性能出色的边缘设备AI处理器
Hailo-8 边缘AI处理器可提供每秒 26 兆次的运算 (TOPS) 能力，大大超过了其他所有边缘处理器。它的尺寸和功率效率遥遥领先于其他先进解决方案，体型小巧且兼具存储功能，甚至自带存储器。凭借利用神经网络核心特性的架构，我们的神经芯片可使边缘设备比其他AI芯片和解决方案更高效、更有效且更持久地全面运行深度学习应用，同时显著降低成本。
Hailo-8 边缘AI处理器可提供每秒 26 兆次的运算 (TOPS) 能力，大大超过了其他所有边缘处理器。它的尺寸和功率效率遥遥领先于其他先进解决方案，体型小巧且兼具存储功能，甚至自带存储器。凭借利用神经网络核心特性的架构，我们的神经芯片可使边缘设备比其他AI芯片和解决方案更高效、更有效且更持久地全面运行深度学习应用，同时显著降低成本。
由硬件和软件组成的整体解决方案
采用新型的结构驱动型数据流架构
前所未有的性能：
尺寸更小，解决方案成本更低
可用作独立处理器或协同处理器
通过芯片级联提供可扩展的性能
轻松集成硬件（无需额外的外部存储器）
与热门软件框架无缝集成
汽车和工业级解决方案
人工智能框架：TensorFlow，TensorFlow Lite，Keras，PyTorch & ONNX
主机架构：X86，ARM
操作系统：Linux，Window
综合数据流编译器使客户能够轻松快速地移植他们的神
A-SPICE L2开发流程
符合AEC-Q100二级标准
符合ISO-26262 ASI-B (D) 标准
| 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 |
Notes:
* MobileNet_v3 – 基准模型风格是MobileNet_v3 Large Minimalistic
** 同时处理8个视频流的数字
注：
点击这里和这里以查看Hailo AI处理器对比
The Hailo-8 starter kit includes:
Hailo-8™ M.2 Module (key M, key A+E or key B+M)
Thermal management kit includes the metal cubes, thermal pads, and thermal adhesive tape
Screw and screwdriver
| Hailo-8 Starter Kit Module | Part Number | Price |
|---|---|---|
M.2 Key M 2280 ET |
HM218B1C2XAE |
$179 |
M.2 Key B+M 2280 ET |
HM218B1C2ZAE |
$179 |
M.2 Key A+E 2230 ET |
HM218B1C2YAE |
$179 |
