邊緣計算需要什么樣的板卡？NPU算力如何

swiftman

自從物聯網(IoT)出現以來，邊緣智能頗具顛覆性的創新，以及邊緣計算應用都逐漸變得非常普遍，例如人臉識別，語音識別，物體識別，或者汽車上用的車輛識別系統都有它的身影。當然，這對算力的要求逐漸提高，NPU的性能也更受到注重，也作為了CPU與GPU外的下一個性能指標。

本文介紹的是米爾于2021年底發布的新品——MYC-JX8MPQ核心板，作為AI領域的里程碑CPU模組，它基于NXP第一顆搭載了NPU的高端芯片i.MX 8M Plus，這個模組主要面向AI場景，具有2.3 TOPS算力，4核 Cortex-A53 + Cortex-M7，主頻1.8GHz+800MHz。

隨著市場上機器學習開發的需求加大，NXP大力擴展eIQ軟件環境，現在eIQ已經正式加入到BSP鏡像中，它支持OpenCV，TensorFlow-Lite，armNN，PyTorch等框架。下面，我們借用一幅圖來說明8M系列針對eIQ支持情況。

可以看到目前只有i.MX 8m Plus搭載了NPU神經網絡單元，那么NPU到底強在哪里，請看如下對比。我們用了TensorFlow-Lite框架《將軍》圖為例，來對比CPU，GPU，NPU算法能力。

下表展示了通過對應的命令算出來的結果。可以看到，CPU的算力為平均44.832MS、GPU是160.934MS、NPU僅2.866MS，通過數據可以直觀地看出NPU的算力更強，更能滿足邊緣計算的高標準要求。

這款MYC-JX8MPQ模組除擁有強悍的處理器之外，還有幾個特別優勢：

• 支持雙MIPI CSI接口，可實現雙路攝像頭數據同時輸入, 擁有強大的硬件編解碼能力，支持H.264編解碼；
  
  

• 多媒體接口豐富GPU/VPU、HDMI，支持HiFi語音及其他多媒體功能；
• 豐富的高速接口,傳輸速率快，其中2個千兆以太網、2個兩用USB 3.0高速接口，可以保障語音和視頻的高速傳輸；  
  
  

所以，MYC-JX8MPQ可以在高性能AI設備、邊緣計算、5G網關、高性能工業計算器、儀表儀器、工業網關設備等領域投入應用。

以上是對MYC-JX8MPQ核心板的介紹，同時米爾也提供配套的開發板，外設資源豐富。

登錄米爾電子官網了解更多：http://www.myir-tech.com/product/MYC-J1028X.htm

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