AI技术发展已进入高速时代，企业纷纷探索利用人工智能技术为其行业赋能；因此，我们需要一款能够将高性能AI技术集成到设备的AI模组，从而提供智能化的解决方案，更高效地加速各种基于深度学习的算法框架搭建–以实现行业快速智能化升级。

 

寒武纪联合英码科技发布的 AIM16T AI模组 就是一款为加速提升智能化而推出的产品，采用寒武纪MLU220 AI处理器，具有高算力、强性能、低功耗以及兼容性好等特点，支持caffe/tensorflow/pytorch/mxnet多种主流算法框架，轻松部署推理环境，可对计算资源做直接定制，非常适合于高要求的算法应用，如姿态识别、热区分析、行人重识别等算法框架，以满足多样化AI定制要求；另外，针对企业的算法平台切换、场景算法定制等需求，英码AI软件服务提供一对一的技术咨询、Demo程序、开发文档以及相关技术支持，以最大程度降低切换与开发的难度及成本，使企业在更短时间内实现应用升级，加快智能产品上市。

 

 

 

   AIM16T 平台架构  

AIM16T 常规模型性能 

 

  

   AIM16T 性能测试    

 

1、USB3.0测试

写测试：dd if=/dev/zero of=/cambricon/app/test1 bs=1M count=1000 conv=fsync

    

读测试：dd if=/cambricon/app/test1 of=/dev/null bs=1M

2、TF卡读写测试

写测试：ddif=/dev/zero of=/cambricon/app/test1 bs=1M count=1000 conv=fsync

读测试：ddif=/cambricon/app/test1 of=/dev/null bs=1M

 

3、TCP网络吞吐测试

组网环境：

PC(S) <-IVP220(C)    PC做服务器

 

 

网口0吞吐测试：

  

网口1吞吐测试：

    

 

4、EMMC读写测试

写测试：

dd if=/dev/zero of=/cambricon/test1 bs=1M count=100conv=fsync

 

读测试：

dd if=/cambricon/test1 of=/dev/null bs=1M

    AIM16T 参数对比     

 

 AIM16T 算力&功耗对比 

 

AIM16T 人脸检测演示 

 

人脸检测DEMO，由4路IPC视频流输入，经过视频流处理，然后进入芯片的NPU运行YOLO人脸检测算法，最后4路同时通过HDMI输出显示，模型的检测流程如下：

 

 

模型在AIM16T AI模组上处理过程流畅，充分展示其优秀的AI性能。

 

 

目前，英码科技AIM16T AI模组现已在英码官网、淘宝旗舰店上线，欢迎点击进入产品页面或直接拨打市场热线：18902405343，了解更多产品信息或行业解决方案。

客户热线：18902405343