為什么10 TOPS的AI芯片，

連人臉識別都跑不流暢？

盡管 TOPS 能從理論上衡量芯片的AI性能，但它無法反映部署過程中真正重要的因素。一款 10 TOPS 的處理器在紙面上或許令人印象深刻，但如果模型超出了可用內存，或者硬件不支持必要的網絡層或量化格式，那么在實際應用中，它是無法發揮出全部性能的。

實際上，開發者經常會因為內存帶寬、軟件兼容性或芯片溫度過高導致的降頻問題使開發陷入瓶頸。對于攝像頭、機器人等AI設備而言，真正重要的是在實際環境中運行模型的表現：是否具備穩定的幀率、低延遲和最低功耗。

低延遲和高吞吐量，

誰更重要？

邊緣AI與云端最大的不同在于云端追求“批量處理效率”，而邊緣需要“單次響應速度”。降低延遲需要優化模型、減少預處理，并使用專為低延遲推理設計的硬件加速器（如神經網絡處理器 NPU）。

邊緣AI應用需要的是快速響應和高性能計算的結合。從輔助駕駛、實時翻譯到智能制造業和醫學影像，這些場景都依賴快速高效的處理能力，才能實現精準且及時的決策。無論是要讓機器人反應靈敏，還是要進行高精度分析，各行業對可擴展的邊緣 AI 計算的需求都在迅速增長。

為滿足這些多樣化需求，芯訊通（SIMCom）的AI算力模組產品提供了從 1 至 48 TOPS 的多樣化選擇，讓開發者能夠為邊緣側的各類實際場景定制解決方案。

精度越高，

AI效果越好？

當云端訓練的模型帶著FP32高精度來到邊緣設備，等待它的往往是“水土不服”——飆升幾倍的功耗，慢如蝸牛的響應。

云端訓練的 AI 模型通常采用高精度格式，雖然能保證較高準確性，但會消耗更多電量和內存。對于邊緣設備而言，量化（將模型轉換為 INT16 或 INT8 等低精度格式）是一種廣泛使用的簡化技術。

然而，量化并非毫無風險。量化不當的模型可能會損失精度，尤其是在視覺復雜場景或光照條件多變的環境中。開發者應使用量化感知訓練或訓練后校準工具，確保精度下降不會對性能造成顯著影響。選擇支持混合精度計算的芯訊通AI算力模組，也能為平衡速度與精度提供靈活性。

硬件夠強就行，

軟件不重要？

硬件只是成功的一半。如果沒有強大的軟件棧，即便是性能出色的AI芯片也可能成為研發障礙。開發者在模型轉換、推理優化或系統集成過程中，時常會遇到各種問題。

因此，選擇具備成熟軟件開發工具包（SDK）、工具鏈和框架支持的AI模組十分重要。無論使用 TensorFlow Lite、ONNX 還是 PyTorch Mobile，都必須支持流暢的模型轉換、量化和運行時推理。芯訊通AI算力模組提供調試工具、性能分析工具和示例代碼，這些都能加速開發進程并降低部署風險。

借助芯訊通（SIMCom）的AI算力模組，不僅能打造具備AI算力的產品，更能讓其具備實用性、可靠性，適應現實世界的應用需求。