算能BM1684X 核心板和 BM1684 核心板有什么区别？

TPU 代际

第四代张量处理器

第三代张量处理器

BM1684X 为新一代产品，架构优化

INT8 峰值算力

32TOPS

17.6TOPS

BM1684X 算力提升约 82%

FP32 算力

2TFLOPS

2.2TFLOPS

BM1684X 略低，专注 INT8/FP16 优化

新增精度支持

支持BF16/FP16混合精度

仅支持 FP32/INT8

BM1684X 适配更多现代 AI 模型

制程工艺

台积电 12nm

台积电 12nm

相同工艺，性能提升来自架构优化

CPU 配置

八核 ARM Cortex-A53 @2.3GHz

八核 ARM Cortex-A53 @2.3GHz

相同 CPU 核心配置

最大视频解码

32 路 1080P@30fps

32 路 1080P@25fps

BM1684X 帧率支持更高

同时智能分析

32 路高清视频

16 路高清视频

BM1684X 处理能力翻倍

视频编码

增强型编码引擎

基础编码引擎

BM1684X 支持更高分辨率和帧率

图像处理

增强 SORT、NMS、Scatter-Gather 等算法加速

基础算法加速

BM1684X 对 AI 视觉算法优化更全面

最大内存支持

16GB LPDDR4

12GB LPDDR4

BM1684X 内存容量上限更高

存储配置

最高 128GB eMMC

最高 64GB eMMC

BM1684X 存储容量更大

PCIe 接口

PCIe 3.0 x4

PCIe 3.0 x4

相同高速扩展接口

标准接口

260P 标准 SODIMM 沉金接口

260P 标准 SODIMM 沉金接口

相同接口标准，底板兼容性良好

扩展能力

支持更多 AI 加速外设

基础 AI 外设支持

BM1684X 适配更复杂边缘计算场景

框架兼容性

支持 Caffe/TensorFlow/Mxnet/Pytorch/PaddlePaddle

相同框架支持

相同主流深度学习框架适配

大模型支持

更好支持 GPT-oss:20b 等中大型模型

适合中小型模型部署

BM1684X 更适合大模型本地化部署

工具链

Sophon SDK 3.0 + 优化版

Sophon SDK 2.0+

BM1684X 工具链更完善，开发效率更高

典型应用

大模型推理、32 路视频结构化、复杂视觉分析

16 路视频结构化、人脸识别、基础行为分析

BM1684X 适合更高端 AI 应用场景

典型功耗

约 18-20W

约 16W

BM1684X 性能提升伴随轻微功耗增加

散热需求

需更高效散热方案

标准散热设计

建议为 BM1684X 配置主动散热系统