一种AI边缘计算电路制造技术

本实用新型专利技术公开了一种AI边缘计算电路，所述AI边缘计算电路包括：以太网接口，音视频接口模块，USB及扩展接口模块和核心模块，其中：所述核心模块基于信号线连接所述以太网接口，所述核心模块基于信号线连接所述音视频接口模块，所述核心模块基于信号线连接所述USB接口及扩展接口模块；所述核心模块包括内置神经网络处理器NPU、高性能处理器CPU和内存与存储模块。本实用新型专利技术实施可以满足AI边缘计算电路对神经网络的运算，使得其能擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据，从而提升了神经网络运算的效率。算的效率。算的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种AI边缘计算电路


[0001]本技术涉及电子电路领域，具体而言，涉及一种AI边缘计算电路。

技术介绍

[0002]随着人民生活水平的不断提高，经济能力的提升，无论是居住环境，还是个人交通，以及商场的普遍化有了很大的改变，人民对于财产保护和人身安全有了很强的需求。对于视频监控的要求也越来越高，目前的系统目前的监控系统中的计算电路缺少对图像进行 AI计算的能力，整体电路的核心模块在处理视频、图像类海量数据时，运算效率低下，也不具有很强的硬件兼容性。

技术实现思路

[0003]本技术的目的在于克服现有技术的不足，本技术提供了一种 AI边缘计算电路，从而可以加速神经网络的运算，可以使监控系统对图像进行AI计算加速处理。
[0004]本技术提供了一种AI边缘计算电路。包括：该AI边缘计算电路以太网接口，音视频接口模块，USB及扩展接口模块和核心模块，其中所述核心模块包括性能处理器CPU，内置神经网络处理器NPU，内存与存储模块。
[0005]所述核心模块包括：内置神经网络处理器NPU、高性能处理器CPU和内存与存储模块，所述内置神经网络处理器NPU基于信号线连接着所述高性能处理器CPU和所述内存与存储模块，所述高性能处理器CPU基于信号线连接着所述内置神经网络处理器NPU和所述内存与存储模块。
[0006]所述AI边缘计算电路还包括电源模块，所述电源模块与所述以太网接口电连接，所述电源模块与所述音视频接口模块电连接，所述电源模块与所述USB及扩展接口模块电连接，所述电源模块与所述核心模块电连接。
[0007]本技术的优选方案，所述述高性能处理器CPU采用双ARM Cortex
‑
A 系列芯片构架。
[0008]本技术的优选方案，所述内置神经网络处理器NPU采用瑞星微 RV1126芯片。
[0009]本技术的优选方案，所述以太网接口支持10M以太网接口数据传输，或者支持100M以太网接口数据传输，或者支持1000M以太网接口数据传输。
[0010]本技术的优选方案，所述USB及扩展接口模块包括：I2C接口、SPI 接口、UART接口、ADC接口、PWM接口、GPIO接口、PCIe接口、USB3.0接口、I2S接口。
[0011]本技术的优选方案，所述USB及扩展接口模块还包括：HDMI接口。
[0012]本技术的优选方案，所述USB及扩展接口模块还包括：Type
‑
C接口。
[0013]本技术的优选方案，所述AI边缘计算电路设置有过温保护器。
[0014]本技术的优选方案，所述AI边缘计算电路设置音频编解码芯片。
[0015]在本技术中，在AI边缘计算电路的核心模块中采用内置神经网络处理器NPU，可以满足AI边缘计算电路对神经网络的运算，使得其能擅长处理视频、图像类的海量多媒
体数据，从而提升了神经网络运算的效率，使得监控系统可以对图像进行AI加速处理。该内置神经网络处理器NPU采用瑞星微RV1126芯片，支持8bit/16bit运算，运算性能高达2.0TOPS，能方便实现Tensor Flow/MXNet/PyTorch/Caffe等不同框架的转换，具有很强的网络模型兼容性。AI边缘计算电路的USB及扩展接口模块可支持多数据的接入，硬件兼容性强，可以满足不同场景的数据接入需求，方便AI 边缘计算电路对不同应用场景下的数据处理能力。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0017]图1是本技术实施例中AI边缘计算电路的电路原理图。
[0018]图2是本技术实施例中AI边缘计算电路的结构原理图。
具体实施方式
[0019]下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
[0020]请参阅图1，图1示出了本技术实施例中AI边缘计算电路的电路原理图，该AI边缘计算电路，所述包括以太网接口，音视频接口模块，USB 及扩展接口模块和核心模块，其中：
[0021]所述核心模块基于信号线连接所述以太网接口，所述核心模块基于信号线连接所述音视频接口模块，所述核心模块基于信号线连接所述USB及扩展接口模块；
[0022]所述核心模块包括：内置神经网络处理器NPU、高性能处理器CPU和内存与存储模块，所述内置神经网络处理器NPU基于信号线连接着所述高性能处理器CPU和所述内存与存储模块，所述高性能处理器CPU基于信号线连接着所述内置神经网络处理器NPU和所述内存与存储模块。
[0023]需要说明的是，该AI边缘计算电路还包括电源模块，所述电源模块与所述以太网接口电连接，所述电源模块与所述音视频接口模块电连接，所述电源模块与所述USB及扩展接口模块电连接，所述电源模块与所述核心模块电连接。
[0024]本技术实施过程中，所述电源模块向整个电路提供电源，从而使得AI边缘计算电路在电源驱动下工作，核心模块可以处理各种任务数据，其通过以太网接口、音视频接口模块、USB及扩展模块可以接收各种应用场景下的任务数据，从而实现相应的数据运算进行控制调配和执行通用运算。
[0025]需要说明的是，所述高性能处理器CPU采用双ARM Cortex
‑
A系列芯片构架，该内置神经网络处理器NPU采用瑞星微RV1126芯片。
[0026]核心模块中的高性能处理器CPU用于处理指令、执行操作和处理复杂任务数据，对
计算机的所有硬件资源(如内存与存储模块、NPU处理器等) 进行控制调配和执行通用运算；核心模块中的内置神经网络处理器NPU可以加速神经网络的运算，采用“数据驱动并行计算”的架构，在处理视频、图像类的海量多媒体数据，解决了当前CPU对于神经网络运算时效率低下的问题。该AI边缘计算电路在摄像系统中进行工作时，可对图像进行AI 计算加速处理，从而获得图像中的行人位置数据；内存与存储模块可用于存储各个接口所交互的数据。
[0027]本系统采用以太网接口支持10M以太网接口数据传输，或者支持100M 以太网接口数据传输，或者支持1000M以太网接口数据传输。
[0028]具体的，图2示出了本技术实施例中的AI边缘计算电路的结构原理图，该AI边缘计算电路包括图1中所涉及的各个功能模块，还包括各种接口、音频编解码芯片Audio Codec、设置有Over Te本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种AI边缘计算电路，其特征在于，所述AI边缘计算电路包括以太网接口，音视频接口模块，USB及扩展接口模块和核心模块，其中：所述核心模块基于信号线连接所述以太网接口，所述核心模块基于信号线连接所述音视频接口模块，所述核心模块基于信号线连接所述USB及扩展接口模块；所述核心模块包括：内置神经网络处理器NPU、高性能处理器CPU和内存与存储模块，所述内置神经网络处理器NPU基于信号线连接着所述高性能处理器CPU和所述内存与存储模块，所述高性能处理器CPU基于信号线连接着所述内置神经网络处理器NPU和所述内存与存储模块。2.如权利要求1所述的AI边缘计算电路，其特征在于，所述AI边缘计算电路还包括电源模块，所述电源模块与所述以太网接口电连接，所述电源模块与所述音视频接口模块电连接，所述电源模块与所述USB及扩展接口模块电连接，所述电源模块与所述核心模块电连接。3.如权利要求1所述的AI边缘计算电路，其特征在于，所述高性能处理器CPU采用双ARM Cortex
‑
A系列芯片构...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷欢，卢杏坚，钟震宇，钟由彬，何峰，王楠，
申请(专利权)人：广东省科学院智能制造研究所，
类型：新型
国别省市：