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『处理器』2020最强终端AI加速芯片Top10排行榜：英伟达、英特尔领跑( 二 )


例如 ， 在自动泊车系统中 ， MMA可能用于对这些输入进行传感器融合 。
TDA4VM是为5到20W之间的ADAS设计而设计的 。
Nvidia的Jetson Nano
Nvidia著名的Jetson Nano是一款小巧但功能强大的图形处理单元(GPU)模块 ， 用于终端设备中的AI应用 。
『处理器』2020最强终端AI加速芯片Top10排行榜：英伟达、英特尔领跑
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该公司表示 ， Nano模块上的GPU基于与Jetson家族中较大的成员（AGX Xavier和TX2）相同的Maxwell架构 ， 拥有128个内核 ， 能够达到0.5TFLOPS ， 足以在高分辨率图像传感器的多个数据流上运行多个神经网络 。
使用时 ， 它的功耗低至5W 。 该模块还采用了四核Arm Cortex-A57 CPU 。
与Nvidia的其他部件一样 ， Jetson Nano也使用了Nvidia的神经网络加速库CUDA X 。 价格不贵的Jetson Nano开发套件已被广泛使用 。
Kneron Inc. KL520
中国台湾初创公司Kneron的首款产品是KL520神经网络处理器 ， 是专为智能家居、安防系统和移动设备等应用中的图像处理和面部识别而设计的 。 它可以运行卷积神经网络（CNNs） ， 是目前图像处理中常用的类型 。
KL520可运行0.3 TOPS ， 功耗为0.5 W（相当于0.6 TOPS/W） ， 该公司表示 ， 鉴于该芯片的MAC效率很高（超过90%） ， 这足以实现准确的面部识别 。
该芯片的架构是可重新配置的 ， 可以根据不同的CNN模型进行定制 。 该公司的辅助编译器还采用了压缩技术 ， 以便在芯片资源内运行更大的模型 ， 以节省功耗和成本 。 目前KL520已经上市 ， 也可以在厂商AAEON的加速器卡上找到（M2AI-2280-520） 。
Gyrfalcon Lightspeeur 5801
Gyrfalcon的Lightspeeur 5801专为消费类电子市场设计 ， 在224mW的功耗下提供2.8 TOPS（相当于12.6 TOPS/W） ， 延迟为4ms 。 Gyrfalcon使用了一种处理器内存储器技术 ， 与其他架构相比 ， 该技术特别省电 。
功耗实际上可以通过改变50到200MHz之间的时钟速度来抵消功耗 。 Lightspeeur 5801包含10MB的内存 ， 因此整个型号可以装在芯片上 。
该部分是该公司的第四款量产芯片 ， 已经出现在LG的Q70中端智能手机上 ， 它处理相机效果的推理 。 现在已经推出了一款USB优盘开发套件 ， 即5801 Plai Plug ， 目前已经上市 。
Eta Compute的ECM3532
Eta Compute的首款量产产品ECM3532是专为IoT的电池供电或能量收集设计中的AI加速而设计的 。 在图像处理和传感器融合方面的始终开机应用 ， 只需低至100微瓦的功率预算就能实现 。
该芯片有两个内核--一个Arm Cortex-M3微控制器内核和一个NXP CoolFlux DSP 。 该公司使用了一种专有的电压和频率缩放技术 ， 在每一个时钟周期内进行调整 ， 以榨取两个内核的每一滴电能 。
机器学习工作负载可由两个内核中的任何一个内核处理（例如 ， 某些语音工作负载更适合DSP） 。 ECM3532的样品现已上市 ， 预计第二季度开始量产 。
Syntiant公司NDP100
美国初创公司Syntiant公司的NDP100处理器是专为在电力紧张的应用中对语音指令进行机器学习推理而设计的 。 其基于内存中处理器的芯片功耗不到140微瓦 ， 可运行关键词识别、唤醒词检测、语音识别或事件分类等模型 。
Syntiant表示 ， 该产品将用于实现消费类设备的免提操作 ， 如耳机、助听器、智能手表和遥控器等 。 开发套件现已推出 。
GreenWaves Technologies GAP9
GAP9是法国初创公司GreenWaves公司推出的首款超低功耗应用处理器 ， 它拥有强大的计算集群 ， 由9个RISC-V内核组成 ， 其指令集经过大量定制 ， 以优化功耗 。 它具有双向多通道音频接口和1.6MB的内部RAM 。
【『处理器』2020最强终端AI加速芯片Top10排行榜：英伟达、英特尔领跑】GAP9可以处理电池供电的IoT设备中的图像、声音和振动感应的神经网络工作负载 。 GreenWaves的数据显示 ， GAP9在160×160的图像上运行MobileNet V1 ， 通道缩放为0.25 ， 仅需12毫秒 ， 功耗为806μW/帧/秒 。


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