最牛十大处理器

AMDRyzen™嵌入式V1000处理器通过集成的图形功能在性能和功能之间实现了理想的平衡，从而使IoT网关在强大的安全平台中具有学习和决策能力。

AMDRyzen嵌入式V1000SoC可提供离散GPU口径的图形和多媒体处理功能，并通过低至12W和高至54W的散热设计功率(TDP)达到高达3.61TFLOPS的性能，使系统设计人员能够将处理效率提高到一个新的水平。设计的多功能性。还提供一个工业温度处理器选件，它可以在低至-40°C的温度下运行。它在单个SoC中提供了高性能CPU，GPU和广泛的I/O的集成，功率范围从12W扩展到54W，并在较小的外形中实现高性能-更小的板、更低的功耗和更低的总拥有成本(TCO)。
新的ArmCortex-M55技术可提供下一代ST微控制器所需的增强的ML性能和效率。这家英国芯片制造商称Cortex-M55是迄今为止最支持AI的Cortex-M处理器，与前几代Cortex-M相比，其机器学习性能提高了15倍，数字信号处理性能提高了5倍。该公司还展示了Ethos-u55，这是该公司的第一款微神经处理单元，可与Cortexx-M55配对使用，提供比以前的Cortex-M芯片高480倍的机器学习性能。Ethos-U55具有高度可配置性，并使用高级压缩技术来降低能耗并减小机器学习模型的大小

Kneron的首款产品是KL520神经网络处理器，它专门用于智能家居，安全系统和移动设备等应用中的图像处理和面部识别。它经过优化，可以运行卷积神经网络(CNN)，这是当今图像处理中常用的类型。

去年秋天，该公司的KL520AI片上系统将双ArmCortexM4CPU与该公司的神经处理单元相结合，可在智能锁，安全摄像机和智能家用电器等低功耗设备中提供高性能的推断。得益于Kneron的可重构人工神经网络技术，该芯片可以适应于实时处理和分析音频，2D图像和3D图像，同时还支持TensorFlow和PyTorch等AI框架以及ResNet和MobileNet等神经网络。该芯片可用于华硕拥有的研扬科技制造的EdgeAI模块。

KL520可以运行0.3TOPS并消耗0.5W(相当于0.6TOPS/W)，考虑到该芯片的MAC效率很高(超过90%)，该公司表示这足以实现精确的面部识别。

RZ/A2M结合了专有的加速器和528MHzArmCortex-A9和4MBSRAM来处理图像数据，以进行机器视觉作业。

Renesas设计了一种由多个内核组成的动态可重配置处理器(DRP)，可以利用成像算法中的并行性。它希望DRP(与GPU类似)可以处理各种各样的工作，最初围绕推理任务。未来的产品将瞄准边缘的神经网络培训。

与所有并行处理器一样，编程可能是个大问题。Renesas表示，其DRP可以使用其提供的编译器和工具在C语言中进行编程。

NVIDIA去年秋天透露，jetsonxaviernx系统芯片是“世界上最小的超级计算机”，可在10瓦功率范围内为各种物联网形式提供“服务器级性能”。该芯片是NvidiaJetson计算板产品系列中最小的尺寸，尺寸约为信用卡大小，并带有384个CUDA内核和48个张量内核，每秒可进行多达21兆兆位运算。

得益于Nvidia的工程设计，JetsonXavierNX以相同的功耗在更小的尺寸下提供了比JetsonTX2最高15倍的性能。JetsonXavierNX还配备了Nvidia的深度学习加速器，多达六核的CarmelArmCPU，多达六个CSI摄像机，用于MIPICSI-2摄像机串行接口的12个通道，8GB的128位LPDDR4x内存，千兆位以太网和基于Ubuntu的Linux。

（编辑：鹰潭站长网）

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