“NPU” 代表什么？它能做什么？在過去的一年里，關于神經處理單元（NPU）的討論越來越多。雖然 NPU 已經在智能手機中出現幾年了，但英特爾、AMD 以及最近的微軟都推出了配備 NPU 的支持 AI 的消費級筆記本電腦和個人電腦。NPU 與 AI PC 的相關概念密切相關，AMD、Apple、Intel 和 Qualcomm 等主要硬件制造商生產的芯片中越來越多地使用 NPU。自微軟推出 Copilot+ AI PC 產品以來，NPU 開始越來越多地出現在筆記本電腦中。NPU起什么作用？NPU 的作用是
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NPU 微軟 AI 英特爾
在科技之光的照耀下，大模型從云端的殿堂飄然而至終端的舞臺。這一歷史性的跨越，不僅賦予了數據處理以迅捷之翼，更將智能體驗推向了前所未有的高度。終端上的大模型以靈動的姿態(tài)，即時捕捉并回應著每一個細微的需求，將AI的觸角延伸至世界的每一個角落。近日，在EEVIA主辦的第12屆中國硬科技產業(yè)鏈創(chuàng)新趨勢峰會暨百家媒體論壇上，安謀科技產品總監(jiān)鮑敏祺發(fā)表了精彩的主題演講《端側AI應用芯機遇，NPU加速終端算力升級》。他深入剖析了端側AI發(fā)展的廣闊前景，并詳細介紹了安謀科技自研NPU的最新進展。端側AI正在崛起AIGC大
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安謀科技 周易 NPU 端側AI
MCX N系列NPU, 作為先進的人工智能處理器，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，還能在咖啡研磨過程中實現精準控制，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力！先說結論，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克豆子去實現“18克豆，10bar，30秒內
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NPU AI咖啡機 深度學習
●? ?小巧的Ceva-NeuPro-Nano NPU帶來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 產品中高效執(zhí)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的開放式 AI 框架，可加快開發(fā) TinyML 應用●? ?Ceva憑借在物聯網連接方
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Ceva 智能邊緣IP TinyML NPU
在人工智能（AI）技術日新月異的今天，從云端到邊緣的計算需求不斷攀升，為各行各業(yè)帶來了前所未有的變革機遇。作為這一領域的領軍者，Arm 公司憑借其卓越的節(jié)能技術和從云到邊緣的廣泛布局，正逐步構建著未來AI生態(tài)的基礎。其中，Arm Ethos U85 NPU（神經網絡處理器）的推出，更是為邊緣智能的發(fā)展注入了強勁動力，開啟了AI無處不在的新篇章。隨著物聯網（IoT）設備的普及和大數據的爆炸式增長，邊緣計算逐漸成為AI應用的重要場景。邊緣計算能夠在數據源附近進行數據處理和分析，極大地降低了數據傳輸的延遲和帶寬
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arm NPU 邊緣智能
在人工智能計算架構的布局中，CPU 與加速芯片協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(zhí)行。常見的 AI 加速芯片按其技術路徑，可劃分為 GPU、FPGA 和 ASIC 三大類別。在這場競爭中，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，GPU 是否仍是唯一解呢？GPU 如何制勝當下？AI 與 GPU 之間存在著密切的關系。強大的并行計算能力AI 大模型
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GPU TPU NPU Cobalt MTIA
今天，北京奕斯偉計算技術股份有限公司（以下簡稱“奕斯偉計算”）與Imagination Technologies和SiFive聯合宣布，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有神經網絡單元NPU無縫集成而成。“AI時代，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，”奕斯偉計算副董事長王波表示，“算力是AI的核心驅動力，我們已推出EIC77系列SoC，以滿足客戶更多應用場景的不
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奕斯偉 RISC-V SiFive CPU Imagination GPU NPU
IT之家 6 月 5 日消息，市場調查機構 IDC 公布的最新報告，盡管全球經濟有所改善，且配備 NPU 的 AI PC 開始涌現，但 2024 年全球 PC 市場依然保持穩(wěn)定，預估出貨量為 2.602 億臺。教育市場2024 年教育市場 PC 出貨量預估為 2960 萬臺，很多機構在疫情期間購買的 PC 也到了換機時間，不過換機潮不會像疫情期間一樣出現高峰期，而是較為平緩過渡。家用市場IDC 預估 2024 年家用 PC 出貨量下降 1.1%，不過在高通、AMD 和英特爾的推動下，2024 年
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NPU AI
AI PC方興未艾，而除了CPU、GPU、NPU這樣的基礎硬件，更關鍵的是應用軟件與場景的生態(tài)落地。只有從應用上真正改變人們的日常工作、生活體驗，帶來真正的便利，AI PC才能取得成功。作為行業(yè)執(zhí)牛耳者，Intel不但率先倡導了AI PC的概念，帶來了史上變革最大的酷睿Ultra處理器、大量的AI PC筆記本，領導PC全面進入AI時代，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年的出貨量就會有大約4000萬臺，而到了2025，這一市場規(guī)模將超過1億臺，走進千家萬戶。為了
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邊緣智能是人工智能的一種部署形式，無論中央人工智能，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和交替發(fā)展的趨勢。作為移動處理器領域市場的引領者，Arm 的各類處理器內核在邊緣端的MCU、NPU 和MPU 等領域引領著技術發(fā)展的未來。Arm物聯網事業(yè)部業(yè)務拓展副總裁 馬健談到邊緣智能，Arm 物聯網事業(yè)部業(yè)務拓展副總裁馬健表示，伴隨著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的突破，加上低功耗的AI 加速器和專用芯片被集成到終端和邊緣設備
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人工智能芯片研發(fā)及基礎算力平臺公司愛芯元智宣布，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。為了進一步給開發(fā)者提供更多嘗鮮，愛芯元智的NPU工具鏈團隊迅速響應，已基于AX650N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系列語言模型（LLM），具體包括一個8B模型和一個70B模型在測試基準中，Llama 3模型的表現相當出色，在實用性和安全性評估中，與那些市面上流行的閉源模
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愛芯通元 NPU Llama 3 Phi-3 大模型
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，可提供多任務功能和高能效。部分MCX N系列產品包含恩智浦面向機器學習應用的eIQ? Neutron神經處理單元(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(qū)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。MCX N系列微型處理器：MCXN94xMCXN54x基
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NXP MCX NPU 微處理器
人工智能作為過去兩年以及未來幾年注定爆火熱點應用，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）依然屬于燒錢階段。因此，支撐AI未來商業(yè)價值的，并不只是人們看到的大模型和AIGC，還需要更多終端節(jié)點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題，畢竟從算力開銷上來說，單純把所有計算都放在云端不僅帶來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能效方面的開銷。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(jié)點的處理資源，將復雜AI推理和訓練
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MCU NPU Arm 物聯網 AI
AI浪潮正持續(xù)改變各行各業(yè)，此前歷經下行周期的PC市場也開始迎來新的機會。今年以來，無論是美國消費電子展（CES）還是巴塞羅那世界移動通信大會（MWC），AI
PC都成為了當之無愧的焦點，包括英特爾、AMD、英偉達等芯片大廠，以及聯想、戴爾、宏碁、華碩、榮耀等下游廠商紛紛推出相關產品，布局AI
PC。業(yè)界直言，2024年或是AI PC元年，這一風口下，半導體領域NPU以及存儲器等有望持續(xù)受益。一 AI PC一觸即發(fā)，半導體大廠瞄準NPUChatGPT的橫空出世，讓人見識到了AI大模型的威力，隨后，
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AI PC 存儲器 NPU
生成式AI變革已經到來。隨著生成式AI用例需求在有著多樣化要求和計算需求的垂直領域不斷增加，我們顯然需要專為AI定制設計的全新計算架構。這首先需要一個面向生成式AI全新設計的神經網絡處理器(NPU)，同時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)。通過結合NPU使用合適的處理器，異構計算能夠實現最佳應用性能、能效和電池續(xù)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
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NPU AI 計算架構
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