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隨著人工智能 (AI) 和機器學(xué)習(xí) (ML) 算法取得一系列新的進展，眾多高計算強 度的應(yīng)用現(xiàn)在正在被部署到邊緣設(shè)備上。因此我們需要一種高效率的硬件， 既能高效率地執(zhí)行復(fù)雜算法，又能適應(yīng)這種技術(shù)的快速演進。賽靈思 Kria™ K26 SOM 的設(shè)計初衷，是用于滿足在邊緣設(shè)備上高效率執(zhí)行 ML 應(yīng)用的需求。 本白皮書對各種 ML 模型和實時應(yīng)用的性能開展研究并與英偉達(dá) Jetson Nano 和英偉達(dá) Jetson TX2 進行對比。賽靈思的研究結(jié)果表明，K26 SOM 提供了比 英偉達(dá) Jetson Nano高出大約 3 倍的性能。此外，它的單位功耗性能比英偉達(dá) Jetson TX2 提升 2 倍。對于 SSD MobileNet-v1 這樣的網(wǎng)絡(luò)，K26 SOM 的低時 延高性能深度學(xué)習(xí)處理單元 (DPU)提供了比 Nano 高出 4 倍，甚至更高的性 能，這使得 Kria SOM 成為ML 邊緣應(yīng)用開發(fā)的理想選擇。
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