并驾齐驱什么意思
人工智能 （AI） 不仅仅是一项技术突破，它还是软件编写、理解和执行方式的永久演变。建立在确定性逻辑和大部分顺序处理之上的传统软件开发正在让位于一种新的范式：概率模型、训练有素的行为和数据驱动的计算。这不是一个转瞬即逝的趋势。AI 代表了计算机科学的根本性和不可逆转的转变 — 从基于规则的编程到基于学习的自适应系统，这些系统越来越多地集成到更广泛的计算问题和功能中。这种转变需要对为其提供支持的硬件进行相应的更改。在 AI 架构和算法不断变化的世界中（现在和将来），为狭义定义的任务构建高度专业化芯片的旧模型
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并行计算 GPU 边缘AI NPU
目前已在超过 5 亿台设备中部署AI Virtual Smart Sensors?的全球人工智能软件领导者依利浦实验室(Elliptic Labs) (OSE: ELABS)? 和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公司近日宣布双方将开展合作，将依利浦实验室的AI Virtual Smart Sensor Platform?引入Ceva最先进的NeuPro-Nano 神经处理单元 (NPU)，从而在超低功耗边缘设备上实现下一代情境
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依利浦 Ceva NPU
芯原股份（芯原）近日宣布其超低能耗且高性能的神经网络处理器（NPU）IP现已支持在移动端进行大语言模型（LLM）推理，AI算力可扩展至40 TOPS以上。该高能效NPU架构专为满足移动平台日益增长的生成式AI需求而设计，不仅能够为AI PC等终端设备提供强劲算力支持，而且能够应对智慧手机等移动终端对低能耗更为严苛的挑战。芯原的超低能耗NPU IP具备高度可配置、可扩展的架构，支持混合精度计算、稀疏化优化和并行处理。其设计融合了高效的内存管理与稀疏感知加速技术，显著降低计算负载与延迟，确保AI处理流畅、响应
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芯原 NPU 大语言模型推理 NPU IP
西班牙的 SemiDynamics 开发了一种完全可编程的神经处理单元 （NPU） IP，它结合了 CPU、向量和张量处理，可为大型语言模型和 AI 推荐系统提供高达 256 TOPS 的吞吐量。Cervell NPU 基于 RISC-V 开放指令集架构，可从 8 个内核扩展到 64 个内核。这使设计人员能够根据应用的要求调整性能，从紧凑型边缘部署中 1GHz 的 8 TOPS INT8 到数据中心芯片中高端 AI 推理中的 256 TOPS INT4。这是继 12 月推出的一体化架构之后发布的，本白皮书
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SemiDynamics RISC-V NPU
5 月 7 日消息，当地时间 5 月 5 日，英特尔宣布成为唯一在 MLPerf Client v0.6 基准测试中实现全 NPU 支持的企业。英特尔表示，该结果标志着行业首个针对客户端 NPU 的大语言模型（LLM）性能标准化评估。测试数据显示，英特尔酷睿 Ultra 200 处理器在 GPU 和 NPU 上的输出速度远超人类平均阅读速度。英特尔客户端 PC 产品营销副总裁兼总经理丹尼尔?罗杰斯（Daniel Rogers）表示，“我们很荣幸能够引领行业，实现客户端 PC 平台的全 NPU 加速和领先
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英特尔 MLPerf Client 0.6 基准测试 NPU
3月7日，国芯科技在最新投资者关系活动记录表中透露， 基于“RISC-V CPU + AI NPU”双核方案，公司在汽车电子和工业控制应用领域打造系列化新芯片产品。其中，在汽车电子MCU芯片方面，公司结合了客户产品应用需求、AI技术发展趋势和自身CPU技术设计积淀，已启动首颗基于RSIC-V架构的高性能车规MCU芯片CCFC3009PT的设计开发。CCFC3009PT是面向汽车智能驾驶、跨域融合和智能底盘等领域应用而设计开发的高端域控MCU芯片，芯片适应汽车电子域控器的高算力、高速通信、功能安全和信息安全
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工业控制 risc-v MCU CPU NPU 国芯科技
2024年，得益于智能家居技术的进步、连接的增强以及行业标准的演进，物联网(IoT)继续迅速扩张。展望未来，2025年将迎来更多创新，特别是在智能家居和楼宇领域。预计在2025年，以下七大关键趋势将塑造物联网的格局。1.AI/ML将通过无线技术赋能边缘智能人工智能和机器学习的最新进展将提高我们生活的智能化和自动化水平，特别是在智能家居和楼宇领域。然而，将智能设备生成的大量数据流传输到云端，会缩短电池寿命并增加系统响应时间。对于许多边缘设备而言，在本地运行AI/ML的部分计算将极大地提高整体系统性能。恩智浦
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无线连接 恩智浦 eIQ 神经处理单元 NPU AI加速器
随着人工智能?(AI)?的演进，利用小语言模型?(SLM)?在嵌入式设备上执行?AI?工作负载成为业界关注的焦点。Llama、Gemma?和?Phi3?等小语言模型，凭借其出色的成本效益、高效率以及在算力受限设备上的易部署性，赢得了广泛认可。Arm?预计这类模型的数量将在?2025?年继续增长。Arm?技术以其高性能与低功耗的显著优势，为小语言模型提供了理想的运行环境，能够有效
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Arm Ethos-U85 NPU 小语言模型 生成式AI
近日，搭载安谋科技最新一代“周易”NPU处理器的硬件平台成功运行DeepSeek-R1系列模型，性能卓越、成本优异，为用户带来了更高效、便捷的AI应用体验。这款创新性NPU处理器采用专为大模型特性优化的架构设计，其beta版本在2024年底已面向早期用户开放评估测试，并获得了广泛认可与积极反馈。预计今年上半年，这款备受期待的NPU产品将正式亮相市场，届时将为更多用户带来突破性的端侧算力体验。DeepSeek自发布以来，凭借其出色的性能表现和低成本训练模式，迅速成为AI领域的焦点。在DeepSeek-R1的
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安谋科技 周易 NPU DeepSeek-R1
当地时间2月10日，恩智浦NXP宣布已同边缘NPU企业Kinara达成最终协议，计划以3.07亿美元现金收购后者。这笔交易预计将于2025上半年完成，但须满足包括监管部门批准在内的惯例成交条件。恩智浦表示，Kinara的创新NPU和全面软件支持可在一系列神经网络应用中提供高能效AI性能，以满足工业和汽车市场快速增长的AI需求；此次收购将增强恩智浦提供完整且可扩展的AI平台的能力。据了解，Kinara算力可达40 TOPS的第二代分立式NPU产品Ara-2此前已成为联想ThinkCentre neo Ult
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NXP NPU 收购 Kinara
●? ?赛微科技和AIZIP与Ceva合作，为Ceva-NeuPro-Nano嵌入式人工智能NPU提供预优化的人工智能模型，包括关键词探知、人脸识别和说话者识别●? ?Ceva扩大与Edge Impulse的合作，包括支持英伟达TAO工具包，以及Ceva-NeuPro-Nano与Edge Impulse Studio集成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公司近日宣布建立新的合作伙伴关系，推动业界更高
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Ceva NPU生态系统 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公司近日宣布屡获殊荣的Ceva-NeuPro-Nano嵌入式AI NPU在人工智能物联网(AIoT)和MCU市场势如破竹，赢得多家客户采用，并且带有涵盖人工智能和嵌入式应用整个软件设计周期的增强型开发套件。Ceva-NeuPro-Nano 32 和 64 MAC NPU(分别为 NPN32 和 NPN64)提供的独特功耗、性能和成本效益组合，是半导体企业和OEM厂商在其 SoC 上部署嵌入式人工智能模型所
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Ceva NPU AI Software Studio
随着人工智能技术的飞速发展，各行各业都在积极探索 AI 技术的应用，以便实现产业的智能化转型。在消费类电子产品市场，AI 技术已经成为推动产品创新和市场增长的关键因素，AI 技术的应用不仅能够提升产品的功能水平，还为用户带来了更加便捷、个性化的操作以及使用体验。在家电领域，AI 技术也为产品提供了许多想象空间。恩智浦深耕家电领域，在家电产品中有许多 MCU 的成功案例，应用在家电的控制板、马达驱动、屏幕显示、触摸按键等功能。在人工智能技术飞速发展的今天，恩智浦也没有落下，跟上时代的步伐，推出了带有 NPU
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恩智浦 MCX N947 NPU AI 咖啡胶囊识别
“NPU” 代表什么？它能做什么？在过去的一年里，关于神经处理单元（NPU）的讨论越来越多。虽然 NPU 已经在智能手机中出现几年了，但英特尔、AMD 以及最近的微软都推出了配备 NPU 的支持 AI 的消费级笔记本电脑和个人电脑。NPU 与 AI PC 的相关概念密切相关，AMD、Apple、Intel 和 Qualcomm 等主要硬件制造商生产的芯片中越来越多地使用 NPU。自微软推出 Copilot+ AI PC 产品以来，NPU 开始越来越多地出现在笔记本电脑中。NPU起什么作用？NPU 的作用是
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NPU 微软 AI 英特尔
在科技之光的照耀下，大模型从云端的殿堂飘然而至终端的舞台。这一历史性的跨越，不仅赋予了数据处理以迅捷之翼，更将智能体验推向了前所未有的高度。终端上的大模型以灵动的姿态，即时捕捉并回应着每一个细微的需求，将AI的触角延伸至世界的每一个角落。近日，在EEVIA主办的第12届中国硬科技产业链创新趋势峰会暨百家媒体论坛上，安谋科技产品总监鲍敏祺发表了精彩的主题演讲《端侧AI应用芯机遇，NPU加速终端算力升级》。他深入剖析了端侧AI发展的广阔前景，并详细介绍了安谋科技自研NPU的最新进展。端侧AI正在崛起AIGC大
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安谋科技 周易 NPU 端侧AI
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