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    基于AI专用的APiM架构,无需外部缓存的模块化深度神经网络学习加速器,用于高性能边缘计算领域,可作为基于视觉的深度学习运算和AI算法加速。外形小巧,极低功耗,拥有着强劲算力,配套完整易用的模型训练工具、网络训练模型实例,搭配专业硬件平台,可快速应用于人工智能行业中

    2.8Tops强劲算力

    NCC S1基于AI嵌入式神经网络处理器(NPU),拥有28000个并行神经计算核,支持芯片上并行与原位计算,峰值运算能力高达5.6Tops,典型算力2.8Tops。其强劲的算力,能进行复杂的高密度计算,适用于高性能边缘计算领域

    AI处理架构APiM

    采用AI专用的MPE矩阵引擎和APiM(AI processing in Memory,存储中的AI处理)架构,以革命性的方式处理AI,一次升级网络预加载,无需指令、总线,无需外部DDR缓存,大量数据可直接输入/输出硅片,从而大大提高了AI的处理速度,降低处理能耗

    9.3Tops/W超高效能

    NCC S1神经网络计算卡的核心采用28nm工艺制程,在2.8 Tops算力时功率仅300mW,效率能耗比高达为9.3 Tops/W,在拥有超强的算力同时保持了极低的能耗,让其应用在终端设备的边缘计算领域中极具优势

    高性能硬件平台

    NCC S1神经网络计算卡可搭配ROC-RK3399-PC开源主板,配置高性能RK3399六核处理器,拥有丰富的硬件接口,可快速集成边缘计算的硬件平台,搭建产品原型,加速AI产品的项目进程

  • MIPI
  • eDP
  • HDMI
  • POE
  • Type-C
  • GPIO
  • 配套模型训练工具

    提供基于PyTorch完整易用的模型训练工具PLAI(People Learn AI), 可在Windows 10与Ubuntu 16.04系统上开发,更简单快捷地添加自定义网络模型,大大降低了使用AI的技术门槛,让更多人能更容易打开AI的大门

    提供网络训练模型

    支持GNet1,GNet18和GNetfc三种网络训练模型实例,后续会持续增加网络实例,轻松在设备上测试大量深度学习应用

    产品参数

    参数
    NPU

    Lightspeeur SPR2801S (28nm 制程, 独特 MPE 与 APiM 架构)

    典型算力

    2.8 TOPs@300mW

    峰值算力

    5.6 TOPs@100MHz

    适用平台

    ROC-RK3399-PC平台

    支持框架

    支持 PyTorch, Caffe 框架, 后续支持 TensorFlow

    开发工具

    PLAI 模型训练工具(现支持基于 VGG的 GNet1, GNet18 and GNetfc 网络模型)

    支持 Ubuntu 和 Windows 操作系统

    尺寸

    27.5x12.5x3.5mm

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    周一至周五 9:00-18:00

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    服务热线

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