进行DNN推断时深度神经网络加速器每秒完成运算操作1万亿次以上
发布时间:2024/3/24 23:24:28 访问次数:86
Movidius视觉处理芯片，它的处理能力更强大，可以用在尖端设备中，比如无人机、VR头盔、智能摄像头、穿戴设备和机器人。
最新的VPU（视觉处理单元）采用了Myriad X系统芯片，植入独立神经运算引擎（Neural Compute Engine），支持边缘深度学习推断。
在设计之时芯片硬件瞄准的正是深度神经网络，它可以用更快的速度、更低的能耗运行深度神经网络。进行DNN推断时，深度神经网络加速器每秒可以完成运算操作1万亿次以上。
假若干扰不能完全消除，但也要使干扰减少到最小。干扰的产生不是直接的(通过导体、公共阻抗耦合等)，就是间接的(通过串扰或辐射耦合)。
电磁干扰产生是通过导体和通过辐射,很多电磁发射源,如光照,继电器,DC电机和日光灯都可引起干扰;
AC电源线、互连电缆、金属电缆和子系统的内部电路也都可能产生辐射或接收到不希望的信号。在高速单片机系统中，时钟电路通常是宽带噪声的最大产生源，这些电路可产生高达300MHz的谐波失真，在系统中应该把它们去掉。
客户将受益于LPC84x系列在监控、数据采集、感应、实时控制和图形界面方面的更高集成，可在各种消费类、工业类和新兴物联网应用中实现基本的控制和互联任务。
在单片机系统中，最容易受影响的是复位线、中断线和控制线。
Movidius视觉处理芯片，它的处理能力更强大，可以用在尖端设备中，比如无人机、VR头盔、智能摄像头、穿戴设备和机器人。
最新的VPU（视觉处理单元）采用了Myriad X系统芯片，植入独立神经运算引擎（Neural Compute Engine），支持边缘深度学习推断。
在设计之时芯片硬件瞄准的正是深度神经网络，它可以用更快的速度、更低的能耗运行深度神经网络。进行DNN推断时，深度神经网络加速器每秒可以完成运算操作1万亿次以上。
假若干扰不能完全消除，但也要使干扰减少到最小。干扰的产生不是直接的(通过导体、公共阻抗耦合等)，就是间接的(通过串扰或辐射耦合)。
电磁干扰产生是通过导体和通过辐射,很多电磁发射源,如光照,继电器,DC电机和日光灯都可引起干扰;
AC电源线、互连电缆、金属电缆和子系统的内部电路也都可能产生辐射或接收到不希望的信号。在高速单片机系统中，时钟电路通常是宽带噪声的最大产生源，这些电路可产生高达300MHz的谐波失真，在系统中应该把它们去掉。
客户将受益于LPC84x系列在监控、数据采集、感应、实时控制和图形界面方面的更高集成，可在各种消费类、工业类和新兴物联网应用中实现基本的控制和互联任务。
在单片机系统中，最容易受影响的是复位线、中断线和控制线。
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