类脑计算加速卡 HP100搭载1颗领启®KA200类脑芯片，提供超强AI推理性能。整板峰值功耗仅为22W，算力可达32TOPS@INT8、16TFLOPS@FP16 ，为云端/边缘端的推理提供低成本、低功耗、大算力的解决方案。可广泛应用于智慧城市、智慧交通、智慧金融、脑科学研究等场景。
标准尺寸
半高半长单槽位（165.67mm x 68.9mm ）
高算力、低功耗
整板峰值功耗仅为22W，算力可达 64TOPS@INT8、32TFLOPS@FP16
硬件编解码及加速引擎
支持 32路 1920*1080 30fps 的H.264/H.265 解码（1080P）；支持16路1920*1080 30fps 的H.264/H.265 编码；内置硬件图像处理加速引擎：Resize、Mirror、Flip、Rotate、Crop、Padding、C2C
应用场景脑仿真和脑科学领域
支持类脑计算模型和大规模仿真，为脑科学邻域提供有利工具;助力构建更大、更快、更准的功能级脑仿真平台，推动脑科学与类脑算法的研究和类脑生态构建。
交通智能数据分析
为车牌识别、面部识别，违章状态识别，提供大数据分析，动向分析工具，应用于交通违章违规研判与目标车辆跟踪
金融智能数据分析
对财务报表、单据、卡证等材料提供高速自动识别工具，降低人员工作量，实现智能化处理。
城市智能化
提供对行人、车辆、可疑辨识物的实时分析算力工具，通过数据的实时分析与算法应用，为交通、安防、巡检等提供优化与效率升级方案。
零售智能化改造
通过本地算力部署配合功能设备，即可实现无人超市、无人货柜、机器人服务等零售业对于物体识别、计量、计费、安防等智能化改造工作。
工业智能改造升级
对工业现场工作环境采用中式或分布式管理，合理布局算力分布，可最大化对人员，机器设备、物料、工艺流程、环境等进行合理控制，智能监管，提升产线生产效率。
项目名称详细参数
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计算单元数量 |
30 组计算单元 |
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神经元数量 |
25 万个 |
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神经突触 |
2500 万个 |
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AI 算力 |
32TOPS@INT8；16TFLOPS@FP16 |
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Resnet50 推理性能 |
1250 fps@FP16 |
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能耗比 |
≥ 1TSops/W |
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内存容量 |
8 GB |
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内存峰值带宽 |
25.6GB/s |
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内存位宽 |
64 bit |
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内存运行频率 |
1600 MHz |
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图像预处能力 |
独特内置硬件图像处理加速引擎 Resize、Mirror、Flip、Rotate、Crop、Padding、C2C |
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编解码能力 |
支持 H.264、H.265、VP9、MPEG4 视频格式硬件解码， 最高视频解码性能 500fps@1920*1080 支持 H.264、H.265 视频格式硬件编码，最高视频编码性 能250fps@1920*1080 支持JPEG 图 像 硬 件 解 码， 最 高 图 像 解 码 性 能 300fps@1920*1080 支持JPEG 图 像 硬 件 编 码， 最 高 图 像 编 码 性 能 300fps@1920*1080 |
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峰值功耗 |
22w |
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外形尺寸 |
半高半长单槽位（165.67mm x 68.9mm ） |
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接口 |
PCIe 4.0 x16 |
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散热方式 |
被动散热 |
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工作环境温度 |
0 ℃～ 55 ℃ |
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操作系统 |
Ubuntu 18.04 |
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支持框架 |
DNN：TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle、Caffe、MxNet、Keras、ONNX等 SNN：Nengo、Neuron等 |
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支持模型 |
DNN：Resnet、Inception、VGG、Mobilenet、Yolo、SSD、Squeezenet、Senet、DenseNet、FullyConvolutionNet、Transformer、Bert等 SNN：Microcircuit等 |
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编译工具 |
LyngorⓇ Compiler |
