AI技术发展已进入高速时代,企业纷纷探索利用人工智能技术为其行业赋能;因此,我们需要一款能够将高性能AI技术集成到设备的AI模组,从而提供智能化的解决方案,更高效地加速各种基于深度学习的算法框架搭建–以实现行业快速智能化升级。
寒武纪联合英码发布的AIM16T AI模组就是一款为加速提升智能化而推出的产品,采用寒武纪MLU220 AI处理器,具有高算力、强性能、低功耗以及兼容性好等特点,支持caffe/tensorflow/pytorch/mxnet多种主流算法框架,轻松部署推理环境,可对计算资源做直接定制,非常适合于高要求的算法应用,如姿态识别、热区分析、行人重识别等算法框架,以满足多样化AI定制要求;另外,针对企业的算法平台切换、场景算法定制等需求,英码AI软件服务提供一对一的技术咨询、Demo程序、开发文档以及相关技术支持,以最大程度降低切换与开发的难度及成本,使企业在更短时间内实现应用升级,加快智能产品上市。
峰值性能 | 视频解码 | 板载内存容量 | 主控单元 |
16TOPS INT8 | 16路硬解码 | 8GBytes | 4核 ARM CortexA55 |
【AIM16T 平台架构】
【AIM16T 常规模型性能】
【AIM16T性能测试】
1、USB3.0测试
写测试: dd if=/dev/zero of=/cambricon/app/test1 bs=1M count=1000 conv=fsync
读测试: dd if=/cambricon/app/test1 of=/dev/null bs=1M
2、TF卡读写测试
写测试:dd if=/dev/zero of=/cambricon/app/test1 bs=1M count=1000 conv=fsync
读测试:dd if=/cambricon/app/test1 of=/dev/null bs=1M
3、TCP网络吞吐测试
组网环境:
PC(S) <- IVP220(C) PC做服务器
网口0吞吐测试:
网口1吞吐测试:
4、EMMC读写测试
写测试:
dd if=/dev/zero of=/cambricon/test1 bs=1M count=100 conv=fsync
读测试:
dd if=/cambricon/test1 of=/dev/null bs=1M
【AIM16T参数对比】
【AIM16T算力&功耗对比】
【AIM16T 人脸检测演示】
接下来,我们将通过DEMO演示视频,向大家展示英码软件开发团队,如何利用AIM16T 开发4路人脸检测的算法应用,并列出相关数据供大家进一步了解AIM16T性能。若想要了解更多的产品/算法信息,欢迎点击此处联系我们。
此次人脸检测DEMO,由4路IPC视频流输入,经过视频流处理,然后进入芯片的NPU运行YOLO人脸检测算法,最后4路同时通过HDMI输出显示,模型的检测流程如下:
模型在AIM16T AI模组上处理过程流畅,充分展示了其优秀的AI性能。
目前,英码科技AIM16T AI加速模组现已在英码官网、淘宝旗舰店上线,欢迎点击此处进入商城咨询或直接拨打市场热线:18902405343,了解更多产品信息或场景应用。