芯片是指那些微小却强大的计算核心难道不是它们让2020年15亿个AI终端的市场需求定制成为趋势吗
在2020年的市场中，面对15亿个AI终端的需求，定制化的AI芯片成为了一股趋势。那么，你是否好奇，芯片到底是什么呢？它是一种微小而强大的计算核心，是现代科技发展不可或缺的一部分。它们让我们能够享受到智能手机、安防系统、消费电子产品以及汽车图像传感器等众多领域的便捷和高效。
随着AI算法的不断成熟与芯片算力的提升，这场技术革命似乎已经走到了人工智能落地应用的关键时刻。不过，我们必须承认，即便是最先进的算法，如果没有匹配得当的芯片支持，也只能停留在理论层面，而无法真正触及到每一个角落。
因此，在软硬一体化提高效率同时，我们也需要思考如何满足市场日益增长和多样化的一系列需求。这个问题，就像是要找到一把钥匙去解锁未来的门禁一样复杂且重要。
据统计，到2022年前后，全世界将拥有超过15亿部具备计算机视觉/机器视觉功能的大型设备。这意味着，无论是智能手机还是工业设备，每一台都需要有更高效能且定制化程度较高的AI加速器来支撑其运作。
但这并非易事。在边缘端进行AI处理时，不仅数据量巨大，而且运算复杂性也是一个难题。而解决这一难题，就是要依靠那些特别设计用于处理这些任务的大脑——我们的芯片们。
CEVA营销副总裁Moshe Sheier曾经提到过，当代的问题不再仅仅是如何破解带宽瓶颈，而是在于如何使得现有的解决方案跟上技术发展步伐，以及扩展这些解决方案，以降低成本并缩短TTM（Time to Market）。
对于这一切挑战，我们需要整个产业链共同努力，为市场提供所需。比如说，CEVA推出的第二代边缘设备专用的NeuPro-S架构，它包括NPS1000、NPS2000和NPS4000三款预配置处理器，每一种都拥有不同的性能参数，从而为不同类型的人工智能任务提供支持。此外，它还具有高度可扩展性，可以实现从1.5GHz时达到12.5 TOPS直至最高100 TOPS性能输出。
通过这种方式，即便是在极限条件下，也能够保证信息流畅无阻，使得人工智能能够更加深入地融入我们的生活中。而这样的提升主要来自硬件优化，因为离线权重压缩和硬件权重解压缩都是为了减少对带宽资源的依赖，让数据快速、高效地被处理出来。
最后，由于神经网络通常涉及大量数据，因此带宽成了当前行业内的一个热点话题。但CEVA并不只是停留在理论层面，他们还开发了多级内存系统，并支持L2缓存以进一步减少使用外部SDRAM，从而降低传输成本，最终提高整体系统性能。
综上所述，对于那些追求创新与效率的人来说，只有不断探索新的路径，比如通过软件框架CDNN提供给客户开放性的选项，或许才能真正开启通往未来的大门。在这个过程中，软硬一体化、定制化策略，以及持续优化，将成为推动人工智能向前迈进的一条重要道路。
