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边缘计算需要什么样的板卡?NPU算力如何

文章来源: 发布日期:2022.7.4 浏览次数:451 次

自从物联网(IoT)出现以来,边缘智能颇具颠覆性的创新,以及边缘计算应用都逐渐变得非常普遍,例如人脸识别,语音识别,物体识别,或者汽车上用的车辆识别系统都有它的身影。当然,这对算力的要求逐渐提高,NPU的性能也更受到注重,也作为了CPU与GPU外的下一个性能指标。


本文介绍的是米尔于2021年底发布的新品——MYC-JX8MPQ核心板,作为AI领域的里程碑CPU模组,它基于NXP第一颗搭载了NPU的高端芯片i.MX 8M Plus,这个模组主要面向AI场景,具有2.3 TOPS算力,4核 Cortex-A53 + Cortex-M7,主频1.8GHz+800MHz。


随着市场上机器学习开发的需求加大,NXP大力扩展eIQ软件环境,现在eIQ已经正式加入到BSP镜像中,它支持OpenCV,TensorFlow-Lite,armNN,PyTorch等框架。下面,我们借用一幅图来说明8M系列针对eIQ支持情况。

可以看到目前只有i.MX 8m Plus搭载了NPU神经网络单元,那么NPU到底强在哪里,请看如下对比。我们用了TensorFlow-Lite框架《将军》图为例,来对比CPU,GPU,NPU算法能力。

下表展示了通过对应的命令算出来的结果。可以看到,CPU的算力为平均44.832MS、GPU是160.934MS、NPU仅2.866MS,通过数据可以直观地看出NPU的算力更强,更能满足边缘计算的高标准要求。

这款MYC-JX8MPQ模组除拥有强悍的处理器之外,还有几个特别优势:

  • 持双MIPI CSI接口,可实现双路摄像头数据同时输入, 拥有强大的硬件编解码能力,支持H.264编解码;


  • 多媒体接口丰富GPU/VPU、HDMI,支持HiFi语音及其他多媒体功能;
  • 丰富的高速接口,传输速率快,其中2个千兆以太网、2个两用USB 3.0高速接口,可以保障语音和视频的高速传输;  


所以,MYC-JX8MPQ可以在高性能AI设备、边缘计算、5G网关、高性能工业计算器、仪表仪器、工业网关设备等领域投入应用。


以上是对MYC-JX8MPQ核心板的介绍,同时米尔也提供配套的开发板,外设资源丰富。

如有需要可登录米尔电子旗舰店进行购买