Ceva扩展智能边缘IP领导地位增添用于AIoT 设备的全新TinyML 优化 NPU

帮助智能边缘设备更可靠、更高效地连接、感知和推断数据的全球领先半导体产品和软件IP授权许可厂商Ceva公司(纳斯达克股票代码：CEVA) 宣布推出Ceva-NeuPro-Nano NPU以扩展其Ceva-NeuPro Edge AI NPU产品系列。这些自给自足的高效NPU可为半导体企业和OEM厂商提供所需的功耗、性能和成本效益，以便在用于消费、工业和通用 AIoT 产品的SoC 中集成TinyML模型。

TinyML是指在低功耗、资源受限的设备上部署机器学习模型，从而将人工智能引入物联网 (IoT)。物联网设备对高效、专业的人工智能解决方案的需求日益增加，推动了TinyML市场快速增长。根据研究机构ABI Research预测，到 2030 年，超过40% 的TinyML出货量将采用专用 TinyML 硬件，而非由通用MCU驱动。Ceva-NeuPro-Nano NPU解决了TinyML所面临的特定性能难题，以实现无处不在和经济实用的人工智能，广泛应用于消费和工业物联网应用中的语音、视觉、预测性维护和健康感知等领域。

新型 Ceva-NeuPro-Nano 嵌入式AI NPU架构完全可编程，可高效执行神经网络、特征提取、控制代码和 DSP 代码，并支持最先进的机器学习数据类型和运算符，包括原生变换器计算、稀疏性加速和快速量化。与需要结合CPU或DSP并且基于 AI 加速器架构的现有TinyML 工作负载处理器解决方案相比，这种优化的自给自足架构

使得Ceva-NeuPro-Nano NPU具有更高的能效、更小的硅片尺寸以及更佳性能。此外，Ceva-NetSqueeze AI压缩技术可直接处理压缩模型权重，省去中间的解压缩阶段，这减少了80%的Ceva-NeuPro-Nano NPU内存占用，从而解决了阻碍AIoT处理器广泛应用的关键瓶颈问题。

Ceva副总裁兼传感器和音频业务部门总经理Chad Lucien表示：“Ceva-NeuPro-Nano将TinyML应用集成到低功耗物联网SoC和MCU中，并且以我们的企业战略为基础，通过先进的连接、传感和推理能力为智能边缘设备赋能，为企业开创了难能可贵的机会。Ceva-NeuPro-Nano系列NPU使得更多公司能够将人工智能带入边缘应用，从而制造具有先进功能集的智能物联网设备，为客户创造更多的价值。我们在无线物联网连接方面具有行业领先地位，在音频和视觉传感方面亦拥有强大专业技术，具备独一无二的市场条件，能够帮助客户发挥TinyML的巨大潜力，实现创新的解决方案，从而增强用户体验、提高效率，并为建设更智能、更互联的世界做出贡献。”

ABI Research 行业分析师 Paul Schell 表示：“对于在智能边缘物联网设备上实现人工智能，Ceva-NeuPro-Nano可以满足电池供电设备对功耗、性能和成本的要求，实现语音、视觉和传感用例在广泛终端市场的始终在线应用，令人刮目相看。从 TWS 耳机、耳塞、可穿戴设备和智能扬声器到工业传感器、智能电器、家居自动化设备、摄像头等，Ceva-NeuPro-Nano可以在能源受限的 AIoT 设备中实施 TinyML。”

Ceva-NeuPro-Nano NPU提供两款配置，包括配备32个int8 MAC的Ceva-NPN32和配备64个int8 MAC的Ceva-NPN64，两种配置都通过Ceva-NetSqueeze获得直接处理压缩模型权重功能。Ceva-NPN32 针对语音、音频、物品检测和异常检测用例的大多数 TinyML工作负载进行了高度优化；Ceva-NPN64则利用权重稀疏性、更大内存带宽、更多MAC和4位权重支持提供2倍性能加速，从而提供更强大的性能，在设备上实现更复杂的人工智能用例 (如物品分类、人脸检测、语音识别和健康监测等) 。

这些NPU随附完整的人工智能SDK - Ceva-NeuPro Studio，这是为整个Ceva-NeuPro NPU系列提供一套通用工具的统一人工智能堆栈，支持包括TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM) 和 microTVM (µTVM)的开放式人工智能框架。

Ceva-NeuPro-Nano 主要特性

灵活的可扩展NPU 架构

• 完全可编程，高效执行神经网络、特征提取、控制代码和 DSP 代码
• 设计具备可扩展性能，满足广泛用例需求

具有每周期最多 64 个 int8 MAC的MAC 配置

• 面向未来的架构，支持最先进的 ML 数据类型和运算符

支持 4 位至 32 位整数

原生变换器计算

• 利用先进的机制为所有用例提供终极 ML 性能

稀疏性加速

非线性激活类型加速

快速量化

超低内存需求边缘 NPU

• 用于NN计算、特征提取、控制代码和DSP代码的高效单核设计，可让这些计算密集型任务省去配套MCU
• 通过 Ceva-NetSqueeze 直接处理压缩模型权重，省去中间的解压缩阶段，最多可减少 80% 的内存占用

通过创新能源优化技术实现超低能耗

• 自动化的即时能源调整
• 通过使用权重稀疏性加速对计算进行提炼，大幅降低能耗和带宽需求

易于使用的完备人工智能 SDK

• Ceva-NeuPro Studio为所有Ceva-NeuPro NPU (从全新Ceva-NeuPro-Nano到功能强大的Ceva-NeuPro-M) 提供统一的人工智能堆栈，具有简便的点击运行使用体验
• 加速软件的开发和部署，从而缩短产品上市时间
• 经过优化，可与包括 TFLM 和 µTVM 在内的领先开放式人工智能推理框架无缝协作
• Model Zoo包含预训练和优化的TinyML 模型，涵盖语音、视觉和传感用例
• 灵活适应新的模型、应用和市场需求
• 全面的优化运行时间程序库和现成的特定应用软件组合

供货

Ceva现在提供Ceva-NeuPro-Nano NPU授权许可。