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fireflyNCC S1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算卡簡介

firefly ? 來源:firefly ? 作者:firefly ? 2019-11-11 11:04 ? 次閱讀

NCC S1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算卡

基于AI專用的APiM架構(gòu),無需外部緩存的模塊化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)加速器,用于高性能邊緣計算領(lǐng)域,可作為基于視覺的深度學(xué)習(xí)運算和AI算法加速。外形小巧,極低功耗,擁有著強勁算力,配套完整易用的模型訓(xùn)練工具、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型實例,搭配專業(yè)硬件平臺,可快速應(yīng)用于人工智能行業(yè)中

2.8Tops強勁算力

NCC S1基于AI嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU),擁有28000個并行神經(jīng)計算核,支持芯片上并行與原位計算,峰值運算能力高達5.6Tops,典型算力2.8Tops。其強勁的算力,能進行復(fù)雜的高密度計算,適用于高性能邊緣計算領(lǐng)域

AI處理架構(gòu)APiM

采用AI專用的MPE矩陣引擎和APiM(AI processing in Memory,存儲中的AI處理)架構(gòu),以革命性的方式處理AI,一次升級網(wǎng)絡(luò)預(yù)加載,無需指令、總線,無需外部DDR緩存,大量數(shù)據(jù)可直接輸入/輸出硅片,從而大大提高了AI的處理速度,降低處理能耗

9.3Tops/W超高效能

NCC S1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算卡的核心采用28nm工藝制程,在2.8 Tops算力時功率僅300mW,效率能耗比高達為9.3 Tops/W,在擁有超強的算力同時保持了極低的能耗,讓其應(yīng)用在終端設(shè)備的邊緣計算領(lǐng)域中極具優(yōu)勢

高性能硬件平臺

NCC S1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算卡可搭配ROC-RK3399-PC開源主板,配置高性能RK3399六核處理器,擁有豐富的硬件接口,可快速集成邊緣計算的硬件平臺,搭建產(chǎn)品原型,加速AI產(chǎn)品的項目進程

MIPI

eDP

HDMI

POE

Type-C

GPIO

配套模型訓(xùn)練工具

提供基于PyTorch完整易用的模型訓(xùn)練工具PLAI(People Learn AI), 可在Windows 10與Ubuntu 16.04系統(tǒng)上開發(fā),更簡單快捷地添加自定義網(wǎng)絡(luò)模型,大大降低了使用AI的技術(shù)門檻,讓更多人能更容易打開AI的大門

提供網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型

支持GNet1,GNet18和GNetfc三種網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型實例,后續(xù)會持續(xù)增加網(wǎng)絡(luò)實例,輕松在設(shè)備上測試大量深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
產(chǎn)品參數(shù)

參數(shù)
NPU

Lightspeeur SPR2801S (28nm 制程, 獨特 MPE 與 APiM 架構(gòu))

典型算力

2.8 TOPs@300mW

峰值算力

5.6 TOPs@100MHz

適用平臺

ROC-RK3399-PC平臺

支持框架

支持 PyTorch, Caffe 框架, 后續(xù)支持 TensorFlow

開發(fā)工具

PLAI 模型訓(xùn)練工具(現(xiàn)支持基于 VGG的 GNet1, GNet18 and GNetfc 網(wǎng)絡(luò)模型)

支持 Ubuntu 和 Windows 操作系統(tǒng)

尺寸

27.5x12.5x3.5mm


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