请问有其他芯片有STM32H754I-DISCO的AI视觉包或类似功能吗？

1万 · 2024-4-24 12:00

我们无法申请该芯片，但需要视觉包，同时配置时可以外接摄像头

只看该作者 · 2024-4-24 16:24

无法申请该芯片是什么意思？没货吗？

只看该作者 · 2024-4-25 14:05

最近免费的那个AI是不是可以生成

只看该作者 · 2024-6-19 16:10

不能申请的话，就直接买一块呗

只看该作者 · 2024-6-19 19:00

一般来说，H7的性能比较好吧，不然就得MP1了

只看该作者 · 2024-6-19 21:00

你可以试试NXP的imx系列，性能也是不错的

只看该作者 · 2024-6-19 23:00

对于AI视觉应用，除了STM32H7系列，还有其他一些微控制器和处理器可以提供类似的功能IMXRT

只看该作者 · 2024-6-20 02:00

Renesas的RZ/A系列微处理器提供了Cortex-A9内核，以及大量的片上RAM，适合用于图像处理和AI应用

只看该作者 · 2024-6-20 06:00

Microchip的SAMA5D系列微处理器基于ARM Cortex-A5内核，提供了足够的处理能力来支持AI视觉应用

只看该作者 · 2024-6-20 08:00

对于更高级的AI视觉应用，NVIDIA的Jetson系列模块提供了强大的GPU加速能力，非常适合深度学习和计算机视觉任务

只看该作者 · 2024-6-20 10:00

Xilinx的Zynq系列SoC结合了ARM Cortex-A9处理器和可编程逻辑（FPGA），可以为AI视觉应用提供高度定制化的硬件加速

只看该作者 · 2024-6-20 16:00

对于边缘AI应用，Intel的Movidius Neural Compute Stick提供了专用的神经计算引擎，可以加速深度学习推理任务

只看该作者 · 2024-6-20 18:00

在选择适合AI视觉应用的芯片时，需要考虑处理能力、内存大小、外设接口、功耗、成本以及是否有现成的软件开发包（SDK）和工具支持。对于AI视觉应用，通常还需要考虑芯片是否支持硬件加速，例如通过GPU、DSP或专用的AI加速器。

只看该作者 · 2024-6-23 16:51

使用自带的demo案例进行研究开发