AI在邊緣領域的優勢現在是顯而易見的。在這些領域中，實時響應起到決定性的作用。比如說，在安全敏感型應用中，既要將原始數據傳輸到云的通信成本降至最低，又要降低功耗、保護隱私并提高對多個邊緣節點的可擴展性。

對于以上這些要求，我們建議通過邊緣設備內的人工智能而不是遠程云服務來滿足。然而，一個AI引擎無法服務我們現在所知的邊緣應用范圍。家用電器可能只需要識別一組簡單的語音命令或食品容器上的圖片。更復雜的監控系統或工業機器人系統則可能需要融合圖像傳感器、麥克風、運動傳感器等的多方輸入。

就高端領域而言，自動或半自動駕駛識別系統需要用到非常復雜的深度神經網絡 (DNN)。CEVA SensPro2 和NeuPro-M平臺恰能滿足這些需求。

邊緣AI市場

自現在起至本世紀末，邊緣AI處理器芯片市場的年復合增長率預計將達到20%左右。這一增長是由智能設備采用率/發展程度不斷提高推動的，具體涉及：攝像頭、可穿戴設備和家庭自動化領域消費者；安全和自動化程度日益提高的汽車行業；行業監控、機器人、機器/工廠控制和預測性維護。

最有可能在這些領域取得成功的產品自然必須功能十足、性能強大，如此才能滿足應用這些產品的認可需求。此類產品必須根據消費者定價和/或在大規模部署時具有成本效益，同時還應該最大限度地減少現有無線基礎設施的增量負載。此類產品的軟件還必須可以升級，如此才能適應快速發展的AI技術領域的新興解決方案。

傳感器融合和SensPro2

除了最簡單的智能邊緣設備之外，其他所有設備現在都使用多個傳感器。兩個或更多傳感器的融合信息通?？勺屩悄芟到y提供準確性度更高的信息或補充信息。例如，在自動平行泊車或自動代客泊車系統中，可結合使用探測可用空間的視覺傳感技術/雷達與超聲波測距技術，另外也可以結合使用IMU輸入，進一步細化定位估計結果。SLAM算法可以對這些功能形成補充，在停車場內導航以便自動代客泊車。

CEVA SensPro2傳感器中樞DSP是傳感器中樞/融合應用的完美答案。SensPro2是第二代CEVA傳感器中樞DSP，允許圖像傳感器、麥克風、雷達、飛行時間、IMU 等的多個傳感器輸入。

基于神經網絡的軟件可在這種DSP架構上快速運行。因為這種架構提供整套豐富的硬件支持功能，包括：具有靈活MAC操作范圍的矢量單元、整數和浮點運算支持、針對應用的ISA擴展和全面的非線性指令集。SensPro2可利用這些功能提供2倍的AI速度、6倍的SLAM速度、8倍的雷達速度、10倍的音頻速度（相較于上一代SensPro而言）。

在各種消費者應用中，邊緣人工智能已通過SensPro2部署到SoC，最近發布的新Novatek監控SoC版本就是一個示例。

DNN 智能和NeuPro-M

高端邊緣智能需要深度神經網絡 (DNN) 支持、高水平的并行性能和帶寬優化，以及擁有最新AI算法的異構加速器。對于第一種需求而言，自動/半自動駕駛時的可用空間檢測是一個不錯的應用示例。此檢測目的在于沿著公路/高速公路的安全駕駛區域行駛，避開障礙物，避免駛上對向車道、未鋪砌的路肩和隔離帶。在這種情況下必須迅速響應，因此會將前方道路圖像分解為4個子幀，對其進行并行處理。之后再在每個子圖像上運行可用空間檢測，并重新組合以提供完整的結果。對于邊緣應用中的此類人工智能而言，NeuPro-M可支持多達8個并行運行的引擎。

大家對精度和性能的期望遠不止并行這么簡單。如今的網絡開發人員希望利用現在NeuPro-M中采用硬件加速的專用功能，如矩陣分解、稀疏、Winograd及混合精度的神經操作，且以上所有功能都可以在每個并行引擎中使用。

NeuPro-M于2022年發布，榮獲了“亞洲金選獎”之“金選潛力標桿獎”及“2022年邊緣人工智能與視覺聯盟產品獎”之“年度最佳邊緣AI處理器榮譽獎”。目前已部署在設計中的多個SoC中，并預計會在未來幾年出現在最終產品中。

面向未來的解決方案

在標準CPU或GPU上運行的純軟件AI解決方案效率過低，功耗又大，不太實用，但在理論上來說又具有一定的吸引力，因為您可以隨時更改軟件，而無需更改硬件。隨著AI技術和網絡層的發展，能否在獲得硬件加速帶來的所有性能和功耗優勢的同時，保持靈活升級？

SensPro2和NeuPro-M能夠做到這一點。這些AI解決方案的矢量DSP基礎確保您能夠隨著市場需求和網絡的發展，在軟件中對產品實施進行升級。CEVA的深度神經網絡 (CDNN) AI編譯器簡化了從標準網絡（TensorFlow、PyTorch等）實施到在特定SoC中實施時映射到處理器IP的一應事宜。

您也可以在此步驟中控制優化，以充分利用特殊加速器（如NeuPro-M中的加速器），或添加您在設計中可能需要的、自己的加速器。CEVA CDNN-Invite API為此類擴展提供支持。

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