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ZPC1Pro支持的語(yǔ)言環(huán)境?
C/C++，支持C++ libraries集成
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ZPC1Pro支持的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架?
目前支持TensorFlow框架，PyTorch框架下的模型需要先轉(zhuǎn)為T(mén)ensorFlow框架。
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NPU運(yùn)行使用的軟件庫(kù)有哪些？
所使用軟件庫(kù)均為開(kāi)源庫(kù)：Tensorflow Lite Micro、CMSIS-NN、Ethos-U65 Driver、CMSIS-DSP Math
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開(kāi)發(fā)NPU應(yīng)用需要哪些工具？
Vela編譯器：用于將模型轉(zhuǎn)為為NPU可以識(shí)別的int8類(lèi)型數(shù)據(jù)
開(kāi)發(fā)工具鏈：如 處理器 Compiler 等用于代碼編譯。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)工具：如 處理器 NN 等推理引擎，用于加速 ML 推理任務(wù)。
模型轉(zhuǎn)換工具：將訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)換為適合NPU運(yùn)行的格式。
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如何將現(xiàn)有模型適配到NPU上運(yùn)行？
模型量化：將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為定點(diǎn)數(shù)（如 8 位或 16 位整數(shù)），降低內(nèi)存和計(jì)算需求。
模型剪枝：移除模型中不重要的參數(shù)，減少計(jì)算和存儲(chǔ)需求。
權(quán)重共享：通過(guò)權(quán)重共享減少模型參數(shù)數(shù)量。
使用官方工具鏈：利用處理器提供的相關(guān)工具進(jìn)行模型轉(zhuǎn)換和優(yōu)化，確保模型適配。
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ZPC1Pro內(nèi)的NPU資源分配情況？
ZPC1Pro搭載NPU運(yùn)行在800Hz主頻，可使用1MB SRAM+512KB ITCM+128KB DTCM的RAM空間以及外置的PSRAM空間（典型容量8MB）。
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ZPC1Pro支持哪些深度學(xué)習(xí)模型？
ZPC1Pro搭載的NPU支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等，能處理復(fù)雜工作負(fù)載；現(xiàn)在已在芯片驗(yàn)證：關(guān)鍵詞識(shí)別、圖像分類(lèi)、音頻分類(lèi)、語(yǔ)音喚醒、視覺(jué)喚醒、音頻降噪等常用AI模型。
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ZPC1Pro的算力是多少？
1GHz主頻下NPU可達(dá)1 TOPS 算力。
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ZPC1Pro適用于哪些AI應(yīng)用場(chǎng)景？
適用于智能相機(jī)、環(huán)境傳感器、工業(yè)自動(dòng)化、移動(dòng)設(shè)備、智能家居、零售、工業(yè)等新興邊緣 AI 領(lǐng)域，可用于實(shí)時(shí)圖像分類(lèi)、目標(biāo)識(shí)別、語(yǔ)音助手等應(yīng)用。
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