神经网络加速棒（SKTPU 1000），一款自主的、高性能的、通用深度学习加速棒。同时支持 X86 平台、 ARM 平台、MIPS 平台等主流平台的运行。芯片是32 位超高性能嵌入式 CPU 处理器，支持16/32 位混合编码的 RISC 指令集。内含四核 NNP 神经网络处理器，主频最高支持 750Mhz，可以实现高性能、低功耗的深度学习神经网络模型的加速；除了这个优点外，还搭载双核 Vision Processor DSP，主频最高支持 550Mhz，用于支持多种图片的编解码以及图片的矩阵。TPU 架构设计先进，可以高效完成多路动态视频流的检测、跟踪、特征提取和识别。提供强大的可编程运算能力，满足深度学习算法实时性处理的运算要求。 芯片有自定义指令集和编程框架，除可运行人脸识别算法外，还支持自定义的算法移植。 借助 TPU，计算机视觉和人工智能可以轻松地部署到物联网和边缘设备上。TPU 能让原型设备运行得更加快速、更加智能。此外，借助 TPU 生态 系统，开发者现在可以将他们的 TPU 原型移植到其他产品上，并快速利用tpu实现的“ai+”的产品与项目。