智能AI计算芯片对比
下面是本人接触到的AI芯片，主要涉及华为、比特大陆-算丰、英伟达。其他还有寒武纪、地平线、瑞芯微等没有接触过就不对比了。
易开发性：比特大陆>英伟达>华为
性能:华为>英伟达>比特大陆（性能不是很好对比，每家实现的算子性能有差异，不能单纯对比TOPS）
| 算力 | 内存 | 带宽（GB/s） | 解码 | 编码 | 功耗 | 备注 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 昇腾310 | 16TOPS INT8 | LPDDR4x 8/4GB | H.264/H.265 16路1080P@30FPSJPEG 1080P@256FPS | 1路1080P@30FPS | 9.5W | Caffe/TensorFlow | |
| Atlas300 | 4x4TFLOPS62TOPS@INT8 | LPDDR4x 4x 8GB | H.264/H.265 4x 16路1080P@30FPSJPEG 4x 1080P@256FPS | 4路1080P@30FPS | 67W | ||
| HI3559A | 4TOPS@INT8-NNIE+2TOPS@INT8-DSP | LPDDR4x 4GB | 视频：8路1080P@30FPSJPEG：1080P@240FPS | 5W | |||
| 算丰BM1880终端芯片 | 1TOPS@INT8（Winograd算计可达2TOPS@INT8） | LPDDR4 最大4GB | 2路1080P@30FPSFHD:1080P@75FPS | 2.5W | 多框架支持Caffe\ONNX | ||
| 算丰BM1682云端芯片 | 3TFLOPS | 8路1080P@30FPS | 可堆叠多颗芯片 | ||||
| 算丰SC1/SC1+ | 2TFLOPs/4TFLOPs | 16/32GB | 50 | 1颗BM1680/2颗 | |||
| Nvidia jetson TX2 | 1TFLOPS4TOPS@INT8 | LPDDR4x 8GB | D2D 35D2H/H2D 20 | 8路1080P@30FPS | 7.5W |
实测BM1682 VS HI3559A（单NNIE）网络有快有慢，并不是某个芯片一定快。
| bm1682 | hi3559a | |||
|---|---|---|---|---|
| YOLOv3_352x384 | 32.65ms | 41.4ms | ||
| 1 | 2 | 4 | ||
| YOLOv3_288x320 | 19.31ms | 33.74ms | 61.17ms | |
| mobilenetv2_288x320 | 3.16ms | |||
| MTCNN_16x56 | 0.246ms | 0.193ms | ||
| CNN_48x168 | 0.649ms | 3.75ms |
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