本来想温习下数电，模电，单片机，电路设计，外围配套端口和设备方面的知识，往底层硬件方面去，鉴于精力有限，初衷点是想把算法和硬件相结合，考虑到这些年主要是算法方面（图像处理、3D点云处理、深度学习）的积累，为了更好的延续，还是选择从嵌入式的系统级别（应用层开发，嵌入式图像处理）入手吧（涉及shell, readline,make,交叉工具链的使用等）。先选择一款能够跑深度学习的硬件平台，下面就简单整理下几款合适的嵌入式硬件平台吧。

1. Movidius的一些系列产品(2016年被Intel收购）

代表产品Myriad 2 VPU，Myriad X VPU和Neural Compute Stick 2。Intel Movidius Myriad 2 VPU可在不同目标应用中提供低功耗、高性能的视觉处理解决方案，其中包括嵌入式深度神经网络、位姿估计、室内导航、3D深度感应、3D制图（3D扫描建模），视觉惯性测距，以及手势/眼部跟踪，基于深度学习的环境感知。海康和大华均有应用了Movidius Myriad 2(MA2450)的视觉产品，大疆最近发布的首款迷你无人机Spark提供了视觉智能技术也使用了该产品。支持caffe、tensorflow框架。

为了扩大开发者社区，让自己的AI芯片成为事实上的标准，Intel一直在努力推出针对开发者的套件。前有Intel推出的Movidius神经计算棒NCS，但是各大竞争对手也没有闲着，而后在手机SoC领域，联发科、华为、高通、苹果无一不发力神经网络处理单元，无论是拿他人的来集成，还是自己开发，总之，边缘计算已经成为人工智能领域一个重要的应用场景。

相关使用博客：

ARM+Movidius VPU 目标识别调试笔记（一）_搬砖之路的专栏-CSDN博客

2. 海思HI3559A芯片

集成寒武纪AI核（不是最新的版本，因为最近寒武纪又发布最新的AI版本，同时还集成大名鼎鼎Cadence的 4核DSP）

相关使用博客：

Hi3559A 开发总结--使用docker_jacke121的专栏-CSDN博客_hi3559a

3.寒武纪科技的Cambricon-1A

是一款深度学习专用处理器芯片(NPU)，其高性能硬件架构及软件支持Caffe、Tensorflow、MXnet等主流AI开发平台。

 

4. Xilinx的FPGA—— Zynq 7020，ZU2CG

基于FPGA的深度学习硬件架构平台的研究现状分析_红孩儿大战牛魔王-CSDN博客_基于fpga的深度学习

Xilinx Zynq 7020，一款基于Arm + FPGA平台的开发板，支持Python - 哔哩哔哩

5.Google的TPU芯片架构

我爱谷歌-TPU系列芯片 - 知乎

6.NVIDIA JETSON系列

以TX2为代表，学习资料比较多

NVIDIA Jetson_百度百科

NVIDIA Jetson TX2入门傻瓜教程：带你30分钟跑完这几个经典程序 - 云+社区 - 腾讯云

TX2核心板英伟达自己生产，价格太贵，不适合产品小型化生产

7.TI(德州仪器）

TDA2x系列专注于ADAS

https://blog.csdn.net/weixin_44724865/category_9576141.html

Jetson TX2 入门 ——介绍_nulidehahafr的博客-CSDN博客_jetson tx2

TDA2X 开发笔记（1）-环境搭建知识点_chipsea_mltsum的博客-CSDN博客

用于视觉分析的DM505 SoC - TI | Mouser

8.百度大脑

百度的就是EdgeBoard，支持许多前沿的算法，主要就是对基于Paddle框架的支持，基于TensorFlow的需要转为PaddlePaddle然后再进行部署，感觉挺受限的，目前的FZ9D。这个是基于FPGA，也是百度和ALINX的合作产品

【FZ9D】百度大脑EdgeBoard嵌入式AI计算卡高性能版 - ZYNQ MPSoC - 芯驿电子科技(上海)有限公司

9.华为的Atlas

算力最大为22TOPS，真的很牛逼了，功耗为20W，有自己的AI框架MindSpore, 同时也支持TensorFlow/PyTorch等第三方框架

附：

NPU也需要关注下

NPU - 知乎

OpenAI也需要关注下

OpenAI_百度百科

Tengine是由OPEN AI LAB开发的一款轻量级模块化高性能神经网络推理引擎，专门针对Arm嵌入式设备优化，并且无需依赖第三方库，可跨平台使用支持Android，Liunx。基于Rockchip RK3399的Rock960率先支持Tengine，性能提升，运行速度提升50%以上。

RK3399性能介绍 - 知乎

10.树莓派（Raspberry Pi ）

树莓派与深度学习：目标检测 - 知乎

在软件资源方面,Intel推出神经计算棒的免费NCSDK，这个软件资源让很多公司看到嵌入AI领域的希望，这一手Intel做得不错，很多公司都在嵌入式开发板树莓派3上面加这个神经计算棒学习，销售比较火爆

树莓派（微型电脑）_百度百科