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针对业界常用端侧 AI 模型进行算子设计与深度融合,提升硬件使用率,大算力推理场景优势明显。
更低的功耗
硬化 AIPP 等 AI 计算常用能力,使能 NPU 的同时统筹 SOC 各 IP,降低交互损耗实现高效跨 IP 的数据拷贝与异构计算。
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针对 NPU 架构对神经网络模型进行深度的模型优化,对比通用算法有更大的压缩比以及更小的精度损耗。
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