用于跑深度学习的嵌入式硬件平台资料整理(一)
本来想温习下数电,模电,单片机,电路设计,外围配套端口和设备方面的知识,往底层硬件方面去,鉴于精力有限,初衷点是想把算法和硬件相结合,考虑到这些年主要是算法方面(图像处理、3D点云处理、深度学习)的积累,为了更好的延续,还是选择从嵌入式的系统级别(应用层开发,嵌入式图像处理)入手吧(涉及shell, readline,make,交叉工具链的使用等)。先选择一款能够跑深度学习的硬件平台,下面就简单整理下几款合适的嵌入式硬件平台吧。
1. Movidius的一些系列产品(2016年被Intel收购)
代表产品Myriad 2 VPU,Myriad X VPU和Neural Compute Stick 2。Intel Movidius Myriad 2 VPU可在不同目标应用中提供低功耗、高性能的视觉处理解决方案,其中包括嵌入式深度神经网络、位姿估计、室内导航、3D深度感应、3D制图(3D扫描建模),视觉惯性测距,以及手势/眼部跟踪,基于深度学习的环境感知。海康和大华均有应用了Movidius Myriad 2(MA2450)的视觉产品,大疆最近发布的首款迷你无人机Spark提供了视觉智能技术也使用了该产品。支持caffe、tensorflow框架。
为了扩大开发者社区,让自己的AI芯片成为事实上的标准,Intel一直在努力推出针对开发者的套件。前有Intel推出的Movidius神经计算棒NCS,但是各大竞争对手也没有闲着,而后在手机SoC领域,联发科、华为、高通、苹果无一不发力神经网络处理单元,无论是拿他人的来集成,还是自己开发,总之,边缘计算已经成为人工智能领域一个重要的应用场景。
相关使用博客:
ARM+Movidius VPU 目标识别调试笔记(一)_搬砖之路的专栏-CSDN博客
2. 海思HI3559A芯片
集成寒武纪AI核(不是最新的版本,因为最近寒武纪又发布最新的AI版本,同时还集成大名鼎鼎Cadence的 4核DSP)
相关使用博客:
Hi3559A 开发总结--使用docker_jacke121的专栏-CSDN博客_hi3559a
3.寒武纪科技的Cambricon-1A
是一款深度学习专用处理器芯片(NPU),其高性能硬件架构及软件支持Caffe、Tensorflow、MXnet等主流AI开发平台。
4. Xilinx的FPGA—— Zynq 7020,ZU2CG
基于FPGA的深度学习硬件架构平台的研究现状分析_红孩儿大战牛魔王-CSDN博客_基于fpga的深度学习
Xilinx Zynq 7020,一款基于Arm + FPGA平台的开发板,支持Python - 哔哩哔哩
5.Google的TPU芯片架构
我爱谷歌-TPU系列芯片 - 知乎
6.NVIDIA JETSON系列
以TX2为代表,学习资料比较多
NVIDIA Jetson_百度百科
NVIDIA Jetson TX2入门傻瓜教程:带你30分钟跑完这几个经典程序 - 云+社区 - 腾讯云
TX2核心板英伟达自己生产,价格太贵,不适合产品小型化生产
7.TI(德州仪器)
TDA2x系列专注于ADAS
https://blog.csdn.net/weixin_44724865/category_9576141.html
Jetson TX2 入门 ——介绍_nulidehahafr的博客-CSDN博客_jetson tx2
TDA2X 开发笔记(1)-环境搭建知识点_chipsea_mltsum的博客-CSDN博客
用于视觉分析的DM505 SoC - TI | Mouser
8.百度大脑
百度的就是EdgeBoard,支持许多前沿的算法,主要就是对基于Paddle框架的支持,基于TensorFlow的需要转为PaddlePaddle然后再进行部署,感觉挺受限的,目前的FZ9D。这个是基于FPGA,也是百度和ALINX的合作产品
【FZ9D】百度大脑EdgeBoard嵌入式AI计算卡高性能版 - ZYNQ MPSoC - 芯驿电子科技(上海)有限公司
9.华为的Atlas
算力最大为22TOPS,真的很牛逼了,功耗为20W,有自己的AI框架MindSpore, 同时也支持TensorFlow/PyTorch等第三方框架
附:
NPU也需要关注下
NPU - 知乎
OpenAI也需要关注下
OpenAI_百度百科
Tengine是由OPEN AI LAB开发的一款轻量级模块化高性能神经网络推理引擎,专门针对Arm嵌入式设备优化,并且无需依赖第三方库,可跨平台使用支持Android,Liunx。基于Rockchip RK3399的Rock960率先支持Tengine,性能提升,运行速度提升50%以上。
RK3399性能介绍 - 知乎
10.树莓派(Raspberry Pi )
树莓派与深度学习:目标检测 - 知乎
在软件资源方面,Intel推出神经计算棒的免费NCSDK,这个软件资源让很多公司看到嵌入AI领域的希望,这一手Intel做得不错,很多公司都在嵌入式开发板树莓派3上面加这个神经计算棒学习,销售比较火爆
树莓派(微型电脑)_百度百科
博主先从树莓派入手吧,后面再去熟悉NVIDIA Jetson。后面会有关于树莓派的系列博客
用于跑深度学习的嵌入式硬件平台资料整理(一)相关推荐
- 用于跑深度学习的嵌入式硬件平台资料整理(二)
博主之前已经有一篇博客有这方面的介绍,这段时间自己也熟悉了下树莓派(前面已有很多关于此的系列博客),所以这篇博客探讨的会更深入些,为后面的实战做准备. 用于跑深度学习的嵌入式硬件平台资料整理_竹叶青l ...
- 【百家稷学】深度学习与嵌入式平台AI实践(北京交通大学实训)
继续咱们百家稷学专题,本次是有三AI在北京交通大学进行的暑期课程教学.百家稷学专题的目标,是走进100所高校和企业进行学习与分享. 分享主题 本次分享是在北京交通大学计算机与信息技术学院进行,主题是& ...
- 深度学习入门首推资料--吴恩达深度学习全程笔记分享
本文首发于微信公众号"StrongerTang",可打开微信搜一搜,或扫描文末二维码,关注查看更多文章. 原文链接:(https://mp.weixin.qq.com/s?__bi ...
- 英伟达新禁令:不能随便用GeForce显卡跑深度学习(挖矿可以)
维金 允中 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 终于藏不住了. 正值西方国家欢度佳节之时,一份英伟达的surprise终于被发现. 是一条关于GeForce的禁令. 这款备受AI&q ...
- 利用远程云服务器跑深度学习模型
利用远程云服务器跑深度学习模型主要有三个问题需要解决. 一是深度学习环境的搭建,二是已搭建环境的保存,三是远程数据的传输. 深度学习环境的搭建 以阿里云为例,在购买服务器创建实例时,可以在镜像市场选择 ...
- CPU和GPU跑深度学习差别有多大?
作者:带萝卜 链接:https://www.zhihu.com/question/273812506/answer/1271840613 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商 ...
- caffe linux跑自己数据,caffe+linux平台——跑深度学习的流程
大家好,放假在即,来整理一波在Linux上用caffe跑深度学习的流程,免得开学回来忘记. 以下地址均为我自己电脑上的地址,大家要照着跑请自行修改地址哦! 1.将训练和测试的图像放入examples- ...
- 不是Nvidia(英伟达)显卡可以安装CUDA跑深度学习算法吗?
不是Nvidia(英伟达)显卡可以安装CUDA跑深度学习算法吗? 答:不行! Cuda主要是面向Nvidia的GPU的.Intel和AMD的显示芯片都不能进行.所以,想要让cuda环境搭建在自己的Wi ...
- 用胶带屏蔽PCIE接口解决兼容问题,150块的P104矿渣卡也能跑深度学习
P104虽然是矿卡,但是有魔改之后达到8G的显存以及相当于1060的核心,而且闲鱼价格只要150块左右.用来跑深度学习之类的任务或许还是相当具有性价比的.也就是说可以用一些便宜的二手硬件来搭建属于自己 ...
最新文章
- 语义分割:基于openCV和深度学习(二)
- Linux09-网络配置
- mysql mybatis 主键id_MyBatis+MySQL 返回插入的主键ID-Go语言中文社区
- 我的spark学习之路(三):利用spark做回归分析
- 移动端-ibokan
- Java之控制反转和依赖注入
- 学校计算机二级模拟上机能看分数吗,全国计算机二级考试机试考完怎么储存的...
- CNN中的卷积操作与权值共享
- 外卖和快递行业数据_抢人大战愈演愈烈,东莞再现用工荒!不只流向外卖、快递等行业...
- python语音识别的第三方库_python标准库+内置函数+第三方库: 7.音频处理
- 在路上---学习篇(一)Python 数据结构和算法 (3) --快速排序
- 基于iOS用CoreImage实现人脸识别
- 阿里云:linux 一键安装web环境
- CentOS部署×××
- 人人网市值缩水近80%,究竟发生了什么?
- python删除csv某一行_python删除csv行
- s3cmd 安装使用指南
- 信息年龄、新鲜度、数据寿命、边缘计算等读书报告
- 2018年物联网趋势
- Redis 的高并发实战:抢购系统 --浅奕