BM1688 核心板 AI算法部署全览：多领域适配、主流架构与开发支持

BM1688 是算能科技（Sophgo）推出的高集成边缘 TPU 处理器核心板，INT8 算力达16 TOPS，支持INT4/INT8/FP16/BF16/FP32 混合精度计算，能高效适配市场主流 AI 算法，覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域。

一、支持的神经网络架构

二、兼容的深度学习框架

BM1688 通过 SOPHON SDK 全面支持主流深度学习框架，可通过 TPU-MLIR 编译器将模型转换为 BModel 格式进行高效推理：

TensorFlow / TensorFlow Lite

PyTorch

Caffe

MXNet

PaddlePaddle（飞桨）/ Paddle Lite

ONNX

Tengine

DarkNet

同时支持自定义算子开发和 Docker 容器化部署，方便用户灵活扩展算法能力。

三、具体 AI 算法与应用场景

1. 计算机视觉算法

图像分类：识别图像中物体类别，如 ResNet 系列模型；

目标检测：实时定位并识别图像 / 视频中多个物体，支持 YOLOv3/v4/v5/v8、RetinaFace 等；

图像分割：包括实例分割（区分同一类别的不同实例）和语义分割（按类别分割图像区域）；

行为分析：人员轨迹追踪、异常行为检测、越界检测等；

文字识别：支持 PP-OCR 等模型，实现高精度文字提取与识别；

图像增强：HDR 宽动态、3D 降噪、3A（自动对焦 / 曝光 / 白平衡）、去雾等硬件加速算法；

视频结构化：16 路高清视频实时分析，支持视频解码、推理分析、推流全流程处理；

2. 自然语言处理算法

大语言模型部署：支持 7B 及以下参数模型的边缘端私有化部署；

智能问答：基于 ChatGLM、Qwen 等模型实现自然语言交互；

文本分类：情感分析、内容审核、主题识别等；

机器翻译：支持多语言互译应用开发；

3. 语音与其他算法

语音识别：将语音转换为文本，支持实时语音交互场景；

语音合成：文本转语音，实现智能设备语音播报功能；

搜索推荐：基于用户行为和内容特征的个性化推荐算法；

车牌识别：LPRNet 等模型实现高速车牌识别，适用于智慧交通场景；

四、算法部署优势

混合精度计算：支持 INT4/INT8/FP16/BF16/FP32 混合精度，平衡算力与精度需求；

硬件加速：内置 TPU 张量计算模块，INT8 峰值算力达 16 TOPS，INT4 可达 32 TOPS；

视频处理能力：支持 16 路解码 + 10 路编码 + 16 路 AI 分析，可同时处理多路高清视频流；

开发便捷性：提供 SOPHON SDK 一站式开发工具包，包含模型转换、量化、推理等全套流程，并有丰富的 demo 程序（如 CenterNet、YOLO 系列、PP-OCR 等）；

总结

BM1688 核心板凭借强大的算力和灵活的软件生态，能够高效部署市场上几乎所有深度学习算法，特别适合边缘计算场景下的 AI 应用开发，如智能安防、智慧交通、工业检测、AIoT 设备等领域，为各行业提供全面的 AI 赋能解决方案。