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基于云端人工智能芯片BM1682的算豐智能服務器SA3、嵌入式AI迷你機SE3

作者:habao 來源: 日期:2019-1-19 19:09:37 人氣: 標簽:云端服務器

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  如果說2016是人工智能元年,那么2018則應是人工智能芯片及應用的爆發元年,現階段,AI在安防、零售、醫療、教育等眾多細分領域的落地應用遍地開花,“AI+”已然成為最炙手可熱的創業風口,而在突破性技術和大規模資本涌入之下,一批AI新星如同雨后春筍一般相繼誕生,比特便是其中之一。創立于2013年的比特盡管看似非常年輕,但卻擁有著極其迅猛的發展態勢, 從在AI行業打出“名號”到遞交A1招股文件,不過短短一年多的時間,可謂突飛猛進。

  為進一步深化AI戰略部署,今年10月17日,比特正式對外發布了多款重磅AI芯片及計算產品,以推動AI技術應用從云端向終端擴展,而本次a&s 將要帶來的就是比特此次發布的兩款重量級產品:基于云端人工智能芯片BM1682的算豐智能服務器SA3、嵌入式AI迷你機SE3。

  在對算力渴望程度極高的AI領域,尤其是云端應用,高算力低功耗的芯片更加能夠受到市場歡迎,而算豐智能服務器SA3、嵌入式AI迷你機SE3都搭載了這樣一款由比特自主研發的云端AI芯片BM1682。

  BM1682作為面向深度學習領域推出的第二代人工智能芯片,計算密度與綜合性能相比第一代大幅提升,其峰值算力達到3TFlops,而功耗僅為30W,搭配單芯片八H.264、H.265解碼能力,并支持視頻圖像后處理硬件加速,支持以太網、PCIE的多芯片互聯,以便于橫向擴展,可脫離X86 CPU單獨存在,支持客戶二次開發,為賦予云端服務器更強的AI能力提供了廣闊空間和基礎。

  算豐智能服務器SA3系列是比特針對視頻智能分析領域而專門定制的高密度服務器,具有高性能、高能效比、高計算空間密度、高可拓展性4大特點,內含BM1682芯片,可搭載第三方算法,實現視頻結構化、人臉檢測識別、車輛檢測識別等多類安防、視頻智能分析應用,并配備實用的工具鏈,幫助用戶進行快速、便捷的二次開發,利用SA3強大的AI計算能力,讓AI在視頻、安防等領域全面落地。

  除了賦能云端,比特在本地邊緣計算也進行了產品部署,嵌入式AI迷你機SE3就是一款為用戶提供本地邊緣計算的AI迷你盒子,整機尺寸為210*115*45mm,外觀上輕便小巧,內部集成了一顆BM1682處理器,可以提供高達3TFlops的單精度峰值運算力,單臺設備便可支持4動態或10靜態人臉識別,芯片內部配備高達16MB的片內SRMA,不僅大幅減少了模型運算時的數據搬運,而且有效提升了綜合性能,降低運行功耗。

  由于SA3、SE3兩款產品重點聚焦于人臉檢測與識別技術應用,因此a&s對二者人臉識別效果進行了實際測試,從測試結果來看,其人臉識別速度平均小于0.5秒,識別準確率很高,整體表現效果甚至比市面上許多植入人臉識別算法的攝像機產品更為優異。

  算豐智能服務器SA3單臺最高支持約90視頻結構化、每秒約600張人臉圖片檢測分析,性能超過傳統行業服務器(基于GPU)2.2倍;人臉識別方面性能達到傳統服務器(基于GPU)3倍,其強大的數據計算處理能力與綜合性能,不僅適用于物業、園區、廣電等企業級項目,而通過多臺服務器集群部署,即使是應對、交通等城市級場景應用,也同樣能夠做到游刃有余,。

  而嵌入式AI迷你機SE3則是專為園區、物業、寫字樓等企業級應用而生,適合應用在人臉閘機、人臉門禁、人臉考勤、攝像頭的后端人臉比對分析等場景,通過接收抓拍到的照片流進行1:N的人臉比對,并向閘機、門禁等聯動系統反饋對比結果,控制閘機和門的開合,并將結果同步到后臺管理系統,從而實現基于本地邊緣計算的AI賦能。

  SA3搭載了18塊比特自主研發的AI芯片,不僅具備強大的數據計算處理能力,在信息安全性能方面,也提供了強大的安全保障,非常適用于、交通等項目的云端中心建設,符合目標市場定位。與此同時,SA3內部采用的輕量級互聯架構,在計算密度較高的應用方面彌補了傳統硬件架構,并配備了一站式工具包,幫助客戶快速地部署深度學習算法,實現智能應用?傮w而言,該機技術先進,綜合性能強大,具備巨大的應用潛力和廣泛應用前景。

  作為一款輕量級邊緣計算單元,SE3有效推動了從AI計算從云端向本地轉移,同時采用創新性軟硬件架構,將強大的AI算力匯聚在一個小巧的迷你盒子之中,并為二次開發保存了較大空間,很大程度上增加了產品的實用性,在眾多門禁、閘機、系統AI化升級項目中具有廣泛的應用前景。

  如果說2016是人工智能元年,那么2018則應是人工智能芯片及應用的爆發元年,現階段,AI在安防、零售、醫療、教育等眾多細分領域的落地應用遍地開花,“AI+”已然成為最炙手可熱的創業風口,而在突破性技術和大規模資本涌入之下,一批AI新星如同雨后春筍一般相繼誕生,比特便是其中之一。創立于2013年的比特盡管看似非常年輕,但卻擁有著極其迅猛的發展態勢, 從在AI行業打出“名號”到遞交A1招股文件,不過短短一年多的時間,可謂突飛猛進。 01 產品介紹 為進一步深化AI戰略部署,今年10月17日,比特正式對外發布了多款重磅AI芯片及計算產品,以推動AI技術應用從云端向終端擴展,而本次a&s 將要帶來的就是比特此次發布的兩款重量級產品:基于云端人工智能芯片BM1682的算豐智能服務器SA3、嵌入式AI迷你機SE3。 高算力,低功耗,AI芯片為云端賦能 在對算力渴望程度極高的AI領域,尤其是云端應用,高算力低功耗的芯片更加能夠受到市場歡迎,而算豐智能服務器SA3、嵌入式AI迷你機SE3都搭載了這樣一款由比特自主研發的云端AI芯片BM1682。 BM1682作為面向深度學習領域推出的第二代人工智能芯片,計算密度與綜合性能相比第一代大幅提升,其峰值算力達到3TFlops,而功耗僅為30W,搭配單芯片八H.264、H.265解碼能力,并支持視頻圖像后處理硬件加速,支持以太網、PCIE的多芯片互聯,以便于橫向擴展,可脫離X86 CPU單獨存在,支持客戶二次開發,為賦予云端服務器更強的AI能力提供了廣闊空間和基礎。 助推AI+安防加速落地 算豐智能服務器SA3系列是比特針對視頻智能分析領域而專門定制的高密度服務器,具有高性能、高能效比、高計算空間密度、高可拓展性4大特點,內含BM1682芯片,可搭載第三方算法,實現視頻結構化、人臉檢測識別、車輛檢測識別等多類安防、視頻智能分析應用,并配備實用的工具鏈,幫助用戶進行快速、便捷的二次開發,利用SA3強大的AI計算能力,讓AI在視頻、安防等領域全面落地。 除了賦能云端,比特在本地邊緣計算也進行了產品部署,嵌入式AI迷你機SE3就是一款為用戶提供本地邊緣計算的AI迷你盒子,整機尺寸為210*115*45mm,外觀上輕便小巧,內部集成了一顆BM1682處理器,可以提供高達3TFlops的單精度峰值運算力,單臺設備便可支持4動態或10靜態人臉識別,芯片內部配備高達16MB的片內SRMA,不僅大幅減少了模型運算時的數據搬運,而且有效提升了綜合性能,降低運行功耗。 由于SA3、SE3兩款產品重點聚焦于人臉檢測與識別技術應用,因此a&s對二者人臉識別效果進行了實際測試,從測試結果來看,其人臉識別速度平均小于0.5秒,識別準確率很高,整體表現效果甚至比市面上許多植入人臉識別算法的攝像機產品更為優異。 從企業級到城市級,驅動AI場景全覆蓋 算豐智能服務器SA3單臺最高支持約90視頻結構化、每秒約600張人臉圖片檢測分析,性能超過傳統行業服務器(基于GPU)2.2倍;人臉識別方面性能達到傳統服務器(基于GPU)3倍,其強大的數據計算處理能力與綜合性能,不僅適用于物業、園區、廣電等企業級項目,而通過多臺服務器集群部署,即使是應對、交通等城市級場景應用,也同樣能夠做到游刃有余,。 而嵌入式AI迷你機SE3則是專為園區、物業、寫字樓等企業級應用而生,適合應用在人臉閘機、人臉門禁、人臉考勤、攝像頭的后端人臉比對分析等場景,通過接收抓拍到的照片流進行1:N的人臉比對,并向閘機、門禁等聯動系統反饋對比結果,控制閘機和門的開合,并將結果同步到后臺管理系統,從而實現基于本地邊緣計算的AI賦能。 02 功能亮點 算豐智能服務器SA3 高性能:單臺最高支持約90視頻結構化、每秒約600張人臉圖片檢測分析; 高能效比:基于自主研發的高能效比的AI專用芯片,通過低功耗主控處理器大幅降低整機功耗; 高計算密度:高密集成、緊密部署的方式,單臺內置18顆BM1682,降低TCO; 高可拓展性:可多臺服務器集群部署,服務器間以太網連接,統一管理服務,可云部署。 嵌入式AI迷你機SE3 企業級人臉檢測與識別,提供5萬人臉底庫; 支持10靜態照片輸入或4動態視頻流輸入; 支持同步檢測比對結構同步至后臺管理系統,并提供基礎公有云; 支持LiteOS本地管理系統; 提供SDK文檔,供客戶進行上層應用層開發; 存儲方面搭配10萬同行記錄。 03 專家點評 算豐智能服務器SA3 SA3搭載了18塊比特自主研發的AI芯片,不僅具備強大的數據計算處理能力,在信息安全性能方面,也提供了強大的安全保障,非常適用于、交通等項目的云端中心建設,符合目標市場定位。與此同時,SA3內部采用的輕量級互聯架構,在計算密度較高的應用方面彌補了傳統硬件架構,并配備了一站式工具包,幫助客戶快速地部署深度學習算法,實現智能應用?傮w而言,該機技術先進,綜合性能強大,具備巨大的應用潛力和廣泛應用前景。 嵌入式AI迷你機SE3 作為一款輕量級邊緣計算單元,SE3有效推動了從AI計算從云端向本地轉移,同時采用創新性軟硬件架構,將強大的AI算力匯聚在一個小巧的迷你盒子之中,并為二次開發保存了較大空間,很大程度上增加了產品的實用性,在眾多門禁、閘機、系統AI化升級項目中具有廣泛的應用前景。

  

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