AI晶片技術
邊緣運算與開發效率的最佳選擇
專為邊緣AI應用設計，擁有4 TOPS的運算效能，支援多精度模型執行，兼容主流深度學習框架，並提供完整的 AI 開發工具包與SDK，協助簡化開發流程。
卓越的運算效能
- 搭載高效能的神經處理單元 （NPU），運算效能高達4 TOPS ，大幅加速深度學習模型的推論 速度。
- 整合專用的視覺處理單元（VPU），針對影像分析與電腦視覺應用進行優化，支援大規模的即時運算。
多框架與模型相容性
- 支援主流AI框架，包括PyTorch、ONNX、TensorFlow、TensorFlow Lite、Keras、Caffe等，降低學習門檻、整合成本。
- 提供廣泛的模型支援，涵蓋分類模型、物件檢測模型、人體骨架檢測模型、影像處理模型及語言模型等。
高效AI編譯器
- 具備自動化計算資源分配技術，能優化TPU、VDSP與CPU之間的運算效能，達成最佳運算表現。
- 支援TensorFlow與PyTorch等主流框架的模型移植與優化，大幅縮短開發與部署時程。
開發者友好
- 預載模型可快速配置並部署至晶片與裝置，支援分類、偵測、影像分割與語音指令等多種應用。
- 提供易於使用的SDK與簡潔API，支援設備初始化、模型加載、推論資料傳輸與結果擷取。
節能設計與靈活擴展性
- 採用低功耗架構，兼具高效能與低能耗，滿足各種邊緣運算應用需求。
- 支援從物聯網設備到高效能邊緣伺服器的多元裝置，靈活應對各類部署情境。
持續技術演進
- 目前支援多種模型與架構，包括MobileNet V1 / V2 / V3、InceptionNet V1 / V2，以及EfficientNet V1 / V2，並計劃持續擴展對新興技術的支援，協助開發者保持技術領先。
- 定期更新框架與工具，提供穩定、高效且長期的技術支援。
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