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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

『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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新智元报道
编辑：元子
【新智元导读】随着行业竭力寻求最佳方法来加速人工智能性能以适应尖端神经网络的要求 ， 世界各地涌现了许多新兴公司 ， 通过跟踪美国、欧洲和亚洲的大约60家AI芯片初创公司 ， 为如何最好地实现这一目标提出了新思路 。 「新智元急聘主笔、高级主任编辑 ， 添加HR微信（Dr-wly）或扫描文末二维码了解详情 。 」
尽管人工智能和机器学习应用的加速仍是一个相对较新的领域 ， 但各种处理器如雨后春笋般涌现 ， 几乎可以加速任何神经网络工作负载 。
EETimes ， 从垂直市场、应用领域、功率预算及价格多个方面对目前市场上的应用处理器进行了盘点 。
Intel Movidius Myriad X
Myriad X由爱尔兰初创公司Movidius开发 ， 该公司于2016年被英特尔收购 。
Myriad X是该公司的第三代视觉处理单元 ， 也是首款搭载专用神经网络计算引擎的产品 ， 可提供每秒1兆次的专用深度神经网络（DNN）计算 ， 可提供1兆次的运算能力 。
神经计算引擎直接与高通量智能内存架构对接 ， 避免了数据传输时的内存瓶颈 。 它支持FP16和INT8计算 。 Myriad X还拥有16个专有的SHAVE内核集群和升级扩展的视觉加速器 。
Myriad X采用了英特尔的Neural Compute Stick 2 ， 实际上就是一个U盘形式的评估平台 。 它可以插在任何工作站上 ， 让AI和计算机视觉应用很快就能在Movidius的专用硬件上启动并运行 。
恩智浦半导体i.MX 8M Plus
i.MX 8M Plus是一款异构应用处理器 ， 采用了芯原公司的专用神经网络加速器IP（Vivante VIP8000） 。
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它为消费类和工业物联网中的终端设备提供了2.3 TOPS的加速能力 ， 足以实现多目标识别、4万字的语音识别 ， 甚至是医疗成像（MobileNet v1版以每秒500张图像的速度） 。
除了神经网络处理器外 ， i.MX 8M Plus还搭载了运行在2GHz的四核Arm Cortex-A53子系统 ， 外加Cortex-M7实时子系统 。
视觉应用方面 ， 有两个图像信号处理器 ， 支持两个高清摄像头 ， 可实现立体视觉 ， 也可支持单个1200万像素（MP）摄像头 。
在语音方面 ， 该设备包括一个800MHz的HiFi4音频数字信号处理器(DSP) ， 用于语音数据的前、后处理 。
XMOS的xcore.ai
xcore.ai旨在实现人工智能物联网（AIoT）应用中的语音控制 。 这款设备是一个交叉处理器（具有应用处理器的性能和微控制器的低功耗、实时操作） ， 专门用于对语音信号进行机器学习推理 。
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它基于XMOS专有的Xcore架构 ， 本身就建立在称为逻辑核的构建块上 ， 可以用于I/O、DSP、控制功能或AI加速 。 每个xcore.ai芯片上有16个这样的内核 ， 设计者可以选择分配给每个功能的数量 。
将不同的功能映射到固件中的逻辑内核 ， 可以创建一个完全由软件编写的 "虚拟SoC" 。 XMOS为Xcore增加了向量管道功能 ， 用于机器学习工作负载 。
xcore.ai支持32位、16位、8位和1位（二值化）网络 ， 可提供3200 MIPS、51.2 GMACC和1600 MFLOPS 。 它拥有1 Mbyte的嵌入式SRAM和低功耗DDR接口 ， 可用于扩展 。
德州仪器公司 TDA4VM
作为Jacinto 7系列汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)的一部分 ， TDA4VM是TI首款具有专用深度学习加速器的片上系统(SoC) 。
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该芯片块基于C7x DSP加上内部开发的矩阵乘法加速器(MMA) ， 可实现8个TOPS 。
该SoC可以处理来自前置摄像头的视频流 ， 最高可达8MP ， 或者是4到6个3MP摄像头加上雷达、LiDAR和超声波传感器的组合 。


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