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MCX N系列NPU智能驅動(dòng)AI咖啡機,重塑咖啡研磨新境界!
- MCX N系列NPU, 作為先進(jìn)的人工智能處理器,以其強大的計算能力和高效的算法優(yōu)化,不僅能夠處理復雜的圖像識別任務(wù),還能在咖啡研磨過(guò)程中實(shí)現精準控制,確保每一??Х榷苟寄艿玫角〉胶锰幍奶幚?。為AI咖啡機注入了前所未有的智能動(dòng)力!先說(shuō)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(shí)現“18克豆,10bar,30秒內
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Ceva擴展智能邊緣IP領(lǐng)導地位增添用于A(yíng)IoT設備的全新TinyML優(yōu)化NPU
- ●? ?小巧的Ceva-NeuPro-Nano NPU帶來(lái)了超低功耗與最佳性能的優(yōu)化平衡,可在消費、工業(yè)和通用 AIoT 產(chǎn)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(kāi)放式 AI 框架,可加快開(kāi)發(fā) TinyML 應用●? ?Ceva憑借在物聯(lián)網(wǎng)連接方
- 關(guān)鍵字: Ceva 智能邊緣IP TinyML NPU
NPU成為邊緣智能新思路
- 在人工智能(AI)技術(shù)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(yè)帶來(lái)了前所未有的變革機遇。作為這一領(lǐng)域的領(lǐng)軍者,Arm 公司憑借其卓越的節能技術(shù)和從云到邊緣的廣泛布局,正逐步構建著(zhù)未來(lái)AI生態(tài)的基礎。其中,Arm Ethos U85 NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器)的推出,更是為邊緣智能的發(fā)展注入了強勁動(dòng)力,開(kāi)啟了AI無(wú)處不在的新篇章。隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備的普及和大數據的爆炸式增長(cháng),邊緣計算逐漸成為AI應用的重要場(chǎng)景。邊緣計算能夠在數據源附近進(jìn)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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AI 芯片的未來(lái),未必是 GPU
- 在人工智能計算架構的布局中,CPU 與加速芯片協(xié)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(jiàn)的 AI 加速芯片按其技術(shù)路徑,可劃分為 GPU、FPGA 和 ASIC 三大類(lèi)別。在這場(chǎng)競爭中,GPU 憑借其獨特的優(yōu)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(lái),GPU 是否仍是唯一解呢?GPU 如何制勝當下?AI 與 GPU 之間存在著(zhù)密切的關(guān)系。強大的并行計算能力AI 大模型
- 關(guān)鍵字: GPU TPU NPU Cobalt MTIA
奕斯偉計算公司在最新的RISC-V邊緣計算SoC中將SiFive CPU、Imagination GPU和自有NPU結合集成
- 今天,北京奕斯偉計算技術(shù)股份有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“奕斯偉計算”)與Imagination Technologies和SiFive聯(lián)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(zhuān)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )單元NPU無(wú)縫集成而成?!癆I時(shí)代,面對千行百業(yè)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(lái),”奕斯偉計算副董事長(cháng)王波表示,“算力是AI的核心驅動(dòng)力,我們已推出EIC77系列SoC,以滿(mǎn)足客戶(hù)更多應用場(chǎng)景的不
- 關(guān)鍵字: 奕斯偉 RISC-V SiFive CPU Imagination GPU NPU
AI PC 仍等待“殺手锏”應用,IDC 預估 2028 年其占比將達 2/3
- IT之家 6 月 5 日消息,市場(chǎng)調查機構 IDC 公布的最新報告,盡管全球經(jīng)濟有所改善,且配備 NPU 的 AI PC 開(kāi)始涌現,但 2024 年全球 PC 市場(chǎng)依然保持穩定,預估出貨量為 2.602 億臺。教育市場(chǎng)2024 年教育市場(chǎng) PC 出貨量預估為 2960 萬(wàn)臺,很多機構在疫情期間購買(mǎi)的 PC 也到了換機時(shí)間,不過(guò)換機潮不會(huì )像疫情期間一樣出現高峰期,而是較為平緩過(guò)渡。家用市場(chǎng)IDC 預估 2024 年家用 PC 出貨量下降 1.1%,不過(guò)在高通、AMD 和英特爾的推動(dòng)下,2024 年
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Intel AI創(chuàng )新應用大賽落幕:CPU+GPU+NPU三位一體開(kāi)始發(fā)力
- AI PC方興未艾,而除了CPU、GPU、NPU這樣的基礎硬件,更關(guān)鍵的是應用軟件與場(chǎng)景的生態(tài)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(lái)真正的便利,AI PC才能取得成功。作為行業(yè)執牛耳者,Intel不但率先倡導了AI PC的概念,帶來(lái)了史上變革最大的酷睿Ultra處理器、大量的AI PC筆記本,領(lǐng)導PC全面進(jìn)入AI時(shí)代,更在生態(tài)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(huì )有大約4000萬(wàn)臺,而到了2025,這一市場(chǎng)規模將超過(guò)1億臺,走進(jìn)千家萬(wàn)戶(hù)。為了
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Arm:致力于成為邊緣AI發(fā)展與創(chuàng )新的堅實(shí)基石
- 邊緣智能是人工智能的一種部署形式,無(wú)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(jìn)和交替發(fā)展的趨勢。作為移動(dòng)處理器領(lǐng)域市場(chǎng)的引領(lǐng)者,Arm 的各類(lèi)處理器內核在邊緣端的MCU、NPU 和MPU 等領(lǐng)域引領(lǐng)著(zhù)技術(shù)發(fā)展的未來(lái)。Arm物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部業(yè)務(wù)拓展副總裁 馬健談到邊緣智能,Arm 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部業(yè)務(wù)拓展副總裁馬健表示,伴隨著(zhù)Transformer與大模型的發(fā)展,AI模型的普適性、多模態(tài)支持,以及模型微調效率都有了質(zhì)的突破,加上低功耗的AI 加速器和專(zhuān)用芯片被集成到終端和邊緣設備
- 關(guān)鍵字: 202405 Arm 邊緣AI 邊緣智能 NPU
愛(ài)芯通元NPU完成Llama 3和Phi-3大模型適配
- 人工智能芯片研發(fā)及基礎算力平臺公司愛(ài)芯元智宣布,近日,Meta、Microsoft相繼發(fā)布具有里程碑意義的Llama 3系列和Phi-3系列模型。為了進(jìn)一步給開(kāi)發(fā)者提供更多嘗鮮,愛(ài)芯元智的NPU工具鏈團隊迅速響應,已基于A(yíng)X650N平臺完成 Llama 3 8B和Phi-3-mini模型適配。Llama 3上周五,Meta發(fā)布了Meta Llama 3系列語(yǔ)言模型(LLM),具體包括一個(gè)8B模型和一個(gè)70B模型在測試基準中,Llama 3模型的表現相當出色,在實(shí)用性和安全性評估中,與那些市面上流行的閉源模
- 關(guān)鍵字: 愛(ài)芯通元 NPU Llama 3 Phi-3 大模型
MCX N系列微處理器之NPU使用方法簡(jiǎn)介
- 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(wù)功能和高能效。部分MCX N系列產(chǎn)品包含恩智浦面向機器學(xué)習應用的eIQ? Neutron神經(jīng)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(dòng)。MCX N系列微型處理器:MCXN94xMCXN54x基
- 關(guān)鍵字: NXP MCX NPU 微處理器
MCU+NPU,Arm引領(lǐng)物聯(lián)網(wǎng)全面智能化時(shí)代
- 人工智能作為過(guò)去兩年以及未來(lái)幾年注定爆火熱點(diǎn)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(qián)階段。因此,支撐AI未來(lái)商業(yè)價(jià)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(diǎn)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(huà)題,畢竟從算力開(kāi)銷(xiāo)上來(lái)說(shuō),單純把所有計算都放在云端不僅帶來(lái)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(lái)能效方面的開(kāi)銷(xiāo)。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(fā)揮不同節點(diǎn)的處理資源,將復雜AI推理和訓練
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AI PC一觸即發(fā),存儲器、NPU等大放異彩!
- AI浪潮正持續改變各行各業(yè),此前歷經(jīng)下行周期的PC市場(chǎng)也開(kāi)始迎來(lái)新的機會(huì )。今年以來(lái),無(wú)論是美國消費電子展(CES)還是巴塞羅那世界移動(dòng)通信大會(huì )(MWC),AI PC都成為了當之無(wú)愧的焦點(diǎn),包括英特爾、AMD、英偉達等芯片大廠(chǎng),以及聯(lián)想、戴爾、宏碁、華碩、榮耀等下游廠(chǎng)商紛紛推出相關(guān)產(chǎn)品,布局AI PC。業(yè)界直言,2024年或是AI PC元年,這一風(fēng)口下,半導體領(lǐng)域NPU以及存儲器等有望持續受益。一 AI PC一觸即發(fā),半導體大廠(chǎng)瞄準NPUChatGPT的橫空出世,讓人見(jiàn)識到了AI大模型的威力,隨后,
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NPU是什么?為何它是開(kāi)啟終端側生成式AI的關(guān)鍵?

- 生成式AI變革已經(jīng)到來(lái)。隨著(zhù)生成式AI用例需求在有著(zhù)多樣化要求和計算需求的垂直領(lǐng)域不斷增加,我們顯然需要專(zhuān)為AI定制設計的全新計算架構。這首先需要一個(gè)面向生成式AI全新設計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器(NPU),同時(shí)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(guò)結合NPU使用合適的處理器,異構計算能夠實(shí)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
- 關(guān)鍵字: NPU AI 計算架構
采用芯原NPU IP的AI類(lèi)芯片已在全球出貨超過(guò)1億顆
- 芯原股份近日宣布集成了芯原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器(NPU)IP的人工智能(AI)類(lèi)芯片已在全球范圍內出貨超過(guò)1億顆,主要應用于物聯(lián)網(wǎng)、可穿戴設備、智慧電視、智慧家居、安防監控、服務(wù)器、汽車(chē)電子、智能手機、平板電腦、智慧醫療等10個(gè)市場(chǎng)領(lǐng)域。在過(guò)去七年里,芯原在嵌入式AI/NPU領(lǐng)域全球領(lǐng)先,其N(xiāo)PU IP已被72家客戶(hù)用于上述市場(chǎng)領(lǐng)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(mǎn)足客戶(hù)對芯片尺寸和功耗的不同要求,使之成為具有成本效
- 關(guān)鍵字: 芯原 NPU IP AI芯片
賦能半導體產(chǎn)業(yè)變革,助力智能物聯(lián)和智能汽車(chē)領(lǐng)域本土創(chuàng )新
- 2023年已落下帷幕,全球半導體市場(chǎng)在經(jīng)歷了一年的波折之后,迎來(lái)了更加不確定的2024年。在這個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻,安謀科技作為芯片供應鏈上游的核心企業(yè),憑借敏銳的產(chǎn)業(yè)嗅覺(jué)和穩健的技術(shù)投入,持續賦能行業(yè)的創(chuàng )新發(fā)展。受訪(fǎng)人:趙永超(安謀科技智能物聯(lián)及汽車(chē)業(yè)務(wù)線(xiàn)負責人)?在2023年,安謀科技發(fā)布了“周易”X2 NPU和“山?!盨20F SPU兩款自研業(yè)務(wù)新品,并與Arm聯(lián)合推出了智能視覺(jué)參考設計。這些產(chǎn)品和技術(shù)解決方案為新興市場(chǎng)提供了系統級、全棧式的支持,有力地推動(dòng)了智能汽車(chē)、AIoT、移動(dòng)終端、數據中心基
- 關(guān)鍵字: 安謀科技 NPU SPU 芯片IP
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歡迎您創(chuàng )建該詞條,闡述對npu的理解,并與今后在此搜索npu的朋友們分享。 創(chuàng )建詞條
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