NCC S1 神經網絡計算卡

拳皇命运动画最新消息 www.lmfak.icu 基于AI專用的APiM架構,無需外部緩存的??榛疃壬窬繆凹鈾倨?,用于高性能邊緣計算領域,可作為基于視覺的深度學習運算和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練工具、網絡訓練模型實例,搭配專業硬件平臺,可快速應用于人工智能行業中

2.8Tops強勁算力

NCC S1基于AI嵌入式神經網絡處理器(NPU),擁有28000個并行神經計算核,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,能進行復雜的高密度計算,適用于高性能邊緣計算領域

AI處理架構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,以革命性的方式處理AI,一次升級網絡預加載,無需指令、總線,無需外部DDR緩存,大量數據可直接輸入/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神經網絡計算卡的核心采用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,讓其應用在終端設備的邊緣計算領域中極具優勢

高性能硬件平臺

NCC S1神經網絡計算卡可搭配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,搭建產品原型,加速AI產品的項目進程

  • MIPI
  • eDP
  • HDMI
  • POE
  • Type-C
  • GPIO

配套模型訓練工具

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

提供網絡訓練模型

支持GNet1,GNet18和GNetfc三種網絡訓練模型實例,后續會持續增加網絡實例,輕松在設備上測試大量深度學習應用

產品參數

參數
NPU

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

典型算力

2.8 [email protected]

峰值算力

5.6 [email protected]

適用平臺

ROC-RK3399-PC平臺

支持框架

支持 PyTorch, Caffe 框架, 后續支持 TensorFlow

開發工具

PLAI 模型訓練工具(現支持基于 VGG的 GNet1, GNet18 and GNetfc 網絡模型)

支持 Ubuntu 和 Windows 操作系統

尺寸

27.5x12.5x3.5mm