神經處理單元（NPU）的出現，對於機器學習領域產生了革命性的改變，它使得深度學習任務所需的複雜數學運算能夠高效執行。透過最佳化矩陣乘法和卷積運算，NPU將AI 模型大幅擴展到各種領域，從高階伺服器群到低階電池供電裝置皆適用。

微型機器學習（TinyML）專注於在資源受限的嵌入式裝置上實現機器學習演算法，它的興起進一步推展了AI 的界限。TinyML讓數十億的邊緣裝置具備 AI 能力，使它們能夠在本地即時處理資料並做出決策，而且無需依賴雲端連線或強大的運算資源。

圖一 : 神經處理單元（NPU）使得深度學習任務所需的複雜數學運算能夠高效執行。

以 NPU 為基礎並結合新興的微型機器學習領域，Ceva 推出Ceva-NeuPro-Nano。這款精巧高效的 NPU IP 是專為微型機器學習應用而精心設計，它能夠在效能與耗電效率之間取得完美的平衡。Ceva-NeuPro-Nano 經過最佳化的獨特架構，能夠從頭到尾完整執行微型機器學習應用，涵蓋資料擷取、特徵萃取到模型推論，使其成為資源受限、電池供電裝置的嵌入式系統，提供理想的AI本地解決方案。
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