fireflyNCC S1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算卡簡(jiǎn)介

NCC S1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算卡

基于AI專用的APiM架構(gòu)，無(wú)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(jì)算領(lǐng)域，可作為基于視覺(jué)的深度學(xué)習(xí)運(yùn)算和AI算法加速。外形小巧，極低功耗，擁有著強(qiáng)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(shí)例，搭配專業(yè)硬件平臺(tái)，可快速應(yīng)用于人工智能行業(yè)中

2.8Tops強(qiáng)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(gè)并行神經(jīng)計(jì)算核，支持芯片上并行與原位計(jì)算，峰值運(yùn)算能力高達(dá)5.6Tops，典型算力2.8Tops。其強(qiáng)勁的算力，能進(jìn)行復(fù)雜的高密度計(jì)算，適用于高性能邊緣計(jì)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(chǔ)中的AI處理）架構(gòu)，以革命性的方式處理AI，一次升級(jí)網(wǎng)絡(luò)預(yù)加載，無(wú)需指令、總線，無(wú)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(jì)算卡的核心采用28nm工藝制程，在2.8 Tops算力時(shí)功率僅300mW，效率能耗比高達(dá)為9.3 Tops/W，在擁有超強(qiáng)的算力同時(shí)保持了極低的能耗，讓其應(yīng)用在終端設(shè)備的邊緣計(jì)算領(lǐng)域中極具優(yōu)勢(shì)

高性能硬件平臺(tái)

NCC S1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算卡可搭配ROC-RK3399-PC開(kāi)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(jì)算的硬件平臺(tái)，搭建產(chǎn)品原型，加速AI產(chǎn)品的項(xiàng)目進(jìn)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(kāi)發(fā)，更簡(jiǎn)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(kāi)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(shí)例，后續(xù)會(huì)持續(xù)增加網(wǎng)絡(luò)實(shí)例，輕松在設(shè)備上測(cè)試大量深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
產(chǎn)品參數(shù)