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算能TPU使用 提交要求 评测标准

算能TPU使用

  • 硬件平台

少林派开发板：

少林派开发板是一款基于BM1684的约20TOPS算力开发平台，以BM1684作为核心器件，核心处理器全自主可控，提供超强算力+多路视频编解码能力。支持3路mini-PCIe，4路USB。可扩展多种外设模块。可以根据场景需求实现最优配置，最合理成本，最优能耗，最优功能选择。硬件生态丰富，可连接的外设多样。支持丰富的软件开发生态体系，支持主流深度学习框架。“少林派”核心板可以扩展屏幕、键盘、鼠标、摄像头、耳机、VR等各种设备。可以在“少林派”上DIY一个全场景的边缘计算工作站，实践各种AI实验。也可以嵌入到无人车和无人机中，实现移动终端的边缘计算。公司基于少林派开发板开发了KT001智能车和S550深度学习无人机，参赛选手也可以申请深度学习车作为硬件平台完成自己的参数作品。

  • 软件平台

SophonSDK是算能基于其自主研发的 AI 处理器所定制的深度学习SDK，涵盖了神经网络推理阶段所需的模型优化、高效运行时支持等能力，为深度学习应用开发和部署提供易用、高效的全栈式解决方案。

SophonSDK 由 Compiler和Library组成：Compiler 负责对第三方深度学习框架下训练得到的神经网络模型进行离线编译和优化，生成最终运行时需要的 BModel。目前支持Caffe、Darknet、MXNet、ONNX、PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow等。Library提供了BM-OpenCV、BM-FFmpeg、BMCV、TPURuntime、BMLib等库，用来驱动VPP、VPU、JPU、TPU等硬件，完成视频图像编解码、图像处理、张量运算、模型推理等操作，供用户进行深度学习应用开发。

  • 算能提供了SDK相关的资料供选手学习

1.文档中心：https://developer.sophgo.com/site/index/material/30/all.html

2.视频教程：https://developer.sophgo.com/site/index/course/all/all.html

3.开发指南：https://sophgo-doc.gitbook.io/sophonsdk3

提交要求

  • 系统方案介绍PPT；
  • 方案介绍及功能演示视频；
  • 方案设计与算法实现文档。
  • 工程源代码含清晰的注释说明

评测标准

作品总分为100分，具体分值如下：

  • 方案设计阶段（50分），具体组成为：

1）边缘计算应用场景的创新性（10分）

2）使用算能少林派开发板开发设计流程（10分）

3）系统功能性和可扩展性（10分）

4）软件算法性能及创新（10分）

5）AI编译器的使用（10分）

  • 系统实现阶段 （30分），具体组成为：

1）硬件平台搭建（10分）

2）功能实现及完善（20分）

  • 作品及输出形式（20分），具体组成为：

1）硬件电路、详细设计文档和软件代码（15分）

2）系统演示（5分）