百度联合米尔推出基于FPGA可伸缩计算架构的FZ3深度学习计算卡

基于 Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC 的 EdgeBoard核心加速方案是百度AI加速平台的关键组成部分。其Zynq芯片内部集成ARM处理器+GPU+FPGA（及Video Decode）的架构，既具有多核处理能力、也有视频流硬解码处理能力，还具有FPGA的可编程的特点。内置Linux 4.14.0系统和深度学习预装环境，与百度大脑模型定制平台（AIStudio、EasyDL、EasyEdge）深度打通，实现模型的训练、部署、推理等一站式服务。

百度/米尔联合推出的FZ3深度学习计算卡，系基于赛灵思XCZU3EG的百度大脑EdgBaord加速平台。其可嵌入多样化的产品形态中，实现智能视觉、智能安防、高级驾驶员辅助系统（ADAS）以及下一代机器人等各种AI边缘应用的落地。

米尔/百度FZ3深度学习计算卡配合百度大脑提供的多样化且不断迭代的模型库可以轻松实现人脸、人体、动物&物体、文字等多场景的识别。

产品特点：

售价低至999RMB/1299RMB，极高性价比ZYNQ/AI开发板

基于FPGA可伸缩计算架构，可灵活适配快速迭代的AI网络模型

实测可达1.2TOPS算力，MobileNet可达100FPS，性能强大

与百度大脑工具平台无缝兼容，一站式降低AI应用门槛

体积小，接口齐全，拓展性佳，轻松嵌入各种智能硬件

工业级配置，高标准选料与工艺，品质卓越

强大AI计算性能&低功耗

实测性能高达1.2TOPS，为量化裁剪情况下MOBILENET可达100FPS，超过CPU性能20倍，功耗仅5-10W。

模型未裁剪量化的情况下，计算卡性能表现：

丰富开发资源与工具平台

无缝兼容百度大脑工具平台，一站式降低AI开发门槛

出色的硬件设计

该板卡基于Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC XCZU3EG， 4核Cortex-A53+FPGA架构，板载2GB/4GB DDR4 SDRAM（64bit，2400MHz）+8GB eMMC的存储组合。体积小，功能完善，适合嵌入各种不同的产品形态。

接口示意图：

性能强，体积小，易适配

2.卓越品质&十年生命周期

应用场景广泛

适用于智能安防，工业检测，医疗诊断，无人机巡检，科研，消费，无人驾驶等广泛领域。

责任编辑：gt