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[導(dǎo)讀]幫助智能邊緣設(shè)備更可靠、更高效地連接、感知和推斷數(shù)據(jù)的全球領(lǐng)先半導(dǎo)體產(chǎn)品和軟件IP授權(quán)許可廠商Ceva公司(納斯達(dá)克股票代碼:CEVA)宣布Ceva-NeuPro-Nano NPU在近期于中國(guó)臺(tái)北舉辦的著名亞洲金選獎(jiǎng)(EE Awards Asia)中榮獲年度最佳IP/處理器產(chǎn)品獎(jiǎng)。

· Ceva-NeuPro-Nano?獲得年度最佳IP/處理器產(chǎn)品獎(jiǎng),延續(xù)公司智能邊緣IP的領(lǐng)先地位

· Ceva-NeuPro-Nano NPU在小空間內(nèi)提供超低功耗和高性能的優(yōu)化平衡,可在消費(fèi)、工業(yè)和通用AIoT產(chǎn)品中高效執(zhí)行嵌入式AI工作負(fù)載。

幫助智能邊緣設(shè)備更可靠、更高效地連接、感知和推斷數(shù)據(jù)的全球領(lǐng)先半導(dǎo)體產(chǎn)品和軟件IP授權(quán)許可廠商Ceva公司(納斯達(dá)克股票代碼:CEVA)宣布Ceva-NeuPro-Nano NPU在近期于中國(guó)臺(tái)北舉辦的著名亞洲金選獎(jiǎng)(EE Awards Asia)中榮獲年度最佳IP/處理器產(chǎn)品獎(jiǎng)。

獲獎(jiǎng)的 Ceva-NeuPro-Nano NPU 可為半導(dǎo)體企業(yè)和OEM廠商提供所需的功率、性能和成本效率,以便將嵌入式人工智能模型集成到其用于消費(fèi)、工業(yè)和通用 AIoT 產(chǎn)品的SoC 中。嵌入式人工智能模型是直接集成到硬件設(shè)備中,并在設(shè)備上運(yùn)行的人工智能算法和系統(tǒng),無(wú)需依賴云端處理。Ceva-NeuPro-Nano NPU解決了嵌入式人工智能方面的性能難題,有望實(shí)現(xiàn)無(wú)處不在并且經(jīng)濟(jì)實(shí)用的人工智能,廣泛應(yīng)用于消費(fèi)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的語(yǔ)音、視覺(jué)、預(yù)測(cè)性維護(hù)和健康傳感等各種用例。

Ceva首席戰(zhàn)略官I(mǎi)ri Trashanski表示:“贏得亞洲金選獎(jiǎng)之年度最佳IP/處理器獎(jiǎng),證明了NeuPro-Nano NPU具有創(chuàng)新性和卓越性,它為功耗受限的設(shè)備帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)有效的人工智能處理技術(shù)。連接、感知和推斷是塑造更智能、更高效之未來(lái)的三大關(guān)鍵支柱,我們很自豪能夠憑借無(wú)與倫比的 IP 產(chǎn)品組合在這三種應(yīng)用案例中一馬當(dāng)先?!?

Ceva-NeuPro-Nano 嵌入式人工智能 NPU 架構(gòu)完全可編程,可高效執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、特征提取、控制代碼和 DSP 代碼,并支持最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)類型和運(yùn)算符,包括原生變換器計(jì)算、稀疏性加速和快速量化。與現(xiàn)有的采用基于 AI 加速器架構(gòu)的 CPU 或 DSP 組合的嵌入式 AI 工作負(fù)載處理器解決方案相比,這種經(jīng)過(guò)優(yōu)化的自給自足單核架構(gòu)使 Ceva-NeuPro-Nano NPU 能夠提供更高的能效、更小的硅片占用空間以及優(yōu)秀性能。此外,Ceva-NetSqueeze AI 壓縮技術(shù)可直接處理壓縮模型權(quán)重,而無(wú)需中間的解壓縮階段,使得Ceva-NeuPro-Nano NPU的內(nèi)存占用減少了80%,解決了目前阻礙AIoT處理器廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵瓶頸問(wèn)題。

這款NPU 隨附完整的人工智能 SDK Ceva-NeuPro Studio,這是統(tǒng)一的人工智能堆棧,是適用于整個(gè)Ceva-NeuPro NPU 系列的通用工具,支持開(kāi)放式人工智能框架,包括微控制器 LiteRT(前身為微控制器 TensorFlow Lite)和 microTVM。

亞洲金選獎(jiǎng)旨在表彰亞洲電子行業(yè)中備受推崇的最佳產(chǎn)品、企業(yè)和個(gè)人。來(lái)自全球的專業(yè)技術(shù)人士組成評(píng)審團(tuán),評(píng)選出入圍榜單后,再由中國(guó)臺(tái)灣和亞洲的《EE Times》和《EDN》專業(yè)媒體讀者群投票選出優(yōu)勝者。

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