邊緣計(jì)算需要什么樣的板卡？NPU算力如何？

自從物聯(lián)網(wǎng)(IoT)出現(xiàn)以來(lái)，邊緣智能頗具顛覆性的創(chuàng)新，以及邊緣計(jì)算應(yīng)用都逐漸變得非常普遍，例如人臉識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別，物體識(shí)別，或者汽車上用的車輛識(shí)別系統(tǒng)都有它的身影。當(dāng)然，這對(duì)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(gè)性能指標(biāo)。

本文介紹的是米爾于2021年底發(fā)布的新品——MYC-JX8MPQ核心板，作為AI領(lǐng)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(gè)模組主要面向AI場(chǎng)景，具有2.3 TOPS算力，4核 Cortex-A53 + Cortex-M7，主頻1.8GHz+800MHz。

隨著市場(chǎng)上機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的需求加大，NXP大力擴(kuò)展eIQ軟件環(huán)境，現(xiàn)在eIQ已經(jīng)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(lái)說(shuō)明8M系列針對(duì)eIQ支持情況。
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可以看到目前只有i.MX 8m Plus搭載了NPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，那么NPU到底強(qiáng)在哪里，請(qǐng)看如下對(duì)比。我們用了TensorFlow-Lite框架《將軍》圖為例，來(lái)對(duì)比CPU，GPU，NPU算法能力。

下表展示了通過(guò)對(duì)應(yīng)的命令算出來(lái)的結(jié)果?？梢钥吹剑珻PU的算力為平均44.832MS、GPU是160.934MS、NPU僅2.866MS，通過(guò)數(shù)據(jù)可以直觀地看出NPU的算力更強(qiáng)，更能滿足邊緣計(jì)算的高標(biāo)準(zhǔn)要求。

這款MYC-JX8MPQ模組除擁有強(qiáng)悍的處理器之外，還有幾個(gè)特別優(yōu)勢(shì)：

支持雙MIPI CSI接口，可實(shí)現(xiàn)雙路攝像頭數(shù)據(jù)同時(shí)輸入, 擁有強(qiáng)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(yǔ)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(gè)千兆以太網(wǎng)、2個(gè)兩用USB 3.0高速接口，可以保障語(yǔ)音和視頻的高速傳輸；

所以，MYC-JX8MPQ可以在高性能AI設(shè)備、邊緣計(jì)算、5G網(wǎng)關(guān)、高性能工業(yè)計(jì)算器、儀表儀器、工業(yè)網(wǎng)關(guān)設(shè)備等領(lǐng)域投入應(yīng)用。

以上是對(duì)MYC-JX8MPQ核心板的介紹，同時(shí)米爾也提供配套的開(kāi)發(fā)板，外設(shè)資源豐富。