SoC Rockchip RK3399Pro объединяет блок обработки нейронной сети 2.4 TOPS для приложений искусственного интеллекта

Rockchip RK3399 (aka OP1), запущенный в 2016 году, это шестиядерный ARM процессор c ядрами Cortex A72 / A53, графическим процессором Mali-T860MP4, поддержкой декодирования 4K видео и высокоскоростными интерфейсами, такими как USB 3.0 и PCIe, а также Гигабитным Ethernet. Процессор можно найти в таких устройствах, как ChromebookТВ-боксахплатах для разработки и других.

На выставке CES 2018 компания представила модернизированную “Pro” версию процессора. И похоже, что Rockchip RK3399Pro имеет те же самые функции, что и его предшественник, но добавлен блок обработки нейронной сети (NPU) с производительностью до 2.4 TOPS для искусственного интеллекта и приложений глубокого обучения.

Компания утверждает, что по сравнению с традиционными решениями типичных моделей нейтронной сети Inception V3, ResNet34 и VGG16, вычислительная производительность на RK3399Pro улучшена почти в сто раз, а потребление электроэнергии не превышает 1%.

 

На основании информации, которая предоставлена в таблице выше (источник: elDEE на twitter), Rockchip RK3399Pro превосходит другие высокотехнологичные системы на кристалле (для таких задач), включая Apple A11 и Huawei Kirin 970, оба из которых также имеют NPU, и даже предлагает более высокую производительность, чем у NVIDIA TX2.

RK3399Pro NPU поддерживают 8-битные и 16-битные операции, совместим с различными программными решениями AI и интерфейсами API, включая OpenVX и TensorFlow Lite / AndroidNN API. Поставляется с программными средствами AI, способные обрабатывать модели Caffe / TensorFlow. Аппаратно референсный дизайн RK3399Pro может ускорить разработку, но подробности не были предоставлены.

Выражаем свою благодарность источнику с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.

Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.

0 0 votes
Article Rating
Подписаться
Уведомление о
guest

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments