從智能手機和攝像頭，到工業(yè)自動化與自動駕駛汽車，AI正在日益塑造現(xiàn)代SoC的架構。這一轉(zhuǎn)變對SoC的構建方式以及AI驅(qū)動的硅知識產(chǎn)權（Silicon IP）供應商的角色產(chǎn)生了深遠影響。

人工智能（AI）已不再僅僅是一項高性能計算任務，它已成為推動邊緣AI片上系統(tǒng)（SoC）設計的主要動力。從智能手機和攝像頭，到工業(yè)自動化與自動駕駛汽車，AI正在日益塑造現(xiàn)代SoC的架構。這一轉(zhuǎn)變對SoC的構建方式以及AI驅(qū)動的硅知識產(chǎn)權（Silicon IP）供應商的角色產(chǎn)生了深遠影響。作為關鍵硬件模塊的核心供應者，他們必須順應AI驅(qū)動的設計需求，方能在激烈競爭中立足。

AI驅(qū)動的邊緣AI SoC設計轉(zhuǎn)型

AI工作負載，尤其是深度學習的推理與訓練，帶來了傳統(tǒng)SoC架構難以應對的獨特挑戰(zhàn)。這類工作負載需要極高的數(shù)據(jù)并行度、強大的計算能力、高效的內(nèi)存讀寫以及極低的通信延遲。為了滿足這些需求，邊緣AI SoC的設計正從通用架構轉(zhuǎn)向高度專業(yè)化的領域?qū)Ｓ眉軜?。新一代設計通常包含異構計算集群，結合了CPU、DSP、GPU和專用神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元（NPU），并配有智能內(nèi)存層級結構和高帶寬互連機制。

AI同時也在改變構建SoC的工具和方法。如今，機器學習模型正在影響任務分解、軟硬件協(xié)同設計和執(zhí)行調(diào)度。AI甚至已被用于設計流程本身，協(xié)助優(yōu)化RTL綜合、自動化驗證和加速版圖布局等。這種“AI推動設計、AI參與設計”的雙向互動模式，正在重新定義硅芯片的設計版圖。

AI驅(qū)動的硅IP供應商如何適配以AI為中心的SoC設計趨勢

為了滿足以AI為中心的邊緣AI SoC設計的新需求，AI驅(qū)動的硅知識產(chǎn)權供應商必須重新思考其產(chǎn)品的開發(fā)、封裝和技術支持方式。IP的設計應充分考慮AI工作負載，具備并行處理、向量運算以及高效數(shù)據(jù)流處理能力。可定制的神經(jīng)網(wǎng)絡加速器、可配置的DSP以及高性能矩陣運算引擎，正逐漸成為行業(yè)的標準配置。

NPU IP在邊緣AI推理中的角色

邊緣AI市場充滿活力，同時面臨復雜挑戰(zhàn)。邊緣設備上的推理任務必須在嚴格的功耗、性能和體積限制下運行，同時仍需實現(xiàn)實時響應。這對用于 AI 推理的NPU IP的設計提出了獨特要求，而NPU IP通常是邊緣設備中執(zhí)行AI任務的主要計算引擎。

為了滿足邊緣AI市場的實際需求，NPU IP必須提供高效、輕量化的運算核心，并支持多種量化精度格式，如INT8、INT4等。這些處理器還必須具備可擴展性，使SoC設計人員能夠根據(jù)具體應用和功耗需求調(diào)節(jié)性能表現(xiàn)。內(nèi)存架構的優(yōu)化同樣至關重要；NPU應內(nèi)建高速暫存區(qū)、具備智能預取功能，并配置支持數(shù)據(jù)流感知的DMA引擎，以減少對外部內(nèi)存的依賴并盡量降低延遲。

為未來而生：支持AI推理與邊緣 AI SoC設計的NPU IP

隨著AI持續(xù)在各個層面重塑邊緣 SoC 設計——從架構到部署后的優(yōu)化——AI驅(qū)動的硅IP供應商也必須相應進化。對于專注于邊緣AI推理的NPU廠商而言，挑戰(zhàn)更為嚴峻，因為設備環(huán)境越發(fā)受限，卻必須提供高效、智能并具備安全性的推理能力。

Ceva：領跑AI驅(qū)動的硅IP，重塑邊緣AI SoC架構

Ceva公司站在邊緣AI SoC設計AI化變革的最前沿。我們的技術正在推動新一代智能互聯(lián)設備的誕生，使其即使在嚴格的功耗和散熱限制下，也能實時、高效地處理復雜的AI任務。這一創(chuàng)新的核心，是我們專為邊緣AI時代打造的NPU IP解決方案。

我們的NPU IP解決方案不僅追求高性能，也注重靈活性。Ceva提供以AI驅(qū)動的架構探索與開發(fā)工具，幫助開發(fā)者快速配置并精細調(diào)整性能、功耗與面積（PPA），以滿足特定應用場景的需求——無論是汽車電子、消費電子、可穿戴設備，還是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。這種可配置性，加上高效且可擴展的計算架構與先進的模型優(yōu)化技術，使Ceva成為新一代邊緣AI推理的核心賦能者。

Ceva也在借助AI技術，優(yōu)化模型在其NPU上的部署效率。通過圖編譯、稀疏性利用和剪枝等技術，Ceva降低了內(nèi)存帶寬需求并提升了乘加運算單元（MAC）利用率，使模型即便在受限的邊緣設備中也能穩(wěn)定高效地運行。我們的NPU架構為未來演進而生，原生支持最新的Transformer網(wǎng)絡結構與多種神經(jīng)網(wǎng)絡算子。

總結

Ceva的技術路徑緊貼消費電子、工業(yè)控制與汽車領域設備制造商的核心需求——在這些市場中，性能、能效與實時響應能力之間的精準平衡尤為關鍵。我們專注于AI驅(qū)動的芯片開發(fā)與面向未來的NPU架構，確保采用Ceva IP構建的SoC不僅能高效應對當前任務負載，更具備面向未來、支持新一代邊緣AI持續(xù)演進的能力。通過實現(xiàn)設備端本地智能，擺脫對云端的依賴，Ceva正在推動一個更智能、更迅捷和更自主的邊緣計算未來。