Hailo-8™ KI Prozessor

Der weltweit leistungsstärkste KI-Prozessor für Edge-Geräte

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Der Hailo-8™-Edge-KI-Prozessor mit bis zu 26 TOPS (Tera-Operationen pro Sekunde) übertrifft alle anderen Edge-Prozessoren bei weitem. Seine Flächen- und Energieeffizienz ist anderen auf dem Markt verfügbaren Lösungen um mindestens eine Größenordnung überlegen, mit voll integriertem Speicher ist er noch nicht mal so groß wie ein Penny. Die Deep Learning Architektur des Prozessors macht sich die Eigenschaften neuronaler Netzwerke zunutze. Dank unseres neuronalen Chips können Edge Geräte Deep Learning Anwendungen effizienter, effektiver und nachhaltiger als andere KI-Chips ausführen, was dann auch zu erheblich geringen Kosten führt.

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Hailo-8™
Block Diagram Hailo-8
  • Ganzheitliche Lösung mit Hard- und Software
  • Neue und proprietäre strukturgesteuerte Data Flow Architektur
  • Die bis dato unerreichte Performance ermöglicht u.a.:
    • Verarbeitung von Full-HD-Streams in Echtzeit (ohne Down-Sampling)
    • Typische Leistungsaufnahme von 2,5 W
    • Hohe Energieeffizienz
  • Kleinere Baugröße und geringere Kosten für die Gesamtlösung
  • Einsatz als Standalone-Lösung oder als Co-Prozessor möglich
  • Skalierbare Leistung durch Kaskadierung mehrerer Chips
  • Einfache Hardware-Integration (kein zusätzlicher externer Speicher)
  • Nahtlose Integration mit gängigen Software-Frameworks
  • Lösungen für Automotive und andere Industriebranchen

 

 

Hailo-8™ AI Processor AI benchmarks

  • Die Leistungsdaten des Xavier NX basieren auf batch=8 (Hailo-8 und Jetson Nano hingegen verwenden batch=1). Jetson Nano ist auf FP16 beschränkt (Hailo-8 und Xavier NX hingegen sind INT8). Die Nvidia-Ergebnisse für batch=1 und INT8 werden voraussichtlich niedriger ausfallen.
  • Die Leistungsdaten des Hailo-8 basieren auf der SDK Version 3.9.0 (Juni 2021) und wurden bei Raumtemperatur bei einem einzelnen über PCIe angebundenen Hailo-8 auf einem Hailo Evaluation Board (Systemhost: Intel® Core™ i5-9400 CPU @ 2.90GHz) gemessen.
  • Die Daten des Leistungsverbrauchs und FPS für Nvidia Jetson Nano und Xavier NX  wurden folgender Quelle entnommen: https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-benchmarks and https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetson_benchmarks/tree/master/benchmark_csv, abgerufen am 12.7.21

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Hailo-8™ Product Brief PDF 07/12/2022
 NN Model Input Resolution FPS Power [W] FPS/ W
Classification
ResNet_v1_50 224x224 1,328 3.1 428
MobileNet_v2_1.0 224x224 2,617 2.1 1246
MobileNet_v3 * 224x224 3,519 1.9 1852
Regnetx-800MF 224x224 3,507 2.7 1298
EfficientNet_M 240x240 891 3.2 278
Object Detection
SSD_MobileNet_v1 300x300 1,055 2.3 453
Tiny_YOLOv3 416x416 1,010 3.2 315
YOLOv5m 640x640 218 4.2 53
Multi stream object detection (8 streams)
YOLOv3 ** 608x608 58 4 14.5
YOLOv4 ** 512x512 83 3.5 23.4
* MobileNet_v3 – die Variante Modells ist MobileNet_v3 Large Minimalistic ** Zahl für die Verarbeitung von 8 gleichzeitigen Videoströmen Anmerkungen:
  • Basierend auf SDK-Version 3.18.0 (Q2 2022)
  • Die Messungen werden bei Raumtemperatur mit einem einzelnen Hailo-8 über die PCIe-Schnittstelle auf einem Hailo-Evaluierungsboard durchgeführt
  • Systemhost: Intel® Core™ i5-9400 CPU @ 2,90 GHz
  • Hailo-8™ übertrifft andere Edge AI-Prozessoren auf dem Markt bei gängigen Benchmarks
Klicken Sie hier und hier und erfahren Sie, wie der Hailo KI-Prozessor im Vergleich abschneidet.

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This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program under grant agreement No. 849921

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