芯片更集成自研TPU在INT8运算下,可提供约0.5TOPS算力 。特殊设计的TPU调度引擎能有效地为张量处理器核心提供极高的带宽数据流 ;并为用户提供了强大的深度学习模型编译器和Linux软件SDK开发包,主流的深度学习框架,比如Caffe Pytorch ONNX MXNet 和TensorFlow(Lite) 框架的主流网络可以轻松的移植 到平台上 。 主要特性 ...
此外,CV1821也搭载了自研TPU,在INT8运算下,可提供约0.5TOPS算力。独特的TPU调度引擎能有效地为张量处理器核心提供极高的带宽数据流;并为用户提供了强大的深度学习模型编译器和Linux软件SDK开发包,支持主流的深度学习框架,比如Caffe、Pytorch、ONNX、MXNet和TensorFlow(Lite)等。 在图像传感器的选择上,本方案选用了SOI...
芯片更集成自研TPU在INT8运算下,可提供约0.5TOPS算力 。特殊设计的TPU调度引擎能有效地为张量处理器核心提供极高的带宽数据流 ;并为用户提供了强大的深度学习模型编译器和Linux软件SDK开发包。主流的深度学习框架,比如 Caffe Pytorch ONNX MXNet 和TensorFlow(Lite) 框架的主流网络可以轻松的移植 到平台上 。 主要特...
此外，CV1821也搭载了自研TPU，在INT8运算下，可提供约0.5TOPS算力。独特的TPU调度引擎能有效地为张量处理器核心提供极高的带宽数据流；并为用户提供了强大的深度学习模型编译器和Linux软件SDK开发包，支持主流的深度学习框架，比如Caffe、Pytorch、ONNX、MXNet和TensorFlow（Lite）等。在图像传感器的选择上，本方案选用...
晶片更集成自研TPU在INT8運算下,可提供約0.5TOPS算力 。特殊設計的TPU調度引擎能有效地為張量處理器核心提供極高的帶寬數據流 ;並為用戶提供了強大的深度學習模型編譯器和Linux軟體SDK開發包,。主流的深度學習框架,比如 Caffe Pytorch ONNX MXNet 和TensorFlow(Lite) 框架的主流網絡可以輕鬆的移植 到平台上 。
芯片内嵌自研TPU，在INT8运算下提供约0.5TOPS算力，通过高效数据流调度引擎与强大深度学习模型编译器、Linux软件SDK，支持主流深度学习框架移植。SOI JX-K306P传感器为高性能4.0MP BSI CMOS图像传感器，采用2.0um像素技术设计，具有优异的近红外（NIR）性能，提升850nm和940nm波长下的夜视效果。它支持30...
芯片更集成自研TPU在INT8运算下,可提供约0.5TOPS算力 。特殊设计的TPU调度引擎能有效地为张量处理器核心提供极高的带宽数据流 ;并为用户提供了强大的深度学习模型编译器和Linux软件SDK开发包,。主流的深度学习框架,比如 Caffe Pytorch ONNX MXNet 和TensorFlow(Lite) 框架的主流网络可以轻松地移植到平台上 。
芯片更集成自研TPU在INT8运算下,可提供约0.5TOPS算力; 4、特殊设计的TPU调度引擎能有效地为张量处理器核心提供极高的带宽数据流; 5、并为用户提供了强大的深度学习模型编译器和Linux软件SDK开发包; 6、主流的深度学习框架,比如 Caffe Pytorch ONNX MXNet 和TensorFlow(Lite) 框架的主流网络可以轻松的移植 到平台上...
芯片更集成了自研 TPU,在 8 位整数运算下,可提供 0.5TOPS (CV1810C 仅有 0.3TOPS) 的算力。特殊设计的 TPU 调度引擎能有效地为所有的张量处理器核心提供极高的带宽 数据流。此外也为用户提供了强大的深度学习模型编译器和软件SDK 开发包。主流的 深度学习框架,比如 Caffe 和Tensorflow,可以轻松地移植到其平台上...
芯片更集成自研TPU在INT8运算下,可提供约0.5TOPS算力 。特殊设计的TPU调度引擎能有效地为张量处理器核心提供极高的带宽数据流 ;并为用户提供了强大的深度学习模型编译器和Linux软件SDK开发包,。主流的深度学习框架,比如 Caffe Pytorch ONNX MXNet 和TensorFlow(Lite) 框架的主流网络可以轻松的移植 到平台上 。