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邊緣計算需要什么樣的板卡?NPU算力如何

米爾電子 ? 2022-07-02 14:39 ? 次閱讀
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自從物聯網(IoT)出現以來,邊緣智能頗具顛覆性的創新,以及邊緣計算應用都逐漸變得非常普遍,例如人臉識別,語音識別,物體識別,或者汽車上用的車輛識別系統都有它的身影。當然,這對算力的要求逐漸提高,NPU的性能也更受到注重,也作為了CPUGPU外的下一個性能指標。

本文介紹的是米爾于2021年底發布的新品——MYC-JX8MPQ核心板,作為AI領域的里程碑CPU模組,它基于NXP第一顆搭載了NPU的高端芯片i.MX8MPlus,這個模組主要面向AI場景,具有2.3 TOPS算力,4核 Cortex-A53 + Cortex-M7,主頻1.8GHz+800MHz。

隨著市場上機器學習開發的需求加大,NXP大力擴展eIQ軟件環境,現在eIQ已經正式加入到BSP鏡像中,它支持OpenCV,TensorFlow-Lite,armNN,PyTorch等框架。下面,我們借用一幅圖來說明8M系列針對eIQ支持情況。4011e06a-f958-11ec-a2f4-dac502259ad0.png可以看到目前只有i.MX 8m Plus搭載了NPU神經網絡單元,那么NPU到底強在哪里,請看如下對比。我們用了TensorFlow-Lite框架《將軍》圖為例,來對比CPU,GPU,NPU算法能力。下表展示了通過對應的命令算出來的結果。可以看到,CPU的算力為平均44.832MS、GPU是160.934MS、NPU僅2.866MS,通過數據可以直觀地看出NPU的算力更強,更能滿足邊緣計算的高標準要求。4039c29c-f958-11ec-a2f4-dac502259ad0.png這款MYC-JX8MPQ模組除擁有強悍的處理器之外,還有幾個特別優勢:

  • 支持雙MIPI CSI接口,可實現雙路攝像頭數據同時輸入, 擁有強大的硬件編解碼能力,支持H.264編解碼;

4058cc78-f958-11ec-a2f4-dac502259ad0.jpg


  • 多媒體接口豐富GPU/VPU、HDMI,支持HiFi語音及其他多媒體功能;
  • 豐富的高速接口,傳輸速率快,其中2個千兆以太網、2個兩用USB 3.0高速接口,可以保障語音和視頻的高速傳輸;

所以,MYC-JX8MPQ可以在高性能AI設備、邊緣計算、5G網關、高性能工業計算器、儀表儀器、工業網關設備等領域投入應用。以上是對MYC-JX8MPQ核心板的介紹,同時米爾也提供配套的開發板,外設資源豐富。40a77c60-f958-11ec-a2f4-dac502259ad0.jpg如有需要可登錄米爾電子旗艦店進行購買想要了解更多MYC-JX8MPQ核心板及開發板產品

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