智能视觉深度学习处理器,8路高清视频智能分析,16路高清硬解码,10路高清硬编码
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SRA3-40是一款面向高性能计算的RISC-V通用服务器,国产主控具备强劲性能,融合智算,支持强编解码。
SRB3-40是一款高性能的RISC-V存储服务器,多盘位大容量安全存储。
智算服务器SGM7-40,适配主流LLM,单卡可运行70B的大语言模型
SOM1684,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
Core-1684-JD4,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
SBC-6841,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
iCore-1684XQ,搭载算能BM1684X,支持32路高清视频分析
Core-1684XJD4,搭载算能BM1684X,支持32路高清视频分析
Shaolin PI SLKY01,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
QY-AIM16T-M,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
QY-AIM16T-M-G,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
QY-AIM16T-W,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
AIV02T,PCIE板卡,1684*2,半高半长
IVP03X,搭载算能BM1684X,支持32路高清视频分析
IVP03A,微服务器 被动散热,12GB内存
Coeus-3550T,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
EC-1684JD4,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
CSA1-N8S1684,算力集群服务器,BM1684*8,1U
DZFT-ZDFX,ARM+DSP智能封条分析,搭载算能BM1684X
ZNFX-32,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
ZNFX-8,ARM+DSP架构,隔爆兼本安分析装置符合煤安要求,搭载BM1684X
EC-A1684JD4,微服务器主动散热,16GB内存,32GB eMMC
EC-A1684JD4 FD,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析,16GB内存,32GB eMMC
EC-A1684XJD4 FD,搭载算能BM1684X,支持32路高清视频分析
ECE-S01,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
IOEHM-AIRC01,微服务器,主动散热,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
IOEHM-VCAE01,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
CSA1-N8S1684X,算力集群服务器,BM1684X*8,1U
QY-S1U-16,1U版本BM1684盒子
QY-S1U-192,算力集群服务器,BM1684*12,1U
QY-S1X-384,算力集群服务器,BM1684X*12,1U
为交通拥堵、行车安全、车辆违法和道路污染治理问题赋能
利用深度学习云边结合方式解决全域多家餐饮机构的食品安全监管需求,为政府、企业级公众打造监督闭环
对生产全过程、全方位实时感知与精细化监管,推进应急监测智能化,赋能风险识别预警
以云边协同的新型算力基础设施赋能各类数字城市场景,为数字经济发展提供源动力
以自动化训练推理一体化平台为基础,助力算力/算法整合应用快速、高效工程化落地
答:
(1)如果你使用BM-OpenCV创建cv::Mat ,想把它变成bm_image,那么你需要创建一个具备设备内存的Mat,也就是使用含有dev_id的参数的构造函数(也就是创建1个我们改造过的Mat),这样你才能把这个Mat通过toBMI转换为bm_image,并且这个转换过程不会发生数据拷贝,bm_image只会引用Mat的设备内存。
(2)如果你使用data指针构造没有设备内存的原始cv::Mat,这个cv::Mat不能调用toBMI转换为bm_image,如果你确实有一个原始OpenCV的cv::Mat,要转换为bm_image,那么你应当:创建一个有设备内存的Mat,然后使用Mat.copyTo将openCV的cv::Mat的系统内存拷贝到有设备内存的Mat的系统内存空间,然后使用cv::bmcv::uploadMat将有设备内存的Mat的系统内存同步到其设备内存,然后再调用toBMI将其转换为bm_image。