CEVA 시장 정보의 부사장 인 리처드 킹스턴으로, 인간 사회는 산업 혁명의 처음 세, 네 번째 산업 혁명 (기계화, 대규모 생산 및 대전, 자동화 및 컴퓨터)로, 네 번째 산업 혁명에 진입 사람들의 삶을 다시 바꿔라.
인간 착륙 고대 지구는 지금, 공상 과학 소설 일단 우리가 자동 조종 장면, 인간 - 기계 대화, 우리의 소원의 미래에 대한 대담한 비전에 직면 오늘을 실현하기 위해 긴했다.
지식과 정보의 형태의 변화는 네 번째 산업 혁명이 미래를 어떻게 바꿔 놓았는지에 대한 가장 중요한 측면입니다. 과거에는 지식이 종이에 쓰여지고 대학과 도서관에 저장되었으며 사람들이 처리하고 활용했습니다. 오늘날 지식은 현대의 데이터 센터에서는 다양한 기계 장비가이를 분석하고 적용합니다. Kingston은 "이것은 디지털화 프로세스의 엄청난 변화이며 세계는 변화하고 있습니다."
인공 지능 클라우드 - 금융 서비스에서, 의료 많은 산업 및 응용 프로그램은 모든 곳에서 방대한 양의 정보를 기반으로 데이터가 문제가있는 사람은 정보를 다루는 것입니다이며, 클라우드 소매, 집에 실제로 Kingston은 다음과 같이 덧붙였습니다. "미래의 단말기는 자율적으로 데이터를 처리하고 의사 결정을 내릴 것이며 더 중요한 것은 결과를 계속 학습하고 결과를 클라우드의 지식 기반으로 피드백 할 것이며, 특정 최종 시장을 겨냥한 차세대 네트워크가 출시되고 있으며 최근에 보았던 데이터 중 일부는 AI 기기의 약 50 %가 2022 년까지 내장 된 기계 학습 기능을 갖추고 있음을 나타냅니다. 이는 데이터가 정확하면 상당한 금액이 될 수 있습니다.
먼쪽에 인공 지능을 배치하면 다음 문제를 해결하는 데 도움이됩니다.
대기 시간 : 안전 지향 시나리오에서 특히 중요합니다.
개인 정보 : 기기가 클라우드에 개인 정보를 보내면 안됩니다.
보안 : 클라우드 데이터가 해킹에 더 취약합니다.
네트워크 범위 : 클라우드에 대한 네트워크 연결이 없습니다.
비용 문제
Kingston은 계속해서 다음과 같이 말합니다. "AI 처리를 많이하기 위해 클라우드에 연결하는 데 의존한다면 많은 문제가 발생할 수 있습니다. 자동차 업계에서는 대기 시간을 처리하는 것이 중요하며 개인 데이터 클라우드에 저장되었습니다. '
프런트 엔드 AI는 다음과 같은 많은 수의 응용 프로그램 시나리오를 제공합니다.
지능형 모니터링
얼굴 인식
음성 생체 인식
소리 감지
동작 감지
연결성 (연결성)
자동차 전자 제품
시각적 센서
커뮤니케이션
레이더 및 레이더 레이더
GPS
연결 기능 - 블루투스, WiFi, 셀룰러 네트워크
데이터 융합 및 데이터 분석
프론트 엔드 AI가 스마트 폰에 추가 된 이후 신경 네트워크 프로세서와 하드웨어 가속기가 주류 기술이되었으며 인공 지능 원단 프로세싱이 업계에서 중요한 발전을 이루었습니다. Apple과 Huawei는 모두 최종 제품 얼굴 인식을위한 특수 신경 네트워크 프로세서,이 모든 단말기 프로그램, 보안, 개인 정보 보호 및 직접의 장점에 의해 완료되었습니다.
퀄컴과 엔비디아는 스마트 폰 및 기타 모바일 장치 신경 네트워크 프로세서 발표했다. CEVA는 몇 년을 예측 카메라와 각 장치는 인공 지능과 신경 네트워크 프로세서 2020의 시각적 처리를 위해 건설 될 예정 이후 스마트 폰의 3 분의 인공 지능을 지원합니다.
또한 데이터 처리 성능과 전력 효율은 같은 기간에 비해 10 배 이상 증가 할 것으로 예상된다. 이는 스마트 폰이 배터리 용량보다 훨씬 빠른 데이터 처리 성능을 필요로하기 때문에 중요하다 " 개발과 (데이터) 처리 전력 업그레이드 사이에는 큰 격차가 있으며 더 악화 될 것입니다. 이러한 장치에 신경망 프로세서를 추가하고 AI 기능을 실시간으로 실행해야하는 경우 그 어느 때보 다 더 많이해야 할 것입니다 배터리 기술이 일정한 속도로 계속 증가한다면, 장치는 오랜 시간 동안 정지 할 수 없으므로 처리 능력과 배터리 기술을 모두 처리해야합니다.
CEVA 프로그램
프런트 엔드 AI는 통신, 센서 처리, 데이터 통합 및 데이터 분석, 애플리케이션 / 구현의 네 가지 주요 섹션을 다루고 있습니다. "CEVA는 처음 세 부분에 대한 솔루션을 제공합니다.
"우리는 프론트 엔드 인공 지능 시장에서 전력 소비, 가격 및 급등하는 성능 요구 사항에 직면 한 세 가지 문제에 집중합니다. CEVA는 엔드 투 엔드 기지국, 음향 장비, 연결된 장비 및 무선 네트워크 장비 포함.
어쨌든 현재는 컴퓨터 비전 DSP, 신경망, 휴대폰에서 자동차에 이르는 다양한 응용 프로그램 용 가속기, 신경망 프레임 워크를 비롯한 비전 시스템에 중점을두고 있습니다.
2016에서 카메라의 글로벌 번호가 2022 동안 2백16%으로 성장할 것으로 예상된다, 카메라 (카메라 사용). 다른 장치의 증가에서 파생 된이 새로운 수직 성장 추세 약 440 억 장치가있을 것 통합 카메라가 시작되었습니다 (아래 참조).
CEVA는 최근 LG 3D 스마트 카메라와 함께 공동 개발을 발표, 멀티 코어 CEVA-XM4 시각적 인 DSP. 효율적으로 비용을 절감, 상용 칩을 기존의. CEVA와에 LG 알고리즘은 또한 브로드 만 17 신생 기업에 도달하면서 자기 개발을 배포하여 협력 회사는 정밀 경우, CEVA-XM 프로세서의 사용, 초당 100 개 프레임, NVIDIA의 플랫폼에 비해이 젝슨의 X2의 속도까지 처리 속도의 처리 요구 사항을 충족하기 위해, 임베디드 디바이스에 깊이 학습 소프트웨어 개발 거의 170 % 빨라짐
Kingston은 스마트 폰, 무인 비행기, ADAS 및 감시 장비를 포함하여 더 많은 형태의 인공 지능 장치가 출시 될 것으로보고 있으며 CEVA는 차세대 컴퓨터 비전 및 신경망 제품 개발, 특히 신경 네트워크 기술의 잠재력, 그리고 데이터 센터에서 가장 효과적인 네트워크 교육 시스템을 구축하는 방법.
'우리는 시장에보다 신속하게 고객을 도울 수있는, 우리의 제품을 풍부하게하기 위해 현재 제품을 설정하는 생태계 기반의 인공 지능에 대한 투자뿐만 아니라, 몇 가지 추가 기술을 구입하는 희망을 계속합니다. CEVA가 더 이상 이미 단지 DSP 없다 핵 통신 회사, 우리는 지금 우리가 대기를 가지고 향후 몇 년에게 그것의 발전을 보자, 기술의 다양한 분야의 넓은 범위를 제공합니다! '