边缘计算需要什么样的板卡？NPU算力如何？

自从物联网(IoT)出现以来，边缘智能颇具颠覆性的创新，以及边缘计算应用都逐渐变得非常普遍，例如人脸识别，语音识别，物体识别，或者汽车上用的车辆识别系统都有它的身影。当然，这对算力的要求逐渐提高，NPU的性能也更受到注重，也作为了CPU与GPU外的下一个性能指标。

本文介绍的是米尔于2021年底发布的新品——MYC-JX8MPQ核心板，作为AI领域的里程碑CPU模组，它基于NXP第一颗搭载了NPU的高端芯片i.MX 8M Plus，这个模组主要面向AI场景，具有2.3 TOPS算力，4核 Cortex-A53 + Cortex-M7，主频1.8GHz+800MHz。

随着市场上机器学习开发的需求加大，NXP大力扩展eIQ软件环境，现在eIQ已经正式加入到BSP镜像中，它支持OpenCV，TensorFlow-Lite，armNN，PyTorch等框架。下面，我们借用一幅图来说明8M系列针对eIQ支持情况。
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可以看到目前只有i.MX 8m Plus搭载了NPU神经网络单元，那么NPU到底强在哪里，请看如下对比。我们用了TensorFlow-Lite框架《将军》图为例，来对比CPU，GPU，NPU算法能力。

下表展示了通过对应的命令算出来的结果。可以看到，CPU的算力为平均44.832MS、GPU是160.934MS、NPU仅2.866MS，通过数据可以直观地看出NPU的算力更强，更能满足边缘计算的高标准要求。

这款MYC-JX8MPQ模组除拥有强悍的处理器之外，还有几个特别优势：

支持双MIPI CSI接口，可实现双路摄像头数据同时输入, 拥有强大的硬件编解码能力，支持H.264编解码；

多媒体接口丰富GPU/VPU、HDMI，支持HiFi语音及其他多媒体功能；

丰富的高速接口,传输速率快，其中2个千兆以太网、2个两用USB 3.0高速接口，可以保障语音和视频的高速传输；  

所以，MYC-JX8MPQ可以在高性能AI设备、边缘计算、5G网关、高性能工业计算器、仪表仪器、工业网关设备等领域投入应用。

以上是对MYC-JX8MPQ核心板的介绍，同时米尔也提供配套的开发板，外设资源丰富。