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Ceva用于邊緣人工智能的神經(jīng)處理單元IP獲Nextchip下一代 ADAS 解決方案選用

—— Nextchip獲得NeuPro-M NPU授權(quán)以提供強(qiáng)大的高效人工智能,為汽車安全系統(tǒng)提升性能和功能
作者: 時(shí)間:2025-04-25 來源:EEPW 收藏


本文引用地址:http://m.chinabohe.com/article/202504/469858.htm

幫助智能邊緣設(shè)備更可靠、更高效地連接、感知和推斷數(shù)據(jù)的全球領(lǐng)先半導(dǎo)體產(chǎn)品和軟件IP授權(quán)許可廠商公司宣布,已獲得NeuPro-M 邊緣人工智能神經(jīng)處理單元(NPU) IP的授權(quán)許可,用于其下一代先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)()解決方案。 為汽車一級制造商和原始設(shè)備制造商開發(fā) 和圖像信號處理器 (ISP) 解決方案,以創(chuàng)建在任何照明條件和天氣情況下都能提供卓越性能的高品質(zhì)攝像頭。

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根據(jù)市場研究與咨詢公司Grand View Research數(shù)據(jù),在汽車安全功能和自動駕駛需求增長的推動之下,全球 市場預(yù)計(jì)到 2030 年將達(dá)到 1228 億美元,從 2023 年到 2030 年的復(fù)合年增長率(CAGR)為 19.4%。為了進(jìn)一步增強(qiáng)其下一代 ADAS 解決方案, 選用 NeuPro-M NPU IP,以充分利用其先進(jìn)的人工智能和視覺功能,實(shí)現(xiàn)無與倫比的性能、效率和準(zhǔn)確性水平。特別地,NeuPro-M具有強(qiáng)大的視覺轉(zhuǎn)換器 (ViT) 支持,可為 ADAS 視覺系統(tǒng)帶來卓越的性能,包括復(fù)雜場景中的物體識別、分割和自由空間檢測,例如在雜亂的環(huán)境中(如行人被停放的汽車部分遮擋)。此外,通過多個(gè)處理引擎, NeuPro-M 能夠并行處理多個(gè)視頻流和人工智能模型,從而提高效率和精度。

Nextchip 首席技術(shù)官Ewoo Chon 評論道:“ADAS市場不斷發(fā)展,視覺轉(zhuǎn)換器等人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新有助于大幅提高性能和安全性。通過將Ceva的NeuPro-M Edge AI NPU集成到汽車安全解決方案中,能夠利用這些全新的創(chuàng)新技術(shù)來提高我們的ADAS系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和效率,最終使得道路上的車輛運(yùn)行更加安全可靠?!?/p>

Ceva視覺業(yè)務(wù)部門總經(jīng)理兼副總裁Ran Snir補(bǔ)充道:“我們的 NeuPro-M Edge AI NPU 使得ADAS 系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員能夠在視覺相關(guān)的最先進(jìn)ADAS 應(yīng)用中突破 AI 性能的極限。Nextchip采用NeuPro-M的下一代ADAS解決方案將幫助汽車制造商和一級供應(yīng)商增添更強(qiáng)大的ADAS功能,提高系統(tǒng)可靠性,從而為消費(fèi)者帶來更安全的駕駛體驗(yàn)?!?/p>

Ceva-NeuPro-M是一款高性能、低功耗的邊緣AI 神經(jīng)處理單元 (NPU)架構(gòu),旨在加速各種應(yīng)用中的深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。憑借可擴(kuò)展的架構(gòu)和先進(jìn)的處理能力,NeuPro-M 能夠高效處理復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 和視覺轉(zhuǎn)換器 (ViT)。Ceva-NeuPro-M 每個(gè)內(nèi)核的可擴(kuò)展處理范圍為 4 至 400 TOPs,具有領(lǐng)先的面積效率,可無縫優(yōu)化關(guān)鍵人工智能模型。該架構(gòu)支持各種定點(diǎn)和浮點(diǎn)數(shù)據(jù)類型和格式,確保神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到最高的實(shí)現(xiàn)效率。Ceva-NeuPro-M具有內(nèi)置數(shù)字信號處理(DSP)功能,因而成為先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)、計(jì)算機(jī)視覺等需要高性能人工智能處理之應(yīng)用的理想解決方案。還可通過與NPU相輔相成的強(qiáng)大人工智能SDK 簡化硬件實(shí)施、模型量化和優(yōu)化,以及運(yùn)行時(shí)模塊組成。



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