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首頁 AI 人工智能套件 NCC S1 神經網路計算卡

NCC S1 神經網路計算卡

基于AI 專用的 APiM 架構,配套完整易用的模型訓練工具、網路訓練模型實例,搭配專業硬件平台,可快速應用于人工智能行業中




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NCC S1 神经网络计算卡

基於   AI 專用的   APiM 架構,無需外部缓存的模組化深度神經網路學習加速器,用于高性能邊缘計算領域,可作为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,擁有著强勁算力,配套完整易用的模型訓練工具、網路訓練模型實例,搭配專業硬件平台,可快速應用于人工智能行業中

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5.6Tops强勁算力

NCC S1 基於   AI 嵌入式神經網路處理器(NPU),擁有   28000個並行神經計算核,支持芯片上並行與原位計算,峰值運算能力高達   5.6Tops,是市面上其他方案的数十倍。其强勁的算力,能進行複雜的高密度計算,適用於高性能邊缘計算领域

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AI 處理架構   APiM

採用   AI 專用的   MPE 矩陣引擎和   APiMAI processing in Memory,存儲中的   AI 處理)架構,以革命性的方式處理   AI,一次升级網路預加載,無需指令、總線,無需外部   DDR 缓存,大量數據可直接輸入/輸出矽片,從而大大提高了   AI 的處理速度,降低處理能耗

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9.3Tops/W超高效能

NCC S1 神經網路計算卡的核心採用   28nm 工藝製程,在   2.8 Tops算力時功率僅   300mW,效率能耗比高達為   9.3 Tops/W,在擁有超强的算力同時保持了極低的能耗,讓其應用在终端設備的邊缘計算领域中極具優勢 

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高性能硬體平台

NCC S1 神經網路計算卡可搭配   ROC-RK3399-PC 開源主板,配置高性能   RK3399 六核處理器,擁有豐富的硬體接口,可快速集成邊缘計算的硬體平台,搭建產品原型,加速   AI 產品的項目進程

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配套模型訓練工具

提供基於   PyTorch 完整易用的模型訓練工具   PLAIPeople Learn AI), 可在Windows 10 與 Ubuntu 16.04 系统上開發,更簡單快捷地添加自定義網路模型,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 

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提供網路訓練模型

支持    GNet1GNet18 和   GNetfc 三種網路訓練模型實例,後續會持續增加網路實例,輕鬆在設備上測試大量深度學習應用

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