NPU（神經網路處理器）目前的全球市場佔有率僅有 8% 是用在哪些方面? 誰在用呢?
閱讀時間約 2 分鐘
神經處理單元（NPU）主要用於加速人工智慧（AI）和機器學習（ML）任務。
以下是一些主要的應用領域和使用者：
- AI和機器學習：NPU是人工智慧和機器學習領域的直接受益者。這些技術依賴數據而蓬勃發展，NPU擅長消化和解釋大量資料集，使機器能夠以前所未有的速度學習。
- 智慧型設備和物聯網：在智慧型設備和物聯網中，NPU不僅使電子產品變得更加智能，而且更加直覺和節能。
- 汽車產業：在汽車產業中，自動駕駛汽車將重新定義我們的駕駛和交通概念，NPU在這一轉變中發揮關鍵作用。
- 醫療：在醫療保健領域，NPU正在實現診斷準確性和個性化醫學。
- 金融服務：在金融部門，NPU通過增強的安全性和詐欺檢測系統受益。
至於誰在使用NPU，以下是一些主要的使用者：
- 蘋果：蘋果在其產品中使用NPU已有一段時間了，尤其是以神經引擎（Neural Engine）為名。它安裝在M系列（如Mac）和A系列（如iPhone）的處理器中。
- 高通：高通是最早開始開發NPU的公司之一。
- 三星：三星的Exynos處理器也使用了NPU。
NPU（神經網路處理器）目前的應用和使用情況：
1. 主要應用領域：
a. 移動設備：
- 智能手機
- 平板電腦
- 可穿戴設備（如智能手錶）
b. 邊緣計算設備：
- IoT（物聯網）設備
- 智能家居產品
- 安全攝像頭
c. 自動駕駛車輛：
- 用於實時圖像處理和決策
d. 人工智能加速器：
- 用於數據中心和雲計算平台
2. 主要使用者：
a. 手機製造商：
- 華為：麒麟系列處理器中集成了 NPU
- Apple：A系列和M系列處理器中的神經網絡引擎
- 高通：Snapdragon 系列處理器中的 AI 引擎
- 三星：Exynos 處理器中的 AI 核心
b. 芯片公司：
- 耐能智慧（Kneron）：專注於邊緣 AI 處理器
- 寒武紀：專注於 AI 芯片設計
- Google：設計用於 AI 加速的 TPU（張量處理單元）
c. 汽車製造商：
- 特斯拉：自研 AI 芯片用於自動駕駛
- 其他汽車公司也在研發或採用 AI 芯片用於 ADAS 系統
d. 雲服務提供商：
- Google、Amazon、Microsoft 等公司在其數據中心使用 AI 加速器
e. 邊緣計算設備製造商：
- 各種 IoT 和智能家居設備製造商
雖然 NPU 的市場份額目前相對較小，但它在特定領域，尤其是需要高效率 AI 處理的移動和邊緣設備中，正在獲得越來越多的應用。
隨著 AI 技術的進一步普及和對能效的重視，NPU 的應用範圍和市場份額有望進一步擴大。
需要注意的是，8% 的市場份額數據可能主要指獨立的 NPU 芯片。
許多設備中的 NPU 功能是集成在 SoC（系統級芯片）中的，這部分可能沒有被單獨統計。
因此，NPU 技術的實際使用範圍可能比這個數字所反映的更廣。
有空也可以到部落格看看 https://tslv.pixnet.net/blog 感謝您!!
- 神經處理單元（NPU）主要用於加速人工智慧（AI）和機器學習（ML）任務。
- 以下是一些主要的應用領域和使用者：
- 至於誰在使用NPU，以下是一些主要的使用者：
- NPU（神經網路處理器）目前的應用和使用情況：
- 1. 主要應用領域：
- a. 移動設備：
- - 智能手機
- - 平板電腦
- - 可穿戴設備（如智能手錶）
- b. 邊緣計算設備：
- - IoT（物聯網）設備
- - 智能家居產品
- - 安全攝像頭
- c. 自動駕駛車輛：
- - 用於實時圖像處理和決策
- d. 人工智能加速器：
- - 用於數據中心和雲計算平台
- 2. 主要使用者：
- a. 手機製造商：
- - 華為：麒麟系列處理器中集成了 NPU
- - Apple：A系列和M系列處理器中的神經網絡引擎
- - 高通：Snapdragon 系列處理器中的 AI 引擎
- - 三星：Exynos 處理器中的 AI 核心
- b. 芯片公司：
- - 耐能智慧（Kneron）：專注於邊緣 AI 處理器
- - 寒武紀：專注於 AI 芯片設計
- - Google：設計用於 AI 加速的 TPU（張量處理單元）
- c. 汽車製造商：
- - 特斯拉：自研 AI 芯片用於自動駕駛
- - 其他汽車公司也在研發或採用 AI 芯片用於 ADAS 系統
- d. 雲服務提供商：
- - Google、Amazon、Microsoft 等公司在其數據中心使用 AI 加速器
- e. 邊緣計算設備製造商：
- - 各種 IoT 和智能家居設備製造商
- 雖然 NPU 的市場份額目前相對較小，但它在特定領域，尤其是需要高效率 AI 處理的移動和邊緣設備中，正在獲得越來越多的應用。
- 隨著 AI 技術的進一步普及和對能效的重視，NPU 的應用範圍和市場份額有望進一步擴大。
- 需要注意的是，8% 的市場份額數據可能主要指獨立的 NPU 芯片。
- 許多設備中的 NPU 功能是集成在 SoC（系統級芯片）中的，這部分可能沒有被單獨統計。
- 因此，NPU 技術的實際使用範圍可能比這個數字所反映的更廣。
- 有空也可以到部落格看看 https://tslv.pixnet.net/blog 感謝您!!
22會員
327內容數
一直尋找 " 真正 " 的師傅 , 行行出狀元!! 業業有老師!!
感謝您的支持 也可以到下方連結逛逛喔!
https://tslv.pixnet.net/blog
https://vocus.cc/user/@tslv
https://www.youtube.com/@tslv80
留言0
查看全部
你可能也想看
「設計不僅僅是外觀和感覺。設計是其運作的方式。」 — Steve Jobs
身為一個獨立文案，許多人會以為我們的生活只需要面對電腦，從無到有，用精巧的文字填滿空白的螢幕，呈現心目中獨具風格的作品。
——有的時候可以如此，但其實這是我們夢寐以求的偶發日常。
更多的時候，白天的工作時間總被各種繁雜
台股、美股近期明顯回檔，市場敘事發生改變，壞消息一樁接一樁出現，下一步該怎麼走呢？本文將探討近期的宏觀經濟事件，並分享個人的操作思考。
M-P神經元模型
1943年，沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）和沃爾特·皮茨（Walter Pitts）提出了歷史上第一個用於模擬生物神經元功能的數學模型，這便是M-P神經元模型。這一模型的提出，標誌著神經科學和計算理論領域的一個重要里程碑。
麥卡洛克是一位神經生理學家和精神病
就像我們的學生一樣, 學習到某個程度就會有一個畢業典禮
2024-0630 我也來辦個畢業典禮, 邀請大家一起
主角是黑胡桃, 那就來說一下感言
我想先謝謝NPUST這近20年來提供的網路空間
從原先98年教育部的機構典藏計畫開始
直至六月中收到學校的通知, 因資安
上篇我們簡單的了解了 TTS 想要達到的目標，但是對於訓練資料的處理、網路架構、損失函數、輸出分析等考慮到篇幅尚未解釋清楚，這篇將針對訓練資料處理中的文字部分進行詳細說明，讓我們開始吧。
本文介紹了在深度學習中使用Batch Normalization來解決error surface複雜性的問題。通過特徵歸一化來加速收斂速度和訓練順利程度。同時，也提到了在測試階段使用moving average計算平均值和標準差的方法。
瞭解如何透過Regression實作Classification，使用one-hot vector表示不同的類別，並透過乘上不同的Weight和加上不同的bias來得到三個數值形成向量。同時通過softmax的方式得到最終的y'值，並探討使用Cross-entropy來計算類別的loss。
之前有提到有時我們在微分之後會得到gradient = 0的值，就以為我們已經找到最小值，但其實它只是local minima。
那這一節主要想跟大家分享我們要怎麼區分是不是Local Minima。
AI相關概念股同時成為股市關注焦點，本文比較Intel NPU與Apple M3 神經網路引擎在性能、功耗和可用性方面的差異，並提供具體的應用示例。
隨著生成式AI不斷的推陳出新，對於能有效壓縮這些豐富且大量內容的技術，變得至關重要，影響著傳輸速度與執行速度，本文的壓縮架構，能夠有效地做成專用IC，在同樣的畫質水準下，甚至能夠達成JPEG 1/3的壓縮後容量，此方法可應用在各種3D NeRF生成作品上面，各種VR與3D生成技術都必然會用到。
你聽過神經網路連結時，會發出聲音嗎？
頭腦是人類的的重要器官，主宰日常的思考、感情及行動。
有趣的是，腦的重量，只有一個人體重的2％；但是腦消耗的能量，佔我們一日所用能量的20％。
這是因為腦神經元在幫忙傳導與處理信號時，靠著電壓及觸突釋放的化學成份，所以很耗能。
因此，在運用能量這事，大腦
本次直播為【方格子X全球政經解碼】2023年3月會員直播
本集最重要的兩個焦點：
(1) 上半場－蘇茨克維的翻譯系統是此一概念的延伸。他利用史密斯胡德與格雷夫在瑞士研發的長短記憶模型，將一大堆英文字句連同其法文翻譯輸入神經網路。透過分析原文與譯本，神經網路可以為英文的字句建立一個向量...
「設計不僅僅是外觀和感覺。設計是其運作的方式。」 — Steve Jobs
身為一個獨立文案，許多人會以為我們的生活只需要面對電腦，從無到有，用精巧的文字填滿空白的螢幕，呈現心目中獨具風格的作品。
——有的時候可以如此，但其實這是我們夢寐以求的偶發日常。
更多的時候，白天的工作時間總被各種繁雜
台股、美股近期明顯回檔，市場敘事發生改變，壞消息一樁接一樁出現，下一步該怎麼走呢？本文將探討近期的宏觀經濟事件，並分享個人的操作思考。
M-P神經元模型
1943年，沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）和沃爾特·皮茨（Walter Pitts）提出了歷史上第一個用於模擬生物神經元功能的數學模型，這便是M-P神經元模型。這一模型的提出，標誌著神經科學和計算理論領域的一個重要里程碑。
麥卡洛克是一位神經生理學家和精神病
就像我們的學生一樣, 學習到某個程度就會有一個畢業典禮
2024-0630 我也來辦個畢業典禮, 邀請大家一起
主角是黑胡桃, 那就來說一下感言
我想先謝謝NPUST這近20年來提供的網路空間
從原先98年教育部的機構典藏計畫開始
直至六月中收到學校的通知, 因資安
上篇我們簡單的了解了 TTS 想要達到的目標，但是對於訓練資料的處理、網路架構、損失函數、輸出分析等考慮到篇幅尚未解釋清楚，這篇將針對訓練資料處理中的文字部分進行詳細說明，讓我們開始吧。
本文介紹了在深度學習中使用Batch Normalization來解決error surface複雜性的問題。通過特徵歸一化來加速收斂速度和訓練順利程度。同時，也提到了在測試階段使用moving average計算平均值和標準差的方法。
瞭解如何透過Regression實作Classification，使用one-hot vector表示不同的類別，並透過乘上不同的Weight和加上不同的bias來得到三個數值形成向量。同時通過softmax的方式得到最終的y'值，並探討使用Cross-entropy來計算類別的loss。
之前有提到有時我們在微分之後會得到gradient = 0的值，就以為我們已經找到最小值，但其實它只是local minima。
那這一節主要想跟大家分享我們要怎麼區分是不是Local Minima。
AI相關概念股同時成為股市關注焦點，本文比較Intel NPU與Apple M3 神經網路引擎在性能、功耗和可用性方面的差異，並提供具體的應用示例。
隨著生成式AI不斷的推陳出新，對於能有效壓縮這些豐富且大量內容的技術，變得至關重要，影響著傳輸速度與執行速度，本文的壓縮架構，能夠有效地做成專用IC，在同樣的畫質水準下，甚至能夠達成JPEG 1/3的壓縮後容量，此方法可應用在各種3D NeRF生成作品上面，各種VR與3D生成技術都必然會用到。
你聽過神經網路連結時，會發出聲音嗎？
頭腦是人類的的重要器官，主宰日常的思考、感情及行動。
有趣的是，腦的重量，只有一個人體重的2％；但是腦消耗的能量，佔我們一日所用能量的20％。
這是因為腦神經元在幫忙傳導與處理信號時，靠著電壓及觸突釋放的化學成份，所以很耗能。
因此，在運用能量這事，大腦
本次直播為【方格子X全球政經解碼】2023年3月會員直播
本集最重要的兩個焦點：
(1) 上半場－蘇茨克維的翻譯系統是此一概念的延伸。他利用史密斯胡德與格雷夫在瑞士研發的長短記憶模型，將一大堆英文字句連同其法文翻譯輸入神經網路。透過分析原文與譯本，神經網路可以為英文的字句建立一個向量...