資料介紹
隨著人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 算法取得一系列新的進(jìn)展,眾多高計(jì)算強(qiáng) 度的應(yīng)用現(xiàn)在正在被部署到邊緣設(shè)備上。因此我們需要一種高效率的硬件, 既能高效率地執(zhí)行復(fù)雜算法,又能適應(yīng)這種技術(shù)的快速演進(jìn)。賽靈思 Kria™ K26 SOM 的設(shè)計(jì)初衷,是用于滿足在邊緣設(shè)備上高效率執(zhí)行 ML 應(yīng)用的需求。 本白皮書對(duì)各種 ML 模型和實(shí)時(shí)應(yīng)用的性能開展研究并與英偉達(dá) Jetson Nano 和英偉達(dá) Jetson TX2 進(jìn)行對(duì)比。賽靈思的研究結(jié)果表明,K26 SOM 提供了比 英偉達(dá) Jetson Nano高出大約 3 倍的性能。此外,它的單位功耗性能比英偉達(dá) Jetson TX2 提升 2 倍。對(duì)于 SSD MobileNet-v1 這樣的網(wǎng)絡(luò),K26 SOM 的低時(shí) 延高性能深度學(xué)習(xí)處理單元 (DPU)提供了比 Nano 高出 4 倍,甚至更高的性 能,這使得 Kria SOM 成為ML 邊緣應(yīng)用開發(fā)的理想選擇。
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