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Kneron KL520 USB AI Dongle​

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商品簡介

●結合耐能KL-520神經網路加速晶片
●超低功耗的邊緣運算方案
●高效能的神經網路推理運算能力
●支持Win10, Linux 和樹莓派
●支持Kneron KNEO 智能邊緣運算網路

Kneron NPU IP神經網路處理器系列是針對終端裝置所設計的AI專用處理器,具低功耗、體積小特性,提供強大的運算能力與優異的每瓦效能,可應用在智慧家居、智慧安防,智慧手機,以及對耗電和空間有高度要求的穿戴式裝置等。全產品線的功耗為百毫瓦(mW)等級,針對特定的應用,甚至可降至5毫瓦以下。

優異的能耗效率

全系列產品的每瓦效能在1.5TOPS/W以上。

超低功耗

全產品的功耗為百毫瓦等級,針對特定的應用,甚至可降至5毫瓦以下。

深度壓縮技術

不僅能執行模型壓縮,還能對運行中的資料和參數(coefficient)進行壓縮,提高整體壓縮率,減少記憶體使用。

CNN模型支援優化

支援更廣泛的CNN模型,包括Vgg16、Resnet、GoogleNet、YOLO、TinyYOLO、Lenet、MobileNet、Densenet等,而且針對不同CNN模型分別進行優化。

適應性資料結構

根據不同的計算需求,動態調整資料結構,提高MAC效率。

支援主流深度學習框架

Caffe、Keras、TensorFlow和ONNX。

完整的硬體解決方案

包含硬體IP、編譯器(Compiler)以及模型壓縮(Model compression)三大部分。

卷積核拆分與加速

將大卷積核的卷積運算區塊分割成多個小區塊分別進行運算,再將小區塊的運算結果進行融合,以加速整體運算效能。

交錯式運算架構

神經網路架構中主要的卷積(convolution)與池化(pooling)運算可平行進行,卷積層還可同時支援8bits與16bits的定點運算(fixed point),以提升運算效率。

動態儲存資源配置

讓共享記憶體和運作記憶體之間進行更有效的資源配置,提升儲存資源利用率的同時卻不影響運算效能。

影像辨識軟體

人臉辨識

●精準定位人臉輪廓和特徵,即時偵測多張人臉與特徵標示
●0.1秒內完成身份辨識,遠高於人眼辨識速度
●高於99%的辨識精準度
●在移動、光線不佳、角度偏移的狀態下也能進行臉部偵測
●支持真人辨識,排除用照片、影片解鎖的風險
●相較於一般開源軟體,消耗的處理器資源平均不到一半

身體與手勢辨識

●高達99%的辨識精準度
●手勢辨識的有效判別距離可達5公尺
●可用簡單手勢,控制各種居家設備,人機互動更加直覺容易
●可支援離線也能連上雲端。在離線狀態下就能運作以保護個人隱私,或連上雲端獲得更多互動功能。
●入門的硬體需求,只需搭載微型感測器即可

物品與場景辨識

●在離線環境中可辨識高達千種物品
●0.1秒的辨識速度
●可偵測特定的物體,如危險物品
●可識別場景,並即時描述
●可辨識車牌與車型,協助交通監測與停車場管理
●偵測車道,在不同氣候下,依舊可辨識不同種類的車道,輔助駕駛安全


商品規格

Processor
處理器
ARM Cortex - M4@200MHz for system control
ARM Cortex-M4@250MHz as AI -processor
NPU
神經網路處理器
Maximum Frequency@300 MHz
Peak throughput of 8-bit mode
345 GOPS, 576MAC/cycle
Flash
快閃記憶體
32MB SPI NOR Flash
Memory
動態隨機存取記憶體
64MB
Peripheral Interaface
週邊硬體介面
USB 2.0 type A
Supported AI
framework
支持的網路框架
ONNX/Caffe/Keras/Pytorch/TensorFlow
Dimension
尺寸
55 x 20.5 x 10 mm
Weight
重量
18g
Working temperature
工作溫度
0 °C to 45°C
Rated voltage
額定電壓
5V - 150 mA

【神經網路運作效能比較表】

FPS Estimate KL 520
USB dongle
I company
Compute Stick 2
345GFLOPS 1TFLOPS
Model Size FPS FPS
Mobilenet V1 224 x224 60 31.71
Mobilenet V2 224 x224 64.1 30

【USB dongle eco-system】

【Supported Operating Systems 】 •Ubuntu 18.04.3 TLS (64 bit)
•Windows 10 (64 bit)
•macOS Supported (VM)
•Raspbian

文件參考

Developers

http://www.kneron.com/support/developers/

Education Center

http://www.kneron.com/support/education-center/

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