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在边缘计算设备上部署深度学习目标检测模型通常需要考虑设备的计算能力、内存、功耗等因素。以下是一些常用于部署深度学习目标检测模…问题描述深度学习目标检测模型常用于部署在边缘计算设备上常用于部署的边缘计算设备有哪些。 问题解答
在边缘计算设备上部署深度学习目标检测模型通常需要考虑设备的计算能力、内存、功耗等因素。以下是一些常用于部署深度学习目标检测模型的边缘计算设备 NVIDIA Jetson系列 NVIDIA的Jetson系列是专门设计用于边缘计算和嵌入式深度学习任务的设备。Jetson Nano、Jetson Xavier NX等型号提供了强大的GPU加速适用于部署深度学习目标检测模型。 Intel Movidius系列 Intel的Movidius系列包括Myriad X和Myriad 2等处理器专注于视觉和深度学习推理任务。这些处理器可以集成到各种边缘设备中提供高效的神经网络推理能力。 Coral系列 Google的Coral系列包括Edge TPUTensor Processing Unit等硬件用于加速深度学习推理。Coral设备适用于嵌入式系统和一些物联网设备提供较高的性能和能效。 Raspberry Pi Raspberry Pi是一种低成本的嵌入式计算设备适用于一些轻量级的深度学习目标检测模型。尤其是在树莓派4及更高版本中其性能有所提升。 NXP i.MX系列 NXP的i.MX系列是一系列嵌入式处理器广泛用于工业、汽车和物联网应用。一些型号具有适用于深度学习任务的硬件加速。 Xilinx系列 Xilinx的一些FPGAField Programmable Gate Array和ACAPAdaptive Compute Acceleration Platform产品可以用于加速深度学习推理适用于一些边缘计算场景。 Huawei Ascend系列 华为的Ascend系列包括NPU芯片专注于AI推理任务。一些华为设备集成了Ascend芯片用于在边缘进行深度学习部署。 目前读论文看到最多的就是第一种。
