恩智浦半导体（NXP Semiconductors N.V.）近日宣布公司正在增强机器学习开发环境和产品组合。通过投资，恩智浦与总部位于加拿大的Au-Zone Technologies建立了独家战略合作关系，旨在利用易于使用的机器学习工具来扩展恩智浦的eIQ™机器学习（ML）软件开发环境，并且扩展适用于边缘机器学习的芯片优化推理引擎产品。此外，恩智浦还宣布自己一直在与Arm合作，作为领先技术合作伙伴对Arm® Ethos-U™ microNPU（神经处理单元）架构进行升级改进，以便支持应用处理器。恩智浦会
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GUI NPU
AI芯片作为一个极具潜力的人工智能处理平台，其关键就是应用的落地。创建自主开发的AI架构，既能满足人工智能语音应用需要，又兼顾智能图像应用的需求，使得北京探境科技掌握先机。其基于新型AI新品的语音识别芯片和模组已在众多的智能家电中初露锋芒，并将全面改变消费类产品的智能化走向。
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人工智能（AI） 神经网络处理器（NPU） 深度学习 语音识别 202008 中国芯
近日，据外媒the verge报道，ARM于26日正式公布了其最新产品Cortex-A78 CPU和Mali-G78 GPU，并表示将用于2021年及以后的下一代旗舰智能手机。
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ARM CPU GPU NPU
时间来到五月末，照例又到了 ARM 公布新一代移动芯片设计的时候。今年他们总共带来了两款新的 CPU、一款 GPU 和一款 NPU，其中 CPU 的部分进步可谓相当明显。首先是 Cortex-A77 的后继方案 A78，在保持相同功耗的前提下，3GHz A78 配合 5nm 制程能实现的性能要比 2.6GHz A77 配合 7nm 制程的方案高出 20%。若是在同样性能的条件下做对比，前者的功耗则要比后者低出 50% 之多，同频率下 A78 的性能升幅为 7%。若是将采用 D
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ARM CPU GPU NPU
恩智浦半导体（NXP Semiconductors N.V）近日宣布针对Arm® Ethos™-U55 microNPU（神经处理单元）建立主要合作关系。这是一种机器学习（ML）处理器，面向资源受限的工业和物联网（IoT）边缘设备。作为微控制器（MCU）行业领先的创新者，恩智浦计划在其基于Arm Cortex® -M的微控制器（MCU）、跨界MCU和应用处理器的实时子系统中实施Ethos-U55。此次扩充建立在公司不断增长的机器学习产品基础上，包括最近发布的带有专用NPU的i.MX 8
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MCU NPU ML
近日，寒武纪官方网站发布一篇题为《寒武纪1H加持华为麒麟980 带来更强端侧AI算力》的公司新闻，正式确认了华为麒麟980的双核NPU是来自于寒武纪1H的IP。 根据寒武纪官网资料显示，“寒武纪1H智能处理器是寒武纪第二代高性能、低功耗的智能终端处理器IP产品，于2017年春完成研发并面向关键客户开始商用，2017年11月公开发布。” 官方资料显示：“自2016年起，双方基于对技术的高度前瞻性认知、扎实的工程能力与敢为人先的冒险精神，共同造就了寒武纪系列终端AI处理器和麒麟系列AI手机芯片的巨大成
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寒武纪 NPU
如今人工智能技术在硬件上的发展也许仍处在初级阶段，但主要玩家们都不甘掉队，纷纷跻身到此行列中。三星的AI芯片业务虽然起步比较晚，却也毫不含糊。
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三星 NPU
对于眼下“拼红了眼”的智能手机市场来说，全面屏似乎已经成为上个世纪的产物。如果现在在发布会上不提点“人工智能”的东西，很抱歉，下一波手机洗牌中，也许很快就会被其他厂商“秒杀”。
从2017年下半年开始，几乎所有的手机产品在发布时都搭上了AI的概念，比如三星的AI助手Bixby可以通过摄像头完成智能翻译、汇率转换等。华为也发布了首款集成NPU神经网络处理单元的芯片，随后发布的Mate10、P20、荣耀V10、荣耀10等产品中都
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AI NPU
4月19日，有消息称，阿里巴巴达摩院正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU，主要运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。按照设计，这款芯片性能将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，其性价比超过40倍。
应用上，通过此款芯片的研发将会更好的落地在图像、视频识别、云计算等商业场景中。据阿里达摩院研究员骄旸介绍说：“CPU、GPU作为通用计算芯片，为处理线程逻辑和图形而设计，处理AI计算问题时功耗高，性价比低，在AI
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NPU AI
4月19日，有消息称，阿里巴巴达摩院正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU，主要运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。按照设计，这款芯片性能将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，其性价比超过40倍。
应用上，通过此款芯片的研发将会更好的落地在图像、视频识别、云计算等商业场景中。据阿里达摩院研究员骄旸介绍说：“CPU、GPU作为通用计算芯片，为处理线程逻辑和图形而设计，处理AI计算问题时功耗高，性价比低，在AI
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AI NPU
智能芯片研发正在热头，苹果、华为都先后推出了嵌入NPU手机，三星岂会甘于落后?
说到这，我们先解释下什么是NPU，然后再来看看三星的行动。
NPU全称为Neural-network Processing Unit(神经网络处理器单元)，我们现在耳熟能详的各种人工智能能力，大部分都是依靠对人类大脑的部分模拟实现的，即神经网络运算。
NPU最大的作用就是可以快速处理数据，这将会大大提高手机运行效率。
去年下半年以来，三星就一直致力研发智能芯片。三星在几个月以前投资建立了一个人工
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三星 NPU
未来AI芯片格局会如何演变?中国企业如何才能分一杯羹?这些都成为入局者思考的焦点。
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AI NPU
面对AI在智能手机上所呈现出的星火燎原之势，智能手机厂商对AI显得兴奋无比，事实上消费者在许多时候却是一脸懵逼，时常会产生这样的疑问：AI对于智能手机而言，究竟是噱头还是真能够带来实际功用?
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华为 NPU
近些年来，人工智能(AI)的热度不减，从技术、算法、应用到各种商业模式层出不穷，但从智能手机处理器层面，第一个将 AI 应用引入SoC 平台的便是华为麒麟，新一代的麒麟970在德国柏林的IFA展上正式发布，全球首次内置神经元网络单元(NPU)，通过人工智能深度学习，将手机的硬件全都统筹在一起，让手机的运行更加高效。
据悉，与 CPU 相比，麒麟970的 AI 运算能力最高可达到50倍的能效和25倍的性能。举例来说，在NPU的加持下，拍摄1000张照片仅消耗手机0.19%的电量(电池容量为4000
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华为 NPU
芯片是战略要地。目前GPU芯片在深度神经网络训练领域获得大范围的应用，但受制于功耗、应用优化性等方面的限制，仍有众多的巨头和初创公司在该领域积极探索，英特尔2016年发布Nervana AI处理器，可加速各类神经网络。谷歌2016年也发布了自己的ASIC芯片TPU，用于加速深度神经网络，微软、AMD、百度等也相继加入战局。
寒武纪研发了国际首个深度学习专用处理器芯片(NPU)，目前其IP指令集，已扩大范围授权集成到手机、安防、可穿戴设备等终端芯片中，2016年就已拿到1个亿元订单。
执行董
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寒武纪 NPU
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