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常可讓智能系統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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