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随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法取得一系列新的进展，众多高计算强 度的应用现在正在被部署到边缘设备上。因此我们需要一种高效率的硬件， 既能高效率地执行复杂算法，又能适应这种技术的快速演进。赛灵思 Kria™ K26 SOM 的设计初衷，是用于满足在边缘设备上高效率执行 ML 应用的需求。 本白皮书对各种 ML 模型和实时应用的性能开展研究并与英伟达 Jetson Nano 和英伟达 Jetson TX2 进行对比。赛灵思的研究结果表明，K26 SOM 提供了比 英伟达 Jetson Nano高出大约 3 倍的性能。此外，它的单位功耗性能比英伟达 Jetson TX2 提升 2 倍。对于 SSD MobileNet-v1 这样的网络，K26 SOM 的低时 延高性能深度学习处理单元 (DPU)提供了比 Nano 高出 4 倍，甚至更高的性 能，这使得 Kria SOM 成为ML 边缘应用开发的理想选择。
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