-N300
全自研存算一体创新IP
苹芯提供面向机器学习和人工智能领域的专用加速核心，针对AI计算涉及的大量神经网络模型进行特殊优化，能够以更高的效率、更低的能耗处理人工神经网络等机器学习算法和深度学习模型，助力AI多场景落地。
苹芯提供面向机器学习和人工智能领域的专用加速核心，针对AI计算涉及的大量神经网络模型进行特殊优化，能够以更高的效率、更低的能耗处理人工神经网络等机器学习算法和深度学习模型，助力AI多场景落地。
N300提供单核0.5TOPS算力，以及多个NPU核组成的Cluster集群架构。
支持混合精度计算，支持整型的4bit、8bit以及浮点的16bit计算，更好地平衡功耗、算力密度和计算精度。
高速任务调度加速单元，支持多核或者多个计算单元的实时任务调度。
支持自定义算子，满足各种模型部署需求，并针对人声监听、眼动追踪、主动降噪、环境感知等应用场景提供了配置方案和专门优化。
满足客户更自主、灵活的算法移植需求。开放NPU中间表示层规范、模型解析器、模型优化器、驱动等，提供免费的软件工具链，包括软件模拟器、调试器、C编译器。
MobileNet, ResNet, Yolo-v2/v3, UNet, ShuffleNet, SqueezeNet, EfficientNet, LSTM以及可以拆解为以上算子组合的网络。
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算子名称
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参数
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|---|---|
Conv |
Kernel size: <=7x7内的任意形状 Stride: 1,2,3 Zero padding: 0~kernel size-1 |
Depthwise |
Kernel size:<=5x5内的任意形状 Stride: 1,2,3 Zero padding: 0~kernel size-1 |
转置卷积 |
Kernel size: <=7x7内的任意形状 Stride: 1,2,3 Zero padding: kernel size-1 |
FC |
Channel size: 1~2048 |
Pooling |
Kernel size:1~15 Type: max, avg, min |
Concat |
只支持channel方向 |
双目运算符 |
算数运算：add,sub, mul, div, mod, avg 逻辑运算：or,and 比较运算：min,max,cmp,logic,sel,compsel |
单目运算符 |
Log,exp,abs,not,sqrt,tanh |
Reorg |
HWC<->CHW |
Upsampling |
最邻近插值，双线性插值 |
非线性 |
Relu,p-relu,leaky-relu,relu6,softmax |
MobileNet, ResNet, Yolo-v2/v3, UNet, ShuffleNet, SqueezeNet, EfficientNet, LSTM以及可以拆解为以上算子组合的网络。
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