深度学习：嵌入式硬件平台资料整理与选择

随着人工智能和深度学习技术的快速发展，越来越多的应用开始采用这些技术来提升性能。然而，这些技术的应用通常需要大量的计算资源，这使得它们不适合在嵌入式系统上运行。不过，近年来嵌入式硬件平台的发展使得在嵌入式系统上运行深度学习应用成为可能。本文将介绍用于跑深度学习的嵌入式硬件平台资料整理（一），重点突出“用于跑深度学习的嵌入式硬件平台资料整理（一）”中的重点词汇或短语。
在嵌入式硬件平台上运行深度学习应用需要满足两个基本条件：一是具备高性能的处理器或加速器，二是具有足够的内存和存储空间。目前，常见的用于跑深度学习的嵌入式硬件平台有NVIDIA Jetson系列、Intel Movidius系列、AMD嵌入式解决方案等。这些硬件平台各自具有不同的特点、优缺点和推荐使用场景。
NVIDIA Jetson系列是NVIDIA针对机器学习和人工智能应用开发的嵌入式平台。它具有高性能的GPU和足够的内存，可以支持深度神经网络的训练和推理。同时，它还具有高度的可扩展性，可以满足不同领域的应用需求。缺点是价格较高，适用于对性能要求较高的中高端应用。
Intel Movidius系列是Intel针对人工智能和深度学习开发的嵌入式平台。它采用低功耗的Myriad系列处理器，具有高度的计算性能和低延迟特性，适用于图像处理和计算机视觉应用。同时，它还支持OpenVINO工具套件，可以方便地进行深度学习模型的部署和优化。缺点是处理器性能相对较低，适用于对能效要求较高的应用。
AMD嵌入式解决方案是AMD针对高性能计算和人工智能应用开发的嵌入式平台。它采用高性能的AMD锐龙处理器和Radeon图形处理器，可以支持深度神经网络的训练和推理，同时还可以支持高性能计算和图像处理应用。缺点是功耗相对较高，适用于对性能要求较高的中高端应用。
对于这些嵌入式硬件平台的资料整理，主要包括以下内容：

1. 硬件平台相关的技术文档：包括硬件平台的架构、处理器、内存、存储、接口等详细说明，以及硬件平台的开发文档、用户手册等。
2. 技术支持：包括硬件平台的安装、配置、调试等技术指导，以及针对深度学习应用的优化建议和算法支持等。
3. 常见问题：包括硬件平台在使用过程中可能出现的问题及解决方法，例如电源、散热、稳定性等常见问题。
   在实际应用中，需要根据具体的应用场景选择合适的嵌入式硬件平台。例如，在智能家居领域，可以使用NVIDIA Jetson系列来提高智能控制器的性能和响应速度；在智能安防领域，可以使用Intel Movidius系列来提高图像处理和计算机视觉应用的能效；在工业检测领域，可以使用AMD嵌入式解决方案来提高检测精度和效率。
   综上所述，用于跑深度学习的嵌入式硬件平台资料整理（一）有助于更好地了解不同硬件平台的性能、特点及应用场景，为实际应用中选择合适的硬件平台提供了重要的参考依据。同时，随着人工智能和深度学习技术的不断发展，嵌入式硬件平台也将不断完善和优化，为更多领域的应用提供更加强有力的支持。