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智能AI计算芯⽚对⽐ 下⾯是本⼈接触到的AI芯⽚,主要涉及华为、⽐特⼤陆-算丰、英伟达。其他还有寒武纪、地平线、瑞芯微等没有接触过就不对⽐了。 易开发性:⽐特⼤陆>英伟达>华为 性能:华为>英伟达>⽐特⼤陆(性能不是很好对⽐,每家实现的算⼦性能有差异,不能单纯对⽐TOPS) 算⼒ 算⼒ 内存 内存 带宽 带宽 (GB/s) (GB/s) 解码 解码 编码 编码 功耗 功耗 备注 备注 昇腾310 16TOPS INT8 LPDDR4x 8/4GB H.264/H.265 16路 1080P@30FPSJPEG 1080P@256FPS 1路 1080P@30FPS 9.5W Caffe/TensorFlow Atlas300 4x4TFLOPS62TOPS@INT8 LPDDR4x 4x 8GB H.264/H.265 4x 16路 1080P@30FPSJPEG 4x 1080P@256FPS 4路 1080P@30FPS 67W HI3559A 4TOPS@INT8- NNIE+2TOPS@INT8-DSP LPDDR4x 4GB 视频:8路1080P@30FPSJPEG: 1080P@240FPS 5W 算丰 BM1880终 端芯⽚ 1TOPS@INT8(Winograd 算计可达2TOPS@INT8) LPDDR4 最⼤4GB 2路 1080P@30FPSFHD:1080P@75FPS 2.5W 多框架⽀持 Caffe\ONNX 算丰 BM1682云 端芯⽚ 3TFLOPS 8路1080P@30FPS 可堆叠多颗芯⽚ 算丰 SC1/SC1+ 2TFLOPs/4TFLOPs 16/32GB 50 1颗BM1680/2颗 Nvidia jetson TX2 1TFLOPS4TOPS@INT8 LPDDR4x 8GB D2D 35D2H/H2D 20 8路1080P@30FPS 7.5W 实测BM1682 VS HI3559A(单NNIE)⽹络有快有慢,并不是某个芯⽚⼀定快。 bm1682 bm1682 hi3559a hi3559a YOLOv3_352x384 32.65ms 41.4ms 1 2 4 YOLOv3_288x320 19.31ms 33.74ms 61.17ms mobilenetv2_288x320 3.16ms MTCNN_16x56 0.246ms 0.193ms CNN_48x168 0.649ms 3.75ms , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87505327?utm_source=bbsseo
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智能AI计算芯⽚对⽐ 下⾯是本⼈接触到的AI芯⽚,主要涉及华为、⽐特⼤陆-算丰、英伟达。其他还有寒武纪、地平线、瑞芯微等没有接触过就不对⽐了。 易开发性:⽐特⼤陆>英伟达>华为 性能:华为>英伟达>⽐特⼤陆(性能不是很好对⽐,每家实现的算⼦性能有差异,不能单纯对⽐TOPS) 算⼒ 算⼒ 内存 内存 带宽 带宽 (GB/s) (GB/s) 解码 解码 编码 编码 功耗 功耗 备注 备注 昇腾310 16TOPS INT8 LPDDR4x 8/4GB H.264/H.265 16路 1080P@30FPSJPEG 1080P@256FPS 1路 1080P@30FPS 9.5W Caffe/TensorFlow Atlas300 4x4TFLOPS62TOPS@INT8 LPDDR4x 4x 8GB H.264/H.265 4x 16路 1080P@30FPSJPEG 4x 1080P@256FPS 4路 1080P@30FPS 67W HI3559A 4TOPS@INT8- NNIE+2TOPS@INT8-DSP LPDDR4x 4GB 视频:8路1080P@30FPSJPEG: 1080P@240FPS 5W 算丰 BM1880终 端芯⽚ 1TOPS@INT8(Winograd 算计可达2TOPS@INT8) LPDDR4 最⼤4GB 2路 1080P@30FPSFHD:1080P@75FPS 2.5W 多框架⽀持 Caffe\ONNX 算丰 BM1682云 端芯⽚ 3TFLOPS 8路1080P@30FPS 可堆叠多颗芯⽚ 算丰 SC1/SC1+ 2TFLOPs/4TFLOPs 16/32GB 50 1颗BM1680/2颗 Nvidia jetson TX2 1TFLOPS4TOPS@INT8 LPDDR4x 8GB D2D 35D2H/H2D 20 8路1080P@30FPS 7.5W 实测BM1682 VS HI3559A(单NNIE)⽹络有快有慢,并不是某个芯⽚⼀定快。 bm1682 bm1682 hi3559a hi3559a YOLOv3_352x384 32.65ms 41.4ms 1 2 4 YOLOv3_288x320 19.31ms 33.74ms 61.17ms mobilenetv2_288x320 3.16ms MTCNN_16x56 0.246ms 0.193ms CNN_48x168 0.649ms 3.75ms

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