AI晶片技术
边缘运算与开发效率的最佳选择
专为边缘AI应用设计，拥有4 TOPS的运算效能，支援多精度模型执行，兼容主流深度学习框架，并提供完整的 AI 开发工具包与SDK，协助简化开发流程。
卓越的运算效能
- 搭载高效能的神经处理单元 （NPU），运算效能高达4 TOPS ，大幅加速深度学习模型的推论 速度。
- 整合专用的视觉处理单元（VPU），针对影像分析与电脑视觉应用进行优化，支援大规模的即时运算。
多框架与模型相容性
- 支援主流AI框架，包括PyTorch、ONNX、TensorFlow、TensorFlow Lite、Keras、Caffe等，降低学习门槛、整合成本。
- 提供广泛的模型支援，涵盖分类模型、物件检测模型、人体骨架检测模型、影像处理模型及语言模型等。
高效AI编译器
- 具备自动化计算资源分配技术，能优化TPU、VDSP与CPU之间的运算效能，达成最佳运算表现。
- 支援TensorFlow与PyTorch等主流框架的模型移植与优化，大幅缩短开发与部署时程。
开发者友好
- 预载模型可快速配置并部署至晶片与装置，支援分类、侦测、影像分割与语音指令等多种应用。
- 提供易于使用的SDK与简洁API，支援设备初始化、模型加载、推论资料传输与结果撷取。
节能设计与灵活扩展性
- 采用低功耗架构，兼具高效能与低能耗，满足各种边缘运算应用需求。
- 支援从物联网设备到高效能边缘伺服器的多元装置，灵活应对各类部署情境。
持续技术演进
- 目前支援多种模型与架构，包括MobileNet V1 / V2 / V3、InceptionNet V1 / V2，以及EfficientNet V1 / V2，并计划持续扩展对新兴技术的支援，协助开发者保持技术领先。
- 定期更新框架与工具，提供稳定、高效且长期的技术支援。
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