16tops 边缘计算盒子兼容哪些 AI 模型与框架？

16TOPS边缘计算盒子（以主流BM1688/BM1684/TPU等芯片方案为例）兼容的AI模型与框架可分为主流深度学习框架、传统神经网络模型和大模型支持三大类，以下是详细汇总：

一、主流深度学习框架支持

二、传统神经网络模型支持

16TOPS边缘计算盒子支持CNN、RNN、LSTM、Transformer等主流网络架构，具体模型包括：

1. 图像分类模型

AlexNet、VGG系列、ResNet系列、GoogLeNet、Inception系列

EfficientNet系列、ShuffleNet系列、MobileNet系列

2. 目标检测模型

YOLO系列（YOLOv3/v4/v5/v6/v7）、SSD、Faster R-CNN、RetinaNet

人脸检测模型：MTCNN、RetinaFace等

3. 其他视觉模型

语义分割：U-Net、DeepLab系列

姿态估计：OpenPose、AlphaPose

实例分割：Mask R-CNN

4. 自然语言处理模型

基础NLP模型：TextCNN、BiLSTM、GRU等

序列标注：BERT基础版、CRF等

三、大模型支持能力

随着技术发展，16TOPS边缘计算盒子已具备轻量级大模型部署能力：

1. 大型语言模型（LLM）

支持Transformer架构下的轻量化大模型：LLaMa2-7B、ChatGLM3-6B、Qwen1.5-1.8B、Gemma-2B等

需通过模型量化（INT4/INT8）、蒸馏等技术优化后部署

2. 视觉大模型

ViT（视觉Transformer）、Grounding DINO、SAM（分割一切模型）等

支持AIGC领域的Stable Diffusion V1.5图像生成模型

四、模型部署与优化特性

1. 模型量化支持：多数产品支持INT4/INT8/FP16/BF16等多种精度，平衡性能与精度

2. 容器化部署：支持Docker容器管理技术，方便模型镜像部署

3. 自定义算子：支持用户自定义算子开发，适配特定场景需求

4. 硬件加速：集成TPU/NPU加速引擎，针对AI推理进行专门优化

五、不同芯片方案的细微差异

总体而言，16TOPS边缘计算盒子兼容主流深度学习框架和绝大多数传统AI模型，并通过优化可部署部分轻量级大模型，满足智能监控、工业质检、智慧城市等多种边缘计算场景需求。