在手机排行榜2023中哪些性价比高的机型面对15亿个AI终端市场需求的挑战时定制AI芯片成为了必然趋
在2023年的手机排行榜中，哪些性价比高的机型面对15亿个AI终端市场需求的挑战时，定制AI芯片成为必然趋势吗？随着AI算法的成熟以及芯片算力的提升，这几年来，AI技术已经逐渐从实验室走向了生活中的每一个角落。然而，不论是硬件还是软件，都还存在很多不足之处，比如如何跟上发展趋势、如何扩展解决方案、以及如何以成熟工具链缩短TTM（Time to Market）和降低成本？
为了解决这些问题，我们需要整个产业链共同努力满足市场需求。根据市场研究机构的报告，到2022年，全世界拥有计算机视觉/机器视觉能力的设备将超过15亿台，其中包括智能手机、安防系统、消费电子产品、汽车图像传感器等。
这意味着定制化的AI加速器可以更好地满足不同需求，但同时也面临边缘端落地的问题。CEVA营销副总裁Moshe Sheier指出，在边缘AI中，数据量太大且运算复杂，而芯片带宽成了关键问题。
那么，我们该如何破解这个带宽难题呢？Moshe Sheier认为，当前最大的挑战是软硬一体化提高效率，同时满足多样化需求，这就需要定制化成为趋势。他强调，要让芯片设计能够更好地符合算法公司提出的一些特殊要求，以便于进一步提高效率，使得更多神经网络模型能被部署在边缘设备上。
针对这一点，CEVA推出了第二代面向边缘设备的NeuPro-S系列处理器架构。这套架构不仅提供了单核CNN性能，还具有可扩展性，可以达到100 TOPS，并且内存带宽和功耗都有所减少。
据说这种性能提升主要来自硬件优化，因为NeuPro-S增加了离线权重压缩和硬件权重解压缩功能。而对于L2内存支持，他们则通过加入L2内存支持，让用户可以尽可能把数据放在缓存中，从而减少使用外部SDRAM，从而降低传输成本。
最终，这样的设计优化使得NeuPro-S能够有效地进行视频和图像上的物品分割、检测和分类任务，对于提升系统感知性能至关重要。此外，它们还支持多级内存系统以减少使用外部SDRAM高昂成本传输，并提供多重压缩选项与异构可扩展性，以此来满足不断增长的人工智能应用需求。
现在看来，一种新的趋势正在形成，那就是定制化的AI处理器。这样的处理器能够根据不同的应用场景进行调整，使其更加适应特定的业务需求，同时也能为开发者提供更加开放的心态，让他们更容易集成并应用自己的技术。这对于人工智能领域来说是一个巨大的进步，因为它不仅简化了开发流程，也降低了成本，为未来的人工智能时代打下坚实基础。
