RDK X5 BPU 推理
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YOLOv8n 推理速度高达 220 FPS（INT8，BPU 全速），在 AI 视觉任务上遥遥领先同价位竞品
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BPU 架构专为机器人 AI 推理设计，实时控制周期可低至 0.5ms
RK3588 NPU 推理
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ResNet18 INT8 推理约 244 FPS，延迟 4.09ms，单模型推理性能不错
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YOLOv5 NPU 推理约 54 FPS ，实际 YOLO 目标检测约 30–63 FPS（3 核全开）
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RK3588 NPU 的生态工具链（RKNN-Toolkit2）相对成熟，但官方支持不及 RDK X5 的地平线 BPU 工具链完善
结论：在相同 YOLO 类视觉任务上，RDK X5 的 BPU 吞吐量大约是 RK3588 NPU 的 3–4 倍，AI 推理这一项 RDK X5 优势明显。
CPU 通用算力：RK3588 大幅领先
RK3588 的 CPU 是这场比较中最明显的优势：
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RK3588 采用 大小核异构设计（A76 + A55），A76 大核单核性能比 RDK X5 的 A55 强约 2–3 倍
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Geekbench 6 测试中 RDK X5 多核得分约 994，而 RK3588 多核得分超过 2400+ ，差距超过 2.4 倍
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RK3588 的内存带宽（LPDDR4X，19 GB/s）和最大内存容量（32GB）也明显优于 RDK X5（最大 8GB）
这意味着需要跑大量通用计算的任务（如编译、ROS2 复杂节点图、跑 LLM 预处理等），RK3588 更有余量。
