應用場景
APPLICATION SCENARIO
多維感知識別
視頻高密推理
大模型推理
芯片產品
CHIP PRODUCTS
- DeepEye1000
- DeepEdge10C
- DeepEdge10
- DeepEdge10Max
DeepEye1000
面向計算機視覺的深度學習神經網絡處理器芯片
內置自研CNN網絡加速引擎，可以實現高性能低功耗的CNN網絡模型的加速；
提供強大的可編程運算能力，滿足CNN算法實時性處理的運算要求；
自定義指令集和編程框架，支持主流的CNN算法移植，如人臉識別等，以及其他計算機視覺CNN算法的移植和應用；
可廣泛應用于智能攝像機、工業檢測、機器人、無人機等領域。
神經網絡處理器：
? 自研四核NNP神經網絡處理器，主頻最高800Mhz；
? 提供Total 2TopsAI算力；
? 支持INT16/INT12/INT8數據類型。
提供強大的可編程運算能力，滿足CNN算法實時性處理的運算要求；
自定義指令集和編程框架，支持主流的CNN算法移植，如人臉識別等，以及其他計算機視覺CNN算法的移植和應用；
可廣泛應用于智能攝像機、工業檢測、機器人、無人機等領域。
神經網絡處理器：
? 自研四核NNP神經網絡處理器，主頻最高800Mhz；
? 提供Total 2TopsAI算力；
? 支持INT16/INT12/INT8數據類型。
規格參數 +
DeepEdge10C
面向邊緣視頻智能計算推出的一顆高集成度、高性能、低功耗輕量級SOC主控芯片
廣泛應用于數字城市的安防和泛安防領域的各類視頻物聯邊緣計算場景，如智能社區、智慧園區、智能樓宇、智慧工廠的視頻分析和機器視覺，以及各類環境感知、決策控制等機器人和復雜工業控制等領域場景。
神經網絡處理器：
? 自研神經網絡處理器 NNP400T；
? 提供 8 TOPS (INT8)/4 TOPS (INT16)/ 1.5 TFLOPS (FP16) 的算力；
? 支持常用深度學習網絡，如：CNN，RNN，Transformer，GNN 等。
神經網絡處理器：
? 自研神經網絡處理器 NNP400T；
? 提供 8 TOPS (INT8)/4 TOPS (INT16)/ 1.5 TFLOPS (FP16) 的算力；
? 支持常用深度學習網絡，如：CNN，RNN，Transformer，GNN 等。
規格參數 +
DeepEdge10
面向邊緣視頻智能計算推出的一顆高集成度、低功耗、高性能SoC芯片
采用了云天勵飛第四代自研神經網絡處理器 NNP400T；
可應用于數字城市的安防和泛安防領域的各類視頻物聯邊緣計算場景，如智能社區、智慧園區、智能樓宇、智慧工廠的視頻分析和機器視覺，以及各類環境感知、決策控制等機器人和復雜工業控制等領域場景。
神經網絡處理器：
? 自研神經網絡處理器 NNP400T；
? 提供 16 TOPS (INT8)/8 TOPS (INT16)/ 2 TFLOPS (FP16) 的算力；
? 支持常用深度學習網絡，如：CNN，RNN，Transformer，GNN 等；
可應用于數字城市的安防和泛安防領域的各類視頻物聯邊緣計算場景，如智能社區、智慧園區、智能樓宇、智慧工廠的視頻分析和機器視覺，以及各類環境感知、決策控制等機器人和復雜工業控制等領域場景。
神經網絡處理器：
? 自研神經網絡處理器 NNP400T；
? 提供 16 TOPS (INT8)/8 TOPS (INT16)/ 2 TFLOPS (FP16) 的算力；
? 支持常用深度學習網絡，如：CNN，RNN，Transformer，GNN 等；
規格參數 +
DeepEdge10Max
一款面向邊緣大模型推理的高性能SOC芯片
采用D2D的chiplet片上互聯技術，實現單芯片算力的靈活可擴，滿足人工智能大模型邊緣推理對算力的需求；
可廣泛用于邊緣CV大模型、NLP大模型的私有化部署場景。
通用處理器內核：
? 自研神經網絡處理器 NNP400T；
? 提供64 TOPS (INT8)/32 TOPS (INT16)/8 TFLOPS (FP16) 的算力；
? 支持常用深度學習網絡，如：CNN，RNN，Transformer，GNN 等；
可廣泛用于邊緣CV大模型、NLP大模型的私有化部署場景。
通用處理器內核：
? 自研神經網絡處理器 NNP400T；
? 提供64 TOPS (INT8)/32 TOPS (INT16)/8 TFLOPS (FP16) 的算力；
? 支持常用深度學習網絡，如：CNN，RNN，Transformer，GNN 等；
規格參數 +
模組&卡
MODULE & CARD
- 模組 IPU X100
- 模組 IPU X200
- 模組 IPU A300
- 卡 IPU X1000
- 卡 IPU X2000
- 卡 IPU X5000
模組 IPU X100
基于 DeepEye1000神經網絡處理器芯片邊緣推理模組，提供 2.0TOPS視覺AI算力，配合板卡的AI編譯工具和軟件開發SDK套件，可基于該板卡快速驗證和實現智能視覺AI產品的設計
適用于邊緣計算；
USB/mini PCIe等接口；
4路1080P@25fps視頻解碼；
可同時處理每秒150+人場景的人臉抓拍，60+人臉特征提取；
4路高清視頻結構化分析；
USB/mini PCIe等接口；
4路1080P@25fps視頻解碼；
可同時處理每秒150+人場景的人臉抓拍，60+人臉特征提取；
4路高清視頻結構化分析；
IPU-X100 主要硬件參數
| 主控芯片 | 云天勵飛DeepEye1000 |
| 內存 | 標配 2GB DDR4 |
| 存儲器 | 標配 8GB eMMC |
| 接口 | minipcie |
系統/軟件
| 操作系統 | Linux |
| 固件升級 | 板載eMMC 啟動 |
外觀規格
| 尺寸 | 50mm*30mm |
工作環境
| 工作溫度 | -20~70℃ |
| 儲存溫度 | -40~85℃ |
規格參數 +
模組 IPU X200
基于DeepEdge10C神經網絡處理器芯片打造的邊緣推理模組，提供8Tops的AI算力。配合板卡的AI編譯工具和軟件開發SDK套件，可基于該板卡快速驗證和實現智能視覺AI產品的設計
USB3.0/USB2.0/mini PCIe 等接口；
12路1080P@30fps視頻編解碼；
12路高清視頻結構化分析；
支持Pytorch/Onnx/TensorFlow等主流框架；
12路1080P@30fps視頻編解碼；
12路高清視頻結構化分析；
支持Pytorch/Onnx/TensorFlow等主流框架；
IPU-X200 主要硬件參數
| 主控芯片 | 云天勵飛DeepEdge10C |
| 內存 | 標配 4GB LPDDR4X |
| 存儲器 | 標配 8GB eMMC |
| 接口 | minipcie |
系統/軟件
| 操作系統 | Linux |
| 固件升級 | 板載eMMC 啟動 |
外觀規格
| 尺寸 | 50.95mm*30mm |
工作環境
| 工作溫度 | -20~70℃ |
| 儲存溫度 | -40~85℃ |
規格參數 +
模組 IPU A300
采用SOC芯片DeepEdge10為主芯片，其有10核CPU及16Tops大算力，配合板卡的AI編譯工具和軟件開發SDK套件，可快速驗證和實現智能視覺AI產品的設計
AP 級通用 SoC 、異構多核；
接口豐富、靈活、擴展強 (PCI-E3.0、USB 3.0，千兆網口等)；
16 路1080P@30fps視頻分析能力；
480fps@1080P圖片編解碼能力；
支持國密SM2/3/4 加解密算法、有完整的 TrustZone 、安全環境；
接口豐富、靈活、擴展強 (PCI-E3.0、USB 3.0，千兆網口等)；
16 路1080P@30fps視頻分析能力；
480fps@1080P圖片編解碼能力；
支持國密SM2/3/4 加解密算法、有完整的 TrustZone 、安全環境；
IPU A300 主要硬件參數
| 主控芯片 | 云天勵飛DeepEdge10 |
| 內存 | 標配 8GB LPDDR4X |
| 存儲器 | 標配 32GB eMMC |
| 接口 | minipcie |
系統/軟件
| 操作系統 | Linux |
| 固件升級 | 板載eMMC 啟動 |
外觀規格
| 尺寸 | 50mm*30mm |
工作環境
| 工作溫度 | -20~70℃ |
| 儲存溫度 | -40~85℃ |
規格參數 +
卡 IPU X1000
提供深度學習模型的定點化工具，提供通用模型的編譯以及部署開發SDK套件，支持 Mxnet/Caffe/TensorFlow/Pytorch 等主流算法框架
采用云天勵飛自研神經網絡處理器芯片DeepEye1000；
配備 DDR4-2667，16GB，NNP主頻1GHz；
支持24路1080P H.264/H.265高清視頻解碼；
支持16路高清視頻結構化分析；
支持FP16 + INT16/12/8，提供10Tops推理加速算力；
配備 DDR4-2667，16GB，NNP主頻1GHz；
支持24路1080P H.264/H.265高清視頻解碼；
支持16路高清視頻結構化分析；
支持FP16 + INT16/12/8，提供10Tops推理加速算力；
采用 云天勵飛自研神經網絡處理器芯片 DeepEye1000；
配備 DDR4-2667，16GB，NNP 主頻 1GHz；
支持 24 路 1080P H.264/H.265 高清視頻解碼；
支持16 路高清視頻結構化分析；
支持 FP16 + INT16/12/8，提供 10Tops 推理加速算力；
提供深度學習模型的定點化工具，提供通用模型的編譯 以及部署開發SDK 套件，支持 Mxnet/Caffe/TensorFlow/Pytorch 等主流算法框架；
接口：PCIe 2.0 X4 ；
典型功耗： 20W，無風扇，被動散熱；
尺寸：標準半高半長；
規格參數 +
卡 IPU X2000
支持國密SM2/3/4加解密算法、有完整的TrustZone安全環境、SKE(對稱加密引擎)、數據加密更可靠
單卡有2組*8核共計16核CPU；
峰值算力32Tops@int8/16Tops@int16/4Tflops@fp16；
內置16GB內存；
單卡支持40路1080P視頻解析，單路最大支持800W像素視頻流；
單卡支持20路H.264/H.265 1080P視頻編碼，支持AI智能編碼；
峰值算力32Tops@int8/16Tops@int16/4Tflops@fp16；
內置16GB內存；
單卡支持40路1080P視頻解析，單路最大支持800W像素視頻流；
單卡支持20路H.264/H.265 1080P視頻編碼，支持AI智能編碼；
單卡有2組*8核共計16核CPU；
峰值算力32Tops@int8/16Tops@int16/4Tflops@fp16；
內置16GB內存；
單卡支持40路1080P視頻解析，單路最大支持800W像素視頻流；
單卡支持20路H.264/H.265 1080P視頻編碼，支持AI智能編碼；
支持國密SM2/3/4加解密算法、有完整的TrustZone安全環境、SKE(對稱加密引擎)、數據加密更可靠；
支持Pytorch/Onnx/TensorFlow/Mxnet等主流深度學習框架；
接口：PCIe 3.0 X4 ；
功耗：單卡最大功耗45W，典型40W；
尺寸：標準半高半長；
規格參數 +
卡 IPU X5000
支持國密SM2/3/4加解密算法、有完整的TrustZone安全環境、SKE(對稱加密引擎)、數據加密更可靠
單卡有4組*8核共計32核CPU；
峰值算力64Tops@int8/32Tops@int16/10.75Tflops@fp16；
支持的數據類型：fp32/fp16/int32/int16/int8；
內置32GB大內存；
單卡支持80路1080P視頻解析，單路最大支持800W像素視頻流；
峰值算力64Tops@int8/32Tops@int16/10.75Tflops@fp16；
支持的數據類型：fp32/fp16/int32/int16/int8；
內置32GB大內存；
單卡支持80路1080P視頻解析，單路最大支持800W像素視頻流；
單卡有4組*8核共計32核CPU；
峰值算力64Tops@int8/32Tops@int16/10.75Tflops@fp16；
支持的數據類型：fp32/fp16/int32/int16/int8；
內置32GB大內存；
單卡支持80路1080P視頻解析，單路最大支持800W像素視頻流；
單卡支持40路H.264/H.265 1080P視頻編碼，支持AI智能編碼；
支持國密SM2/3/4加解密算法、有完整的TrustZone安全環境、SKE(對稱加密引擎)、數據加密更可靠；
支持Pytorch/Onnx/TensorFlow等主流深度學習框架。支持NLP，transformer、知識圖譜等大模型的部署；
接口：PCIe 3.0 X48；
功耗：單卡最大功耗75W，典型60W；
尺寸：標準半高半長；
規格參數 +
IP授權及定制服務
IP license and customized service
第四代大算力，神經網絡處理器
經歷8年的迭代更新
算力范圍廣
可支持0.5TOPS - 128TOPS
靈活配置
根據客戶的應用場景和需求
提供最優MAC和memory的配置方案
提供最優MAC和memory的配置方案
已有多個IP授權
其中部分項目已經量產
定制服務設計平臺
CUSTOMIZED DESIGN PLATFORM
Chiplet方案
基于云天勵飛
成熟的Chiplet架構的定制服務
成熟的Chiplet架構的定制服務
SOC架構平臺
云天勵飛依托自身DeepEdge10系列
研發成功打造了成熟的SOC架構平臺
研發成功打造了成熟的SOC架構平臺
國產先進工藝
云天勵飛的定制服務設計平臺
采用國產先進工藝
采用國產先進工藝
低功耗設計
平臺支持
多電源域低功耗設計
多電源域低功耗設計
多核異構設計
設計平臺可
集成多核CPU/XPU異構設計
集成多核CPU/XPU異構設計
展廳預約
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