在2020年的市场中，面对15亿个AI终端的需求，芯片是怎么生产的？这成为了定制AI芯片发展趋势的一个关键问题。随着AI算法的逐步成熟以及芯片算力的提升，历经几年的热潮之后，AI技术只有落地应用才能获得进一步的发展。不过，算法需求与芯片算力不匹配的需求成为了AI落地的一大障碍，软硬一体化成为关键。但在软硬一体化提高效率的同时，如何满足多样化的需求也非常关键，定制化成为了趋势。

首先，我们需要认识到这一轮AI热潮，不仅让越来越多的人认识和了解了AI技术，而且还正在成为每台智能设备日常工作的一部分。事实证明，深度神经网络(DNN)非常有用，但是AI的进一步发展和落地仍有很多挑战。比如，要使得现有解决方案跟上发展趋势，要扩展解决方案，还要以成熟的工具链缩短TTM（Time to Market）和降低成本？

面对这些问题，我们需要整个产业链协作共同满足市场需求。在全球范围内，由于计算机视觉/机器视觉相继规模将超过15亿个，这包括智能手机、安防、消费电子、汽车图像传感器、工业等。这就意味着，将会更加依赖于定制化加速器来更好地满足市场不同领域所需。

然而，对于边缘端来说，即便是CEVA营销副总裁Moshe Sheier提到的，在边缘环境中进行数据处理时，也存在一个巨大的挑战，那就是数据量太大且运算太复杂，而芯片带宽难题成了主要阻碍之一。

Moshe Sheier近期接受采访时表示，“我们希望能从根本上改变这个情况，让我们的产品能够更好地支持新的特性，同时保持高效率。”他指出，“目前的问题是，我们没有办法很好地利用CPU来执行这些任务。”

对于这个问题，他们采用了两种方法：一种是在软件层面进行优化，以减少对CPU资源的大量消耗；另一种则是在硬件设计上增加功能，以提高整体性能。他们开发了一款名为NeuPro-S的心智处理器，它专门针对边缘设备设计，并具有高度可扩展性，可以轻松适应各种不同的使用场景。

NeuPro-S系列包括NPS1000、NPS2000和NPS4000，每个周期分别配置1000, 2000, 和4000个8位MAC预配置处理器。而其中最强大的模型——NPS4000，在1.5GHz时可以达到12.5 TOPS，并且完全可扩展最高可达100 TOPS。这意味着它可以有效处理大量复杂任务，而不会出现性能瓶颈。

除了性能提升之外，该新型心智处理器还有一个显著优势，那就是其带宽管理能力。在推出NeuPro-S之前，该团队发现传统的心智处理器在执行复杂任务时，其带宽限制变得尤为明显，因此他们决定采用多重权重压缩策略来减少对带宽资源的大量消耗。此外，该新型心智处理器还支持多级内存系统，使得用户能够通过设置L2缓存大小，从而减少使用SDRAM，从而降低成本并提高整体效率。

总结来说，无论是在软件层面的优化还是在硬件设计上的创新，都显示出了该公司对于解决当前行业挑战并促进未来科技进步所持有的积极态度。通过不断完善自己的产品线，并提供更多定制服务，他们旨在帮助客户实现最佳效果，为整个行业注入活力，同时推动人类社会向前迈进。