由 dawei 1. 英特尔MovidiusMyriadX
MyriadX由爱尔兰初创公司Movidius开发，并于2016年被Intel收购。MyriadX是该公司的第三代视觉处理单元，并且是第一个具有专用神经网络计算引擎的功能，提供每秒1兆次运算(TOPS)的专用深度神经网络(DNN)计算。神经计算引擎直接与高吞吐量智能存储结构接口，从而避免在传输数据时出现任何存储瓶颈。它支持FP16和INT8计算。MyriadX还具有16个专有SHAVE内核以及升级和扩展的视觉加速器的集群。
MyriadX可用于Intel的NeuralComputeStick2，实际上是USB拇指驱动器形式的评估平台。它可以插入任何工作站，以允许AI和计算机视觉应用程序快速启动并在专用Movidius硬件上运行。
2. 英伟达JetsonXavierNX
NVIDIA去年秋天透露，jetsonxaviernx系统芯片是“世界上最小的超级计算机”，可在10瓦功率范围内为各种物联网形式提供“服务器级性能”。该芯片是NvidiaJetson计算板产品系列中最小的尺寸，尺寸约为信用卡大小，并带有384个CUDA内核和48个张量内核，每秒可进行多达21兆兆位运算。
得益于Nvidia的工程设计，JetsonXavierNX以相同的功耗在更小的尺寸下提供了比JetsonTX2最高15倍的性能。JetsonXavierNX还配备了Nvidia的深度学习加速器，多达六核的CarmelArmCPU，多达六个CSI摄像机，用于MIPICSI-2摄像机串行接口的12个通道，8GB的128位LPDDR4x内存，千兆位以太网和基于Ubuntu的Linux。
3. 德州仪器(TI)TDA4VM
TDA4VM是用于汽车高级驾驶员辅助系统(ADAS)的Jacinto7系列的一部分，是TI的第一款片上系统(SoC)，其片上具有专用的深度学习加速器。该模块基于C7xDSP以及内部开发的矩阵乘法加速器(MMA)，可实现8TOPS。
SoC可以处理高达8MP的前置摄像头的视频流，也可以处理四到六个3-MP摄像头以及雷达，LiDAR和超声传感器的组合。例如，MMA可用于在自动代客泊车系统中对这些输入执行传感器融合。TDA4VM专为5W至20W之间的ADAS系统而设计。
该设备仍处于预生产阶段，但开发工具包现已面世。
4. Renesas电子公司RZ/A2M
RZ/A2M结合了专有的加速器和528MHzArmCortex-A9和4MBSRAM来处理图像数据，以进行机器视觉作业。
Renesas设计了一种由多个内核组成的动态可重配置处理器(DRP)，可以利用成像算法中的并行性。它希望DRP(与GPU类似)可以处理各种各样的工作，最初围绕推理任务。未来的产品将瞄准边缘的神经网络培训。
与所有并行处理器一样，编程可能是个大问题。Renesas表示，其DRP可以使用其提供的编译器和工具在C语言中进行编程。