ../token_config/

性能指标：

  • 生成速度：约9.566 token/秒
  • 响应质量与Web版相当

如需启动Web界面，可运行：

python3 web_demo.py -m ./llama3-8b_int4_1dev_512/llama3-8b_int4_1dev_512.bmodel -t ../token_config/

5. 存储优化与性能建议

在测试过程中，我发现根分区(/)空间很快耗尽。通过df -h查看各分区使用情况后，建议：

  1. 将工作目录设在/data分区（约43GB可用）
  2. 考虑添加M.2 2230 NVMe SSD扩展存储
  3. 定期清理不需要的模型和临时文件

对于性能优化：

  • 对于计算密集型任务，关闭不必要的容器和服务
  • 根据模型需求调整NPU/VPU内存分配
  • 使用Python虚拟环境避免包冲突

6. 实际应用场景与局限

经过全面测试，我认为Radxa Fogwise Airbox非常适合以下场景：

  • 本地运行的AI演示和原型开发
  • 隐私敏感的图像/文本处理
  • 边缘计算环境下的AI应用
  • 嵌入式AI教学和研究

当前存在的限制：

  • Llama3的上下文长度限制（512 token）
  • 部分应用需要手动调整内存限制
  • 大型模型需要额外存储空间
  • 某些操作需要命令行知识

7. 开发者实用技巧

  1. 容器管理：
  • 使用docker ps查看运行中的容器
  • 通过CasaOS界面或docker logs查看容器日志
  • 记住容器启动需要时间，不要过早重试连接
  1. 性能监控：
sudo inxi -Fc0 # 完整系统信息 free -h # 内存使用情况 top # 实时进程监控
  1. 故障排查：
  • 检查/var/log/syslog获取系统日志
  • 确认端口未被占用（netstat -tulnp）
  • 查看dmesg输出获取硬件相关错误
  1. 模型管理：
  • 不同模型可以放在/data分区下的不同目录
  • 使用符号链接管理常用模型
  • 考虑使用脚本自动化模型下载和更新

8. 总结与购买建议

经过这段时间的深入使用，Radxa Fogwise Airbox给我留下了深刻印象。它将强大的AI计算能力封装在一个紧凑的设备中，通过CasaOS提供了友好的管理界面，同时又保留了完整的Linux系统和Python开发环境，非常适合AI开发者和爱好者。

对于考虑购买的用户，我的建议是：

  1. 选择16GB内存版本以获得更好的多任务处理能力
  2. 准备至少32GB的microSD卡（建议64GB以上）
  3. 考虑添加NVMe SSD用于存储大型模型
  4. 熟悉基本的Linux命令和Docker操作会大大提升使用体验

虽然有一些小缺点，但这款设备在性价比和功能丰富度上确实表现出色。随着Radxa不断更新软件和文档，我相信它会成为边缘AI计算的一个优秀选择。

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