爱游戏-Ceva扩展智能边缘 IP领导地位 增添用于AIoT 设备的全新TinyML 优化 NPU，实现无处不在的边缘人工智能

[导读]· Ceva 凭仗在物联网毗连方面的市场带领地位和在音频和视觉传感方面的壮大专业常识，开辟针对嵌入式装备的优化 NPU，帮忙半导体企业和 OEM厂商阐扬边沿人工智能的潜力 · 小巧的Ceva-NeuPro-Nano NPU带来了超低功耗与最好机能的优化均衡，可在消费、工业和通用 AIoT 产物中高效履行 TinyML 工作负载 · 用在 Ceva-NeuPro NPU 系列的 Ceva-NeuPro Studio完美了 AI SDK，撑持包罗TensorFlow Lite for Microcontrollers和 microTVM的开放式 AI 框架，可加速开辟 TinyML 利用 · Ceva 凭仗在物联网毗连方面的市场带领地位和在音频和视觉传感方面的壮大专业常识，开辟针对嵌入式装备的优化 NPU，帮忙半导体企业和 OEM厂商阐扬边沿人工智能的潜力 帮忙智能边沿装备更靠得住、更高效地毗连、感知和揣度数据的全球领先半导体产物和软件IP授权许可厂商Ceva公司(纳斯达克股票代码：CEVA) 公布推出Ceva-NeuPro-Nano NPU以扩大其Ceva-NeuPro Edge AI NPU产物系列。这些自给自足的高效NPU可为半导体企业和OEM厂商供给所需的功耗、机能和本钱效益，以便在用在消费、工业和通用 AIoT 产物的SoC 中集成TinyML模子。 TinyML是指在低功耗、资本受限的装备上摆设机械进修模子，从而将人工智能引入物联网 (IoT)。物联网装备对高效、专业的人工智能解决方案的需求日趋增添，鞭策了TinyML市场快速增加。按照研究机构ABI Research猜测，到 2030 年，跨越40% 的TinyML出货量将采取专用 TinyML 硬件，而非由通用MCU驱动。Ceva-NeuPro-Nano NPU解决了TinyML所面对的特定机能困难，以实现无处不在和经济适用的人工智能，普遍利用在消费和工业物联网利用中的语音、视觉、猜测性保护和健康感知等范畴。 新型 Ceva-NeuPro-Nano 嵌入式AI NPU架构完全可编程，可高效履行神经收集、特点提取、节制代码和 DSP 代码，并撑持最早进的机械进修数据类型和运算符，包罗原生变换器计较、稀少性加快和快速量化。与需要连系CPU或DSP而且基在 AI 加快器架构的现有TinyML 工作负载处置器解决方案比拟，这类优化的自给自足架构使得Ceva-NeuPro-Nano NPU具有更高的能效、更小的硅片尺寸和更佳机能。另外，Ceva-NetSqueeze AI紧缩手艺可直接处置紧缩模子权重，省去中心的解紧缩阶段，这削减了80%的Ceva-NeuPro-Nano NPU内存占用，从而解决了阻碍AIoT处置器普遍利用的要害瓶颈问题。 Ceva副总裁兼传感器和音频营业部分总司理Chad Lucien暗示：“Ceva-NeuPro-Nano将TinyML利用集成到低功耗物联网SoC和MCU中，而且以我们的企业计谋为根本，经由过程进步前辈的毗连、传感和推理能力为智能边沿装备赋能，为企业首创了难能宝贵的机遇。Ceva-NeuPro-Nano系列NPU使得更多公司可以或许将人工智能带入边沿利用，从而制造具有进步前辈功能集的智能物联网装备，为客户缔造更多的价值。我们在无线物联网毗连方面具有行业领先地位，在音频和视觉传感方面亦具有壮大专业手艺，具有并世无双的市场前提，可以或许帮忙客户阐扬TinyML的庞大潜力，实现立异的解决方案，从而加强用户体验、提高效力，并为扶植更智能、更互联的世界做出进献。” ABI Research 行业阐发师 Paul Schell 暗示：“对在智能边沿物联网装备上实现人工智能，Ceva-NeuPro-Nano可以知足电池供电装备对功耗、机能和本钱的要求，实现语音、视觉和传感用例在普遍终端市场的始终在线利用，使人另眼相看。从 TWS 耳机、耳塞、可穿着装备和智能扬声器到工业传感器、智能电器、家居主动化装备、摄像甲等，Ceva-NeuPro-Nano可以在能源受限的 AIoT 装备中实行 TinyML。” Ceva-NeuPro-Nano NPU供给两款设置装备摆设，包罗配备32个int8 MAC的Ceva-NPN32和配备64个int8 MAC的Ceva-NPN64，两种设置装备摆设都经由过程Ceva-NetSqueeze取得直接处置紧缩模子权重功能。Ceva-NPN32 针对语音、音频、物品检测和异常检测用例的年夜大都 TinyML工作负载进行了高度优化;Ceva-NPN64则操纵权重稀少性、更年夜内存带宽、更多MAC和4位权重撑持供给2倍机能加快，从而供给更壮大的机能，在装备上实现更复杂的人工智能用例 (如物品分类、人脸检测、语音辨认和健康监测等) 。 这些NPU随附完全的人工智能SDK - Ceva-NeuPro Studio，这是为全部Ceva-NeuPro NPU系列供给一套通用东西的同一人工智能仓库，撑持包罗TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM) 和 microTVM (µTVM)的开放式人工智能框架。 Ceva-NeuPro-Nano 首要特征 矫捷的可扩大NPU 架构 · 完全可编程，高效履行神经收集、特点提取、节制代码和 DSP 代码 · 设计具有可扩大机能，知足普遍用例需求 o 具有每周期最多 64 个 int8 MAC的MAC 设置装备摆设 · 面向将来的架构，撑持最早进的 ML 数据类型和运算符 o 撑持 4 位至 32 位整数 o 原生变换器计较 · 操纵进步前辈的机制为所有效例供给最终 ML 机能 o 稀少性加快 o 非线性激活类型加快 o 快速量化 超低内存需求边沿 NPU · 用在NN计较、特点提取、节制代码和DSP代码的高效单核设计，可以让这些计较密集型使命省去配套MCU · 经由过程 Ceva-NetSqueeze 直接处置紧缩模子权重，省去中心的解紧缩阶段，最多可削减 80% 的内存占用 经由过程立异能源优化手艺实现超低能耗 · 主动化的即时能源调剂 · 经由过程利用权重稀少性加快对计较进行提炼，年夜幅下降能耗和带宽需求 易在利用的完整人工智能 SDK · Ceva-NeuPro Studio为所有Ceva-NeuPro NPU (从全新Ceva-NeuPro-Nano到功能壮大的Ceva-NeuPro-M) 供给同一的人工智能仓库，具有简洁的点击运行利用体验 · 加快软件的开辟和摆设，从而缩短产物上市时候 · 颠末优化，可与包罗 TFLM 和 µTVM 在内的领先开放式人工智能推理框架无缝协作 · Model Zoo包括预练习和优化的TinyML 模子，涵盖语音、视觉和传感用例 · 矫捷顺应新的模子、利用和市场需求 · 周全的优化运行时候法式库和现成的特定利用软件组合

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