除了我大华为,还在瑞芯微,旗下有两颗不错的芯片,RK3399PRO和RK1808。
RK3399Pro这颗AI芯片采用双核Cortex-A72+四核Cortex-A53的big.LITTLE大小核CPU架构,芯片在整体性能、功耗方面具技术领先性。同时,芯片还集成了四核的ARM高端GPU Mali-T860,进一步提升了芯片在图形处理方面的能力。
RK1808则是瑞芯微采用22nm FD-SOI工艺打造的AIoT芯片。这个芯片最为突出的特点在于能提供高达3.0TOP的NPU峰值算力的同时,还拥有了比其他对手更低的功耗。据介绍,相同性能下,RK1808的功耗相比主流28nm工艺产品可降低30%左右;内置2MB系统级SRAM,可实现always-on设备无DDR运行;具有硬件VAD功能,支持低功耗侦听远场唤醒。
RK1808内置的NPU还支持INT8/INT16/FP16混合运算,最大程度兼顾性能、功耗及运算精度;支持TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe等一系列框架的网络模型转换,兼容性强。
RK3399Pro这颗AI芯片采用双核Cortex-A72+四核Cortex-A53的big.LITTLE大小核CPU架构,芯片在整体性能、功耗方面具技术领先性。同时,芯片还集成了四核的ARM高端GPU Mali-T860,进一步提升了芯片在图形处理方面的能力。
RK1808则是瑞芯微采用22nm FD-SOI工艺打造的AIoT芯片。这个芯片最为突出的特点在于能提供高达3.0TOP的NPU峰值算力的同时,还拥有了比其他对手更低的功耗。据介绍,相同性能下,RK1808的功耗相比主流28nm工艺产品可降低30%左右;内置2MB系统级SRAM,可实现always-on设备无DDR运行;具有硬件VAD功能,支持低功耗侦听远场唤醒。
RK1808内置的NPU还支持INT8/INT16/FP16混合运算,最大程度兼顾性能、功耗及运算精度;支持TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe等一系列框架的网络模型转换,兼容性强。