資料介紹
隨著人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 算法取得一系列新的進展,眾多高計算強 度的應用現在正在被部署到邊緣設備上。因此我們需要一種高效率的硬件, 既能高效率地執行復雜算法,又能適應這種技術的快速演進。賽靈思 Kria™ K26 SOM 的設計初衷,是用于滿足在邊緣設備上高效率執行 ML 應用的需求。 本白皮書對各種 ML 模型和實時應用的性能開展研究并與英偉達 Jetson Nano 和英偉達 Jetson TX2 進行對比。賽靈思的研究結果表明,K26 SOM 提供了比 英偉達 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 Jetson TX2 提升 2 倍。對于 SSD MobileNet-v1 這樣的網絡,K26 SOM 的低時 延高性能深度學習處理單元 (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 邊緣應用開發的理想選擇。
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