【功能实测】比特大陆AI边缘计算模组算丰SM5

　　SM5模组的实际应用算力实测非常强，相应的神经网络模型速度肯定也很快。a&s将SM5模组、Nvidia TX2模组，以及Huawei ATLAS 200模组做了性能实测比对，在几种典型的神经网络分类模型测试中，吞吐数据如下表：

测试数据来源为比特大陆实验室

　　从实测结果来看，在性能上，SM5相比TX2有十倍级别的性能优势。相比ATLAS 200，虽然理论峰值标称算力SM5和ATLAS200很接近(17.6T vs 16T)，但是从实测来看，SM5的性能倍数在最典型Resnet 50上有1.5倍的优势，在Mobilenet上有2.38倍的优势!这说明，标称算力和实际获得的算力具有一定的差别。算丰SM5具有较高的有效计算利用率。

　　总的来看，无论是实际应用的性能，还是神经网络模型的速度吞吐，SM5模组都是很强大的，和业内其他产品相比也有较大的优势。

　　工具链完备，易用度高

　　对于开发者而言，都希望开发简单易用，特别是从CPU，GPU等的以前的模型和算法，能够比较轻易的转到新的AI硬件上来。而比特大陆的算丰AI芯片的多种产品(板卡、模组、盒子)，保持统一的工具链和系统软件。

　　其中工具链完备，开发友好：

　　包括底层驱动环境、编译器、推理部署工具等一系列软件工具;

　　支持Caffe、Tensorflow、PyTorch、PaddlePaddle等深度学习框架，离线编译和校准工具易用;

　　完备的性能监控工具、神经网络运行库、视频编解码库、图像编解码库、图像处理库;

　　可提供算法测试用例，包括人脸检测、物体检测等。

　　可应用场景广泛

　　比特大陆算丰AI计算模组SM5的定位是被集成，所以应用场景是多种多样的，包括了AI边缘计算服务器，智能NVR，AI边缘计算盒，机器人，大中型无人机等等。模组的主要功能就是进行视觉AI的计算，能够为传统产品附加AI功能，支持人脸检测与识别、面部表情分析、物体检测与识别、车牌识别、声纹识别等，可应用于人脸识别、自动驾驶、城市大脑、智能安防、智能医疗等人工智能场景，应用领域广泛。

　　可以说，BM1684作为比特大陆多年AI技术积累和沉淀的第三代AI芯片，构建的AI模组具有鲜明的特点，优势诸多。

　　产品特色

　　1、超强算力、低功耗、自主芯片。

　　2、易被集成、低功耗、双网口、接口多。

　　3、体积小，被动散热，易集成。

　　4、双模驱动，接口丰富，扩展性强。

　　5、工具链完备，易用度高。

　　点评

　　这是一款算力超强的AI计算模组，从应用性能和神经网络实测来看，算力非常强大，可以说是目前阶段业内最强。同时具备视频解码、后处理、CPU强大能力，有可能在视觉AI全流程起到完美的加速效果。

　　同时还保持了易集成，低功耗等特点，如此强大的边缘计算模组，确实是业内的强算力模组的最佳选择之一。预计算丰SM5模组会在安防、智慧城市、机器人、新零售等领域，加速AI在业务中的普及和落地。

　　主要规格参数

　　算力：17.6T算力，32路解码，16路-30路AI分析

　　芯片：比特大陆算丰品牌，自主研发12nm芯片BM1684，成熟第三代

　　功耗：<16瓦，被动散热，-20—55℃ (高温定制设计)

　　双模驱动：PCIE、SoC双模，FP32、INT8精度双模

　　集成度：信用卡大小，12G内存，10+接口类型

　　工具链： Caffe、Tensorflow、PyTorch、MXnet，Paddle Paddle

（编辑：衡阳站长网）

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