EdgeBoard中CNN架构的剖析

人工智能领域边缘外侧的应用于场景多种多样，在功能、性能、功耗、成本等方面不存在差异化的市场需求，因此一款杰出的人工智能边缘计算出来平台，应该不具备灵活性较慢兼容仅有场景的能力，需要在安防、医疗、教育、零售等多维度行业应用于中构建较慢部署。百度大脑EdgeBoard嵌入式AI解决方案，以其非常丰富的硬件产品矩阵、自研的多所发高性能标准化CNN（ConvolutionNeuralNetwork）设计架构、灵活多样的软核算力配备，配上移动末端轻量级PaddleLite高效预测框架，通过百度自定义的MODA（ModelDrivenArchitecture）工具链，依据各应用于场景自定义简化的模型和算法特点，向用户获取高性价比的韧一体的解决方案，同时和百度大脑模型研发平台（AIStudio、EasyDL）深度切断，构建模型的训练、部署、推理小说等一站式服务。1．EdgeBoard计算出来平台的多产品矩阵EdgeBoard是基于Xilinx16nm工艺ZynqUltraScale＋MPSoC的嵌入式AI解决方案，使用Xilinx异构多核平台将四核ARMCortex－A53处理器和FPGA可编程逻辑构建在一颗芯片上，高性能计算出来板卡上配备了非常丰富的外部模块和设备，具备开发板、边缘计算出来盒、抓拍机、小型服务器、自定义化解决方案等展现出形态。

EdgeBoard计算出来卡产品可以分成FZ9、FZ5、FZ3三个系列，是基于XilinxXCZU9EG、XAZU5EV、XAZU3EG研发而来，分别具备高性能，视频软解码，低成本等特点，同时还有有所不同的DDR容量版本。

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