RKNN，全称Rockchip Neural Network Processing Unit，是Rockchip推出的RKNN，全称Rockchip Neural Network Processing Unit，是Rockchip推出的神经网络处理器，主要用于在嵌入式设备上进行深度学习模型的推理。它支持多种常见的深度学习框架，如Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、Darknet、Pytorch和MXNet等，并能将这些框架训练得到的模型转换为适用于RKNN处理器的.rknn格式。

为了方便用户使用RKNN进行模型转换、推理和性能评估，Rockchip提供了一套名为RKNN Toolkit的开发工具套件。这套工具套件不仅提供了Python编程接口，让用户可以便捷地完成模型转换和部署工作，而且还可以在PC上通过USB连接至NPU设备，对模型进行性能评估和内存分配等工作。此外，RKNN Toolkit还支持将一些复杂的AI模型（如YOLOv8）转换为RKNN模型，并在设备上运行，从而实现在嵌入式设备上的实时AI处理。

RKNPU2是带有RKNPU的芯片平台提供的一个跨平台的编程接口，主要使用C/C++。它主要用于帮助用户部署使用RKNN Toolkit2导出的RKNN模型，从而加速AI应用的落地。从支持的平台列表中，我们可以看到RV1103和RV1106是被RKNPU2支持的。因此，基于Rockchip RV1109芯片的Alpine Linux系统理论上应该能够使用RKNPU2。

但在实际应用中，为了确保兼容性和稳定性，建议您首先在目标系统上测试RKNPU2的运行情况。如果遇到任何问题或者需要进一步的指导，您可以参考RKNN Toolkit2的官方GitHub页面，那里提供了详细的开发流程和使用示例。