AI SoC

AI SoC

KL520智能物联网专用AI SoC核心特性:
支持2D、3D图像识别,适用于结构光、ToF、双目视觉等3D传感技术并计算不同神经网络模型。
低功耗、小体积,算力最高可达345GOPS (300MHz) ,典型功耗仅500毫瓦。
兼具规格、性能、成本等多重优点,全面适配各种2D、3D传感器。
极高MAC利用率,ResNet50计算效率达73%,GoogleNet计算效率达74%。
作为协处理器,分担主控芯片的AI算力,无需更换主控芯片从而保留软硬件资产。
针对智能门锁等轻量级应用,凭借内置M4 CPU,可直接替代主控芯片。
图像识别算法

图像识别算法

耐能轻量级图像识别算法主要包括人脸识别、身体与手势识别、物体与场景识别等。
2019年7月,美国国家标准与技术研究院(NIST)公布最新的人脸识别供应商测试(FRVT)比赛报告,在所有64MB以内的模型中,耐能Kneron-003模型的各项测试跑分均位居第一。这充分彰显了耐能人脸识别算法的强大实力,这项技术已大量应用于各类终端设备。
神经网络处理器 (NPU)

神经网络处理器 (NPU)

耐能NPU IP是一组旨在加速终端AI计算的轻量级AI处理器IP,拥有低功耗、小体积的特性,性能却超越市场上诸多功耗更高、体积更大的模型。
耐能NPU IP致力于为功耗和体积受限的设备带来革命性的终端AI,这项技术已授权应用于多家知名厂商的大量终端设备。