难道不是面向性价比高的手机排行榜前十名市场需求定制AI芯片才是当下趋势吗
随着深度学习算法的不断进步和处理器性能的提升，AI技术正逐渐从实验室走向实际应用。然而，当前市场上存在一个问题：许多现有的解决方案无法满足快速变化的需求，而定制化则成为了应对这一挑战的关键。
据统计，到2022年，全球计算机视觉/机器视觉设备将超过15亿台，这包括智能手机、安防系统、消费电子产品、汽车图像传感器以及工业设备等。这些终端对AI加速器提出了更高要求，使得定制化成为可能，同时也带来了边缘计算领域落地应用中的新挑战。
CEVA营销副总裁Moshe Sheier指出，由于数据量巨大且运算复杂，边缘AI落地需要强大的芯片支持。他认为，无论是专用还是通用的芯片，都必须能够有效地执行多种神经网络，以适应不断发展的算法需求。CEVA推出的NeuPro-S系列处理器就是针对这个问题设计出来的，它们具有优越的性能和节能能力，并且可以支持多级内存系统以减少数据传输成本。
除了硬件优化外，软件平台也是至关重要。CEVA提供了CDNN框架，该框架不仅支持Caffe、TensorFlow和ONNX，还允许客户自定义硬件驱动集成，从而提高整体效率。此外，CDNN通过任务分配来最大化利用不同类型的心理过程，加速器开发者只需为其硬件驱动即可，而剩余工作由CDNN完成。
总之，在今天竞争激烈的人工智能市场中，只有那些能够提供高度定制化解决方案并与最新算法紧密结合的人类创新者才能脱颖而出。而CEVA作为行业领先者，其在DSP设计和神经网络优化方面积累了丰富经验，为客户提供了独特优势。在未来，我们预计会看到更多这样的创新实例，将进一步推动人工智能技术向前迈进。
