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Ceva 增添用于AIoT 設備的全新TinyML 優化 NPU,實現無處不在的邊緣人工智能

發布時間:2024-7-2 20:30    發布者:eechina
關鍵詞: NeuPro , NPU , TinyML , 邊緣AI
Ceva公司(納斯達克股票代碼:CEVA) 宣布推出Ceva-NeuPro-Nano NPU以擴展其Ceva-NeuPro Edge AI NPU產品系列。這些自給自足的高效NPU可為半導體企業和OEM廠商提供所需的功耗、性能和成本效益,以便在用于消費、工業和通用 AIoT 產品的SoC 中集成TinyML模型。



TinyML是指在低功耗、資源受限的設備上部署機器學習模型,從而將人工智能引入物聯網 (IoT)。物聯網設備對高效、專業的人工智能解決方案的需求日益增加,推動了TinyML市場快速增長。根據研究機構ABI Research預測,到 2030 年,超過40% 的TinyML出貨量將采用專用 TinyML 硬件,而非由通用MCU驅動。Ceva-NeuPro-Nano NPU解決了TinyML所面臨的特定性能難題,以實現無處不在和經濟實用的人工智能,廣泛應用于消費和工業物聯網應用中的語音、視覺、預測性維護和健康感知等領域。

新型 Ceva-NeuPro-Nano 嵌入式AI NPU架構完全可編程,可高效執行神經網絡、特征提取、控制代碼和 DSP 代碼,并支持最先進的機器學習數據類型和運算符,包括原生變換器計算、稀疏性加速和快速量化。與需要結合CPU或DSP并且基于 AI 加速器架構的現有TinyML 工作負載處理器解決方案相比,這種優化的自給自足架構使得Ceva-NeuPro-Nano NPU具有更高的能效、更小的硅片尺寸以及更佳性能。此外,Ceva-NetSqueeze AI壓縮技術可直接處理壓縮模型權重,省去中間的解壓縮階段,這減少了80%的Ceva-NeuPro-Nano NPU內存占用,從而解決了阻礙AIoT處理器廣泛應用的關鍵瓶頸問題。

Ceva副總裁兼傳感器和音頻業務部門總經理Chad Lucien表示:“Ceva-NeuPro-Nano將TinyML應用集成到低功耗物聯網SoC和MCU中,并且以我們的企業戰略為基礎,通過先進的連接、傳感和推理能力為智能邊緣設備賦能,為企業開創了難能可貴的機會。Ceva-NeuPro-Nano系列NPU使得更多公司能夠將人工智能帶入邊緣應用,從而制造具有先進功能集的智能物聯網設備,為客戶創造更多的價值。我們在無線物聯網連接方面具有行業領先地位,在音頻和視覺傳感方面亦擁有強大專業技術,具備獨一無二的市場條件,能夠幫助客戶發揮TinyML的巨大潛力,實現創新的解決方案,從而增強用戶體驗、提高效率,并為建設更智能、更互聯的世界做出貢獻。”

ABI Research 行業分析師 Paul Schell 表示:“對于在智能邊緣物聯網設備上實現人工智能,Ceva-NeuPro-Nano可以滿足電池供電設備對功耗、性能和成本的要求,實現語音、視覺和傳感用例在廣泛終端市場的始終在線應用,令人刮目相看。從 TWS 耳機、耳塞、可穿戴設備和智能揚聲器到工業傳感器、智能電器、家居自動化設備、攝像頭等,Ceva-NeuPro-Nano可以在能源受限的 AIoT 設備中實施 TinyML。”

Ceva-NeuPro-Nano NPU提供兩款配置,包括配備32個int8 MAC的Ceva-NPN32和配備64個int8 MAC的Ceva-NPN64,兩種配置都通過Ceva-NetSqueeze獲得直接處理壓縮模型權重功能。Ceva-NPN32 針對語音、音頻、物品檢測和異常檢測用例的大多數 TinyML工作負載進行了高度優化;Ceva-NPN64則利用權重稀疏性、更大內存帶寬、更多MAC和4位權重支持提供2倍性能加速,從而提供更強大的性能,在設備上實現更復雜的人工智能用例 (如物品分類、人臉檢測、語音識別和健康監測等) 。

這些NPU隨附完整的人工智能SDK - Ceva-NeuPro Studio,這是為整個Ceva-NeuPro NPU系列提供一套通用工具的統一人工智能堆棧,支持包括TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM) 和 microTVM (μTVM)的開放式人工智能框架。

Ceva-NeuPro-Nano 主要特性

靈活的可擴展NPU 架構
·        完全可編程,高效執行神經網絡、特征提取、控制代碼和 DSP 代碼
·        設計具備可擴展性能,滿足廣泛用例需求
o        具有每周期最多 64 個 int8 MAC的MAC 配置
·        面向未來的架構,支持最先進的 ML 數據類型和運算符
o        支持 4 位至 32 位整數
o        原生變換器計算
·        利用先進的機制為所有用例提供終極 ML 性能
o        稀疏性加速
o        非線性激活類型加速  
o        快速量化

超低內存需求邊緣 NPU
·        用于NN計算、特征提取、控制代碼和DSP代碼的高效單核設計,可讓這些計算密集型任務省去配套MCU
·        通過 Ceva-NetSqueeze 直接處理壓縮模型權重,省去中間的解壓縮階段,最多可減少 80% 的內存占用

通過創新能源優化技術實現超低能耗
·        自動化的即時能源調整
·        通過使用權重稀疏性加速對計算進行提煉,大幅降低能耗和帶寬需求

易于使用的完備人工智能 SDK
·        Ceva-NeuPro Studio為所有Ceva-NeuPro NPU (從全新Ceva-NeuPro-Nano到功能強大的Ceva-NeuPro-M) 提供統一的人工智能堆棧,具有簡便的點擊運行使用體驗
·        加速軟件的開發和部署,從而縮短產品上市時間
·        經過優化,可與包括 TFLM 和 μTVM 在內的領先開放式人工智能推理框架無縫協作  
·        Model Zoo包含預訓練和優化的TinyML 模型,涵蓋語音、視覺和傳感用例
·        靈活適應新的模型、應用和市場需求
·        全面的優化運行時間程序庫和現成的特定應用軟件組合  

供貨

Ceva現在提供Ceva-NeuPro-Nano NPU授權許可,如要了解更多信息,請訪問公司網頁:
https://www.ceva-ip.com/product/ceva-neupro-nano/

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