邊緣計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，邊緣智能頗具顛覆性的創(chuàng)新，以及邊緣計算應(yīng)用都逐漸變得非常普遍，例如人臉識別，語音識別，物體識別，或者汽車上用的車輛識別系統(tǒng)都有它的身影。當然，這對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外的下一個性能指標。

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，這個模組主要面向AI場景，具有2.3 TOPS算力，4核 Cortex-A53 + Cortex-M7，主頻1.8GHz+800MHz。

隨著市場上機器學習開發(fā)的需求加大，NXP大力擴展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，我們借用一幅圖來說明8M系列針對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到底強在哪里，請看如下對比。我們用了TensorFlow-Lite框架《將軍》圖為例，來對比CPU，GPU，NPU算法能力。

下表展示了通過對應(yīng)的命令算出來的結(jié)果?？梢钥吹剑珻PU的算力為平均44.832MS、GPU是160.934MS、NPU僅2.866MS，通過數(shù)據(jù)可以直觀地看出NPU的算力更強，更能滿足邊緣計算的高標準要求。

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

支持雙MIPI CSI接口，可實現(xiàn)雙路攝像頭數(shù)據(jù)同時輸入, 擁有強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個千兆以太網(wǎng)、2個兩用USB 3.0高速接口，可以保障語音和視頻的高速傳輸；

所以，MYC-JX8MPQ可以在高性能AI設(shè)備、邊緣計算、5G網(wǎng)關(guān)、高性能工業(yè)計算器、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MYC-JX8MPQ核心板的介紹，同時米爾也提供配套的開發(fā)板，外設(shè)資源豐富。