肇不雅观电子的N161芯片远超谷歌Edge TPU_神经收集_芯片

深度学习神经网络深度学习神经网络是人工智能（AI）技能中的一个主要领域，其动机在于建立、仿照人脑进行剖析学习的神经网络，它模拟人脑的机制来阐明数据，例如图像、声音和文本；深度学习是本轮人工智能发展热潮最主要的推动力，环绕深度神经网络实现的打算硬件和软件工具不断发展，支撑了各种根本技能和运用的能力的不断提升，进而带动各种人工智能产品和做事的发展。

肇不雅观电子与谷歌芯片比拟最近比较受欢迎的Google Edge TPU和肇不雅观电子的N161芯片的开拓板在一起做比拟评测，肇不雅观电子的N161芯片，在担保FP16的精度下，跑用于图片分类的InceptionV4网络模型算法，1T算力跑14.41帧/秒，而Google Edge TPU 用4T算力跑9帧/秒；在担保INT8的精度下，两颗芯片跑用于图片分类的ResNet-50算法，N161芯片1T算力跑46帧/秒，Google Edge TPU 4T算力跑17.86帧/秒；跑用于图片检测的MobileNetV1_SSD网络模型算法，N161芯片1T算力跑103.63帧/秒，而Google Edge TPU 4T算力跑90.91帧/秒。
历史上，每次科技变革所带来的新的需求催生了新的市场，呈现了新的公司；新兴公司每每更能适应新的市场而逐渐胜出，引领科技的提高。