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从软体洞察与案例分析塑造的 NPU IP 架构
 

【作者: Ido Gu】2024年08月27日 星期二

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神经处理单元(NPU)的出现,对於机器学习领域产生了革命性的改变,它使得深度学习任务所需的复杂数学运算能够高效执行。透过最隹化矩阵乘法和卷积运算,NPU将AI 模型大幅扩展到各种领域,从高阶伺服器群到低阶电池供电装置皆适用。


微型机器学习(TinyML)专注於在资源受限的嵌入式装置上实现机器学习演算法,它的兴起进一步推展了AI 的界限。TinyML让数十亿的边缘装置具备 AI 能力,使它们能够在本地即时处理资料并做出决策,而且无需依赖云端连线或强大的运算资源。



图一 : 神经处理单元(NPU)使得深度学习任务所需的复杂数学运算能够高效执行。
图一 : 神经处理单元(NPU)使得深度学习任务所需的复杂数学运算能够高效执行。

以 NPU 为基础并结合新兴的微型机器学习领域,Ceva 推出Ceva-NeuPro-Nano。这款精巧高效的 NPU IP 是专为微型机器学习应用而精心设计,它能够在效能与耗电效率之间取得完美的平衡。Ceva-NeuPro-Nano 经过最隹化的独特架构,能够从头到尾完整执行微型机器学习应用,涵盖资料撷取、特徵萃取到模型推论,使其成为资源受限、电池供电装置的嵌入式系统,提供理想的AI本地解决方案。
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