华为芯片突破最新消息难道不是面对2020年15亿个AI终端的市场需求定制AI芯片才成为趋势吗
随着深度学习算法的日益成熟和处理器性能的不断提升，AI技术在智能设备中的应用越来越广泛。然而，现有解决方案如何跟上发展步伐、如何扩展其能力以及如何利用成熟工具链加速时间到市场（TTM）并降低成本，这些问题一直是行业内关注的话题。
据统计，到2022年，全世界将拥有超过15亿部具备计算机视觉/机器视觉功能的设备，其中包括智能手机、安防系统、消费电子产品、汽车图像传感器以及工业领域等。这意味着定制化的人工智能加速器可以更好地满足市场多样化的需求，但同时也带来了边缘计算环境中数据量巨大且复杂运算的问题。
CEVA营销副总裁Moshe Sheier指出，在边缘环境中，数据量太大而运算又复杂，因此芯片设计对于提高效率至关重要。他强调，不仅要有高效能的硬件，还需要软件与硬件紧密结合，以确保能够有效地执行多种神经网络模型。
为了应对这些挑战，CEVA推出了第二代针对边缘设备的AI推理处理器架构NeuPro-S。相比于第一代，其性能平均提升50%，内存带宽和功耗分别减少了40%和30%。这种改进主要来自于硬件优化，如离线权重压缩和硬件解压缩，以及支持多级内存系统以减少外部SDRAM使用。
通过提供CDNN-Invite API，并计划在2019年底进行普遍授权许可，使得客户能够更容易集成他们自己的硬件加速器，而不必担心与CEVA-XM6视觉DSP或NeuPro-S不兼容的问题。此外，由于CDNN框架提供给开发者的是一个开放平台，他们可以根据自身需要进行调整，从而极大地提高了灵活性和效率。
因此，可以说定制化人工智能芯片已经成为趋势，而CEVA作为全球领先的无限链接和中能传感器技术IP公司，其在这一领域所扮演的地位凸显了其在推动这一趋势方面所发挥作用。
