Hailo-8エッジAIプロセッサは、最大26テラオペレーション/秒（TOPS）の演算能力を特長とし、他のあらゆるエッジプロセッサを凌駕する性能を持っています。面積と電力効率は、必要なメモリを含めた状態でも１セント硬貨よりも小さく、大手他社のソリューションよりも桁違いに優れています。
Hailoのニューラルチップは、ニューラルネットワークのコア特性を活かしたアーキテクチャにより、エッジデバイスは、従来のAIチップやソリューションよりも効率的、効果的、持続的にディープラーニングアプリケーションをフルスケールで実行でき、コストを大幅に削減できます。
ハードウェアとソフトウェアで構成される総合的なソリューション
独自かつ斬新な構造駆動型データフローアーキテクチャ
前代未聞の性能効率で実現できること:
小型化、低コスト化
スタンドアロンプロセッサとしても、コプロセッサとしても使用可能
チップカスケードによるスケーラブルなパフォーマンス
容易なハードウェア実装（外部メモリの追加は不要）
一般的なソフトウェアフレームワークとのシームレスな統合
自動車および産業用途に対応するソリューション
AIフレームワーク：TensorFlow、TensorFlow Lite、Keras、PyTorch、およびONNX
ホストアーキテクチャ：X86、ARM
OS：Linux、Windows
A-SPICE L2開発フロー
AEC-Q100グレード2
ISO-26262 ASI-B（D）準拠
| NN Model | Input Resolution | FPS | Power (W) | FPS/W |
|---|---|---|---|---|
Classification |
||||
ResNet-50 v1 |
224×224 |
1,312 |
3.4 |
386 |
MobileNet_v2_1.0 |
224×224 |
2,444 |
2.0 |
1,222 |
EfficientNet_M |
240×240 |
890 |
3.5 |
254.2 |
ViT_base |
244×244 |
136 |
2.66 |
51.12 |
Object Detection |
||||
SSD_MobileNet_v1 |
300×300 |
1,016 |
2.2 |
461.8 |
YOLOv5m |
640×640 |
218 |
4.6 |
47.3 |
Semantic Segmentation |
||||
stdc1 |
1024×1920 |
54 |
2.8 |
19.2 |
MobileNet_v3 – the benchmarked model flavor is MobileNet_v3 Large Minimalistic** 8台のビデオストリームに同時に適用していますNotes:
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