MCX N系列NPU, 作為先進的人工智能處理器，以其強大的計算能力和高效的算法優化，不僅能夠處理復雜的圖像識別任務，還能在咖啡研磨過程中實現精準控制，確保每一粒咖啡豆都能得到恰到好處的處理。為AI咖啡機注入了前所未有的智能動力！先說結論，利用150MHz MCX N的NPU去推理咖啡豆烘焙程度(39mS)比用400MHz的M7內核推理(109mS)快了3倍!作為一名“咖市”的“MCU系統與應用工程師”一直為研磨咖啡豆的顆粒度而感到苦惱，每次換豆都要浪費2次18克豆子去實現“18克豆，10bar，30秒內
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NPU AI咖啡機 深度學習
●? ?小巧的Ceva-NeuPro-Nano NPU帶來了超低功耗與最佳性能的優化平衡，可在消費、工業和通用 AIoT 產品中高效執行 TinyML 工作負載●? ?用于Ceva-NeuPro NPU系列的Ceva-NeuPro Studio完善了AI SDK，支持包括TensorFlow Lite for Microcontrollers和 microTVM的開放式 AI 框架，可加快開發 TinyML 應用●? ?Ceva憑借在物聯網連接方
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Ceva 智能邊緣IP TinyML NPU
在人工智能（AI）技術日新月異的今天，從云端到邊緣的計算需求不斷攀升，為各行各業帶來了前所未有的變革機遇。作為這一領域的領軍者，Arm 公司憑借其卓越的節能技術和從云到邊緣的廣泛布局，正逐步構建著未來AI生態的基礎。其中，Arm Ethos U85 NPU（神經網絡處理器）的推出，更是為邊緣智能的發展注入了強勁動力，開啟了AI無處不在的新篇章。隨著物聯網（IoT）設備的普及和大數據的爆炸式增長，邊緣計算逐漸成為AI應用的重要場景。邊緣計算能夠在數據源附近進行數據處理和分析，極大地降低了數據傳輸的延遲和帶寬
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在人工智能計算架構的布局中，CPU 與加速芯片協同工作的模式已成為一種典型的 AI 部署方案。CPU 扮演基礎算力的提供者角色，而加速芯片則負責提升計算性能，助力算法高效執行。常見的 AI 加速芯片按其技術路徑，可劃分為 GPU、FPGA 和 ASIC 三大類別。在這場競爭中，GPU 憑借其獨特的優勢成為主流的 AI 芯片。那么，GPU 是如何在眾多選項中脫穎而出的呢？展望 AI 的未來，GPU 是否仍是唯一解呢？GPU 如何制勝當下？AI 與 GPU 之間存在著密切的關系。強大的并行計算能力AI 大模型
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GPU TPU NPU Cobalt MTIA
今天，北京奕斯偉計算技術股份有限公司（以下簡稱“奕斯偉計算”）與Imagination Technologies和SiFive聯合宣布，奕斯偉EIC77系列SoC中的圖形和計算加速功能由Imagination的GPU IP、SiFive的CPU IP，以及奕斯偉計算的專有神經網絡單元NPU無縫集成而成。“AI時代，面對千行百業被重塑的巨大機遇，奕斯偉計算正在構建基于RISC-V的智能計算未來，”奕斯偉計算副董事長王波表示，“算力是AI的核心驅動力，我們已推出EIC77系列SoC，以滿足客戶更多應用場景的不
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奕斯偉 RISC-V SiFive CPU Imagination GPU NPU
IT之家 6 月 5 日消息，市場調查機構 IDC 公布的最新報告，盡管全球經濟有所改善，且配備 NPU 的 AI PC 開始涌現，但 2024 年全球 PC 市場依然保持穩定，預估出貨量為 2.602 億臺。教育市場2024 年教育市場 PC 出貨量預估為 2960 萬臺，很多機構在疫情期間購買的 PC 也到了換機時間，不過換機潮不會像疫情期間一樣出現高峰期，而是較為平緩過渡。家用市場IDC 預估 2024 年家用 PC 出貨量下降 1.1%，不過在高通、AMD 和英特爾的推動下，2024 年
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AI PC方興未艾，而除了CPU、GPU、NPU這樣的基礎硬件，更關鍵的是應用軟件與場景的生態落地。只有從應用上真正改變人們的日常工作、生活體驗，帶來真正的便利，AI PC才能取得成功。作為行業執牛耳者，Intel不但率先倡導了AI PC的概念，帶來了史上變革最大的酷睿Ultra處理器、大量的AI PC筆記本，領導PC全面進入AI時代，更在生態拓展方面不遺余力地投入。按照Intel的宏圖大愿，AI PC 2024年的出貨量就會有大約4000萬臺，而到了2025，這一市場規模將超過1億臺，走進千家萬戶。為了
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邊緣智能是人工智能的一種部署形式，無論中央人工智能，還是邊緣智能，都需要算力支撐。而集中和分布式計算呈現出相互促進和交替發展的趨勢。作為移動處理器領域市場的引領者，Arm 的各類處理器內核在邊緣端的MCU、NPU 和MPU 等領域引領著技術發展的未來。Arm物聯網事業部業務拓展副總裁 馬健談到邊緣智能，Arm 物聯網事業部業務拓展副總裁馬健表示，伴隨著Transformer與大模型的發展，AI模型的普適性、多模態支持，以及模型微調效率都有了質的突破，加上低功耗的AI 加速器和專用芯片被集成到終端和邊緣設備
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人工智能芯片研發及基礎算力平臺公司愛芯元智宣布，近日，Meta、Microsoft相繼發布具有里程碑意義的Llama 3系列和Phi-3系列模型。為了進一步給開發者提供更多嘗鮮，愛芯元智的NPU工具鏈團隊迅速響應，已基于AX650N平臺完成 Llama 3 8B和Phi-3-mini模型適配。Llama 3上周五，Meta發布了Meta Llama 3系列語言模型（LLM），具體包括一個8B模型和一個70B模型在測試基準中，Llama 3模型的表現相當出色，在實用性和安全性評估中，與那些市面上流行的閉源模
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MCX N系列是高性能、低功耗微控制器，配備智能外設和加速器，可提供多任務功能和高能效。部分MCX N系列產品包含恩智浦面向機器學習應用的eIQ? Neutron神經處理單元(NPU)。低功耗高速緩存增強了系統性能，雙塊Flash存儲器和帶ECC檢測的RAM支持系統功能安全，提供了額外的保護和保證。這些安全MCU包含恩智浦EdgeLock?安全區域Core Profile，根據設計安全方法構建，提供具有不可變信任根和硬件加速加密的安全啟動。MCX N系列微型處理器：MCXN94xMCXN54x基
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人工智能作為過去兩年以及未來幾年注定爆火熱點應用，始終缺乏足夠的落地方案確保盈利能力，即使目前最火爆的生成式AI（AIGC）依然屬于燒錢階段。因此，支撐AI未來商業價值的，并不只是人們看到的大模型和AIGC，還需要更多終端節點對人工智能應用的支持。 算力成本是人工智能應用中不可回避的話題，畢竟從算力開銷上來說，單純把所有計算都放在云端不僅帶來的是龐大的算力構建費用，更是因為大量數據的反復傳輸而帶來能效方面的開銷。因此，將算力資源合理的分配到云端和邊緣側可以更好地發揮不同節點的處理資源，將復雜AI推理和訓練
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AI浪潮正持續改變各行各業，此前歷經下行周期的PC市場也開始迎來新的機會。今年以來，無論是美國消費電子展（CES）還是巴塞羅那世界移動通信大會（MWC），AI
PC都成為了當之無愧的焦點，包括英特爾、AMD、英偉達等芯片大廠，以及聯想、戴爾、宏碁、華碩、榮耀等下游廠商紛紛推出相關產品，布局AI
PC。業界直言，2024年或是AI PC元年，這一風口下，半導體領域NPU以及存儲器等有望持續受益。一 AI PC一觸即發，半導體大廠瞄準NPUChatGPT的橫空出世，讓人見識到了AI大模型的威力，隨后，
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生成式AI變革已經到來。隨著生成式AI用例需求在有著多樣化要求和計算需求的垂直領域不斷增加，我們顯然需要專為AI定制設計的全新計算架構。這首先需要一個面向生成式AI全新設計的神經網絡處理器(NPU)，同時要利用異構處理器組合，比如中央處理器(CPU)和圖形處理器(GPU)。通過結合NPU使用合適的處理器，異構計算能夠實現最佳應用性能、能效和電池續航，賦能全新增強的生成式AI體驗。正如在工具箱中選擇合適的工具一樣，選擇合適的處理器取決于諸多因素，將增強生成式AI體驗。異構計算的重要性生成式AI的多樣化要求和
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NPU AI 計算架構
芯原股份近日宣布集成了芯原神經網絡處理器（NPU）IP的人工智能（AI）類芯片已在全球范圍內出貨超過1億顆，主要應用于物聯網、可穿戴設備、智慧電視、智慧家居、安防監控、服務器、汽車電子、智能手機、平板電腦、智慧醫療等10個市場領域。在過去七年里，芯原在嵌入式AI/NPU領域全球領先，其NPU IP已被72家客戶用于上述市場領域的128款AI芯片中。芯原的NPU IP是一款高性能的AI處理器IP，采用了低功耗、可編程和可擴展的架構設計。它可以靈活配置，以滿足客戶對芯片尺寸和功耗的不同要求，使之成為具有成本效
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芯原 NPU IP AI芯片
2023年已落下帷幕，全球半導體市場在經歷了一年的波折之后，迎來了更加不確定的2024年。在這個關鍵時刻，安謀科技作為芯片供應鏈上游的核心企業，憑借敏銳的產業嗅覺和穩健的技術投入，持續賦能行業的創新發展。受訪人：趙永超（安謀科技智能物聯及汽車業務線負責人）?在2023年，安謀科技發布了“周易”X2 NPU和“山海”S20F SPU兩款自研業務新品，并與Arm聯合推出了智能視覺參考設計。這些產品和技術解決方案為新興市場提供了系統級、全棧式的支持，有力地推動了智能汽車、AIoT、移動終端、數據中心基
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神經網絡處理器（npu）介紹
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