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创新打造云生态，共创智慧新未来

恩智浦半导体（NXP Semiconductors N.V.，纳斯达克代码：NXPI）今日宣布其首个全线上实验室——人工智能创新实践平台云实验室正式上线运营。

恩智浦于2021年正式启动人工智能创新中心一期“人工智能应用示范基地”，集中展示恩智浦及合作伙伴的前沿技术和终端应用；2023年，创新中心二期项目——人工智能创新实践平台正式启动，这个面积1200平方米的实践基地集教育实训、技术交流、头脑风暴及虚拟实验等功能于一体，旨在通过全球领先的研发技术平台切实赋能本地生态创新，为客户、合作伙伴及高校学生提供全方位的服务和支持。

云实验室是创新实践平台的一大亮点，通过这个线上实验室，恩智浦可以向用户提供硬件（EVK评估套件）、软件和解决方案在内的快捷体验，帮助用户跨越地域边界，在开发产品之前就可以轻松评估、调试和应用恩智浦的前沿技术和热门产品；与此同时，云实验室所提供的实时线上支持，将恩智浦技术工程师团队资源开放给广大中小客户，助力其完成在线测试和评估，缩短用户的开发周期和开发成本，提高市场竞争力。未来，云实验室还将帮助用户链接恩智浦合作伙伴资源，用户可以试用恩智浦的合作伙伴开发的硬件和解决方案，从而形成恩智浦、用户、合作伙伴之间的多维互动，打造更便捷开放、丰富多元的云生态系统。

在中小企业飞速发展的今天，云实验室将成为本土生态协作、多地线上联动的枢纽和激发创新灵感的平台，广大中小企业有望便捷链接全球资源，催化更多本地创新，进而先人一步获取更强竞争优势。

恩智浦资深副总裁兼大中华区主席李廷伟博士表示：“在深耕中国的过程中，恩智浦致力于通过与本地生态的深入互动，为客户和合作伙伴创造真正有益的价值。云实验室的上线运营是恩智浦投资中国市场的又一关键成果。我们期待借助云实验室，助力中国客户和合作伙伴，特别是中小企业客户发掘增长动能，以全球化资源、前瞻性视角和系统级思维加速他们的产品开发和创新成果落地。”

访问云实验室，请点击网站恩智浦云实验室 (nxp.com.cn)

关于恩智浦半导体

恩智浦半导体NXP Semiconductors N.V.（Nasdaq: NXPI）汇集英才，共同创造突破性技术，为更智慧安全的互联世界保驾护航。作为全球领先的嵌入式应用安全连接解决方案提供商，恩智浦不断寻求汽车、工业物联网、移动设备和通信基础设施市场的突破，同时不断推出解决方案，助力实现可持续发展的未来。恩智浦拥有超过60年的专业技术及经验，在全球30多个国家设有业务机构，员工达34,200人，2023年全年营业收入132.8亿美元。更多信息请登录 http://www.nxp.com.cn/?cid=PR。

区域架构设计趋势如何改善汽车通信

电子产品正在不断改进我们与汽车的互动方式。随着集成导航或免提通话不再是令人兴奋的新功能，我们已经取得了长足的进步。

如今的汽车搭载创新技术，并使用成百上千个半导体提升智能化、电气化和安全水平。从空调座椅到定制灯光效果，半导体芯片能改善舒适程度；在某些车辆中，还可以通过多个触摸屏或智能手机应用支持这些功能。

现在是软件定义车辆的时代，这也是汽车市场的一大趋势，汽车制造商可以借此提升服务水平、个性化和便利性。

当然，安全仍然最为重要，近 93% 的新车至少有一项高级驾驶辅助系统 (ADAS) 功能^[1]。据估计，ADAS 可避免多达 160 万起车祸（每年）和高达 367 亿美元的损失^[2]。如果没有半导体在 ADAS 和连接性方面为汽车带来的进步，这些数字是不可能实现的。

利用 TI 连接技术实现快速、准确和可靠的车辆组网。

区域架构是汽车领域的另一个趋势，有助于实现软件定义车辆。和按照电子控制单元 (ECU) 在车辆中的功能进行分组的域架构相比，区域架构按照它们在车辆中的位置进行分组。这些基于位置的 ECU（也称为区域控制模块）利用现有和新的网络接口，旨在实现车辆硬件和软件架构的集中化。

“德州仪器有能力满足汽车行业架构转变所带来的所有主要通信需求。”德州仪器接口业务部副总裁Tsedeniya Abraham 表示，“我们可以帮助设计人员管理和简化区域架构所需的数据类型组合。”

利用协议减少布线

随着车辆中传感器和执行器数量的增加，车内需要传输的数据量也在增加。每个 ECU 都需要与传感器、执行器和其他 ECU 通信，以准确执行运动和安全功能。以往，这需要许多笨重的配线电缆在整个车辆内传输电力和数据。幸运的是，区域架构减少了布线、重量和成本，从而更好地优化软件定义车辆。以太网、控制器局域网 (CAN) 和本地互连网络 (LIN) 等常见的通信协议对于整理日益增长的数据量仍然至关重要。

例如，可以通过以太网实现超高速和超低延迟的安全关键型通信，以规避事故。CAN 或 LIN 等协议具有成本效益，非常适合其他带宽较低的连接，如车窗升降、座椅温度调节或动力转向。

“区域控制模块之间的以太网是高速数据传输的理想选择，而 CAN 或 LIN 则是每个区域内最后一英里通信的高效快速选择。”Tsedeniya 表示。

FPD-Link™ 协议可通过单条电缆提供 13.5Gbps 的速率，因而能满足要求苛刻的视频传输要求。这足以应对车辆中的柱间高分辨率显示屏。

考虑到安全性，德州仪器的 FPD-Link 串行器/解串器 (SerDes) 的速度快到足以传输未压缩的摄像头数据，随着车辆整合更多的 ADAS 功能，这是一个重要优势。

未经压缩的数据对于减少视觉伪影至关重要，否则会干扰系统处理图像和对图像做出反应的能力。FPD-Link 还是双向的，因此即使在接收图像时，系统仍然可以控制摄像头。

展望未来

鉴于需要集成各种协议，因此制造商转而采用我们公司品类丰富的汽车通信器件系列来应对向区域架构的转变。

无线技术同样令人兴奋。德州仪器汽车系统工程与营销业务部总监 Fern Yoon 表示：“一些消费者无需将汽车开到修理厂，就能够通过无线更新获得新的性能或便利性功能，甚至遵守召回规定。”

凭借支持软件定义车辆愿景的区域架构，汽车制造商正在重新定义下一阶段的驾驶员个性化、安全性和便利性。

Tsedeniya 表示：“德州仪器将继续投资，以顺应当今和未来的汽车架构发展趋势。”

参考资料：

[1] AAA. January 2019. “ADVANCED DRIVER ASSISTANCE TECHNOLOGY NAMES.” Accessed March 25, 2024.

[2] Khana, Abdullah, Corey D. Harper, Chris T. Hendrick, Constantine Samaras. Net-societal and net-private benefits of some existing vehicle crash avoidance technologies. Published in Accident Analysis & Prevention 125 (April 2019): pp. 207-216.

关于德州仪器 (TI)

德州仪器 (TI)（纳斯达克股票代码：TXN）是一家全球性的半导体公司，致力于设计、制造、测试和销售模拟和嵌入式处理芯片，用于工业、汽车、个人电子产品、通信设备和企业系统等市场。我们致力于通过半导体技术让电子产品更经济实用，创造一个更美好的世界。如今，每一代创新都建立在上一代创新的基础之上，使我们的技术变得更小巧、更快速、更可靠、更实惠，从而实现半导体在电子产品领域的广泛应用，这就是工程的进步。这正是我们数十年来乃至现在一直在做的事。欲了解更多信息，请访问公司网站www.ti.com.cn。

为 AI 数据中心工作负载供电的挑战（与机遇）

作者：Arm 首席执行官 Rene Haas

人工智能 (AI) 具有超越过去一个世纪所发生的所有变革性创新的潜力，它在医疗保健、生产力、教育等领域为社会带来的益处将超乎我们的想象。为了运行这些复杂的 AI 工作负载，全球数据中心所需的计算量需要以指数级规模进行扩展。然而，这种对计算无止尽的需求也揭示了一个严峻的挑战：数据中心需要庞大的电力来驱动AI这一突破性技术。

当今的数据中心已经消耗了大量的电力——全球每年需要 460 太瓦时 (TWh) 电力进行支持，这个数字等同于整个德国的用电量。而 AI 的兴起预计将在 2030 年把该数字提高三倍，意味着将超过印度这一世界上人口最多国家的总耗电量。

未来的 AI 模型将持续变得更大、更智能，在带动对更多计算能力的需求的同时，对电力的需求也会增加，从而成为良性循环的一部分。而找到降低这些大型数据中心电力需求的方法对于实现社会性突破和兑现 AI 的承诺至关重要。

换言之，没有电力就无法实现 AI，企业需要重新思考如何应对能效问题的方方面面。

重新构思 AI 的未来——一个由 Arm 平台驱动的未来

Arm 最初的产品就是为使用电池的设备而设计的，并推动了移动电话的变革。因此，深植于 Arm 的能效 DNA能使业界重新思考应如何构建芯片来满足 AI 日益增长的需求。

在典型的服务器机架中，仅计算芯片就可以消耗超过 50% 的电力预算。工程团队正在寻找各种可以降低该数字的方法，每一瓦特的减少都至关重要。

正因为此，全球最大的 AI头部云服务提供商们转而采用 Arm 技术来降低功耗。与同行业中的其他产品相比，Arm 最新的 Arm Neoverse CPU 是面向云数据中心，性能最高、最节能的处理器。Neoverse 为头部云服务提供商提供了定制芯片的灵活性，以优化其苛刻的工作负载，同时提供领先的性能和能效。每一瓦特的节省都可以用来实现更多的计算。这也正是为什么亚马逊云服务 (AWS)、微软、Google 和甲骨文 (Oracle) 现在都通过 Neoverse 技术，处理其通用计算和基于 CPU 的 AI 推理和训练。Neoverse 平台正在成为云数据中心领域的事实标准。

从近期的行业内的发布来看：

• 基于 Arm 架构的 AWS Graviton：与其他同行业产品相比，Amazon Sagemaker 的 AI 推理性能提高了 25%，Web 应用程序提高了 30%，数据库提高了 40%，效率则提升了 60%。

• 基于Arm 架构的Google Cloud Axion：与传统架构相比，其性能和能效分别提高了 50% 和 60%，可为基于 CPU 的 AI 推理和训练、YouTube、Google 地球等服务提供支持。

• 基于Arm 架构的Microsoft Azure Cobalt：性能高出同类产品 40%，并为 Microsoft Teams 等服务提供支持，与 Maia 加速器的耦合驱动 Azure 的端到端 AI 架构。

• Oracle Cloud 采用基于Arm 架构的 Ampere Altra Max：与传统同类产品相比，每机架服务器的性能提高 2.5 倍，能耗降低 2.8 倍，并用于生成式 AI 推理模型，诸如摘要、大语言模型训练的数据的标记化，以及批量推理用例。

显然，Neoverse 极大地提升了云端通用计算的性能和能效。此外，合作伙伴也发现在加速计算方面，Neoverse 也能带来同样的益处。大规模 AI 训练需要独特的加速计算架构，例如，NVIDIA Grace Blackwell 平台 (GB200) 结合了 NVIDIA 的 Blackwell GPU 架构与基于 Arm 架构的 Grace CPU。这种基于 Arm 技术的计算架构可实现系统级设计优化，与面向大语言模型的 NVIDIA H100 GPU 相比，可带来 25 倍的能耗降低，并将每个 GPU 的性能提高 30 倍。这些优化能够带来颠覆性的性能和节能效果，而这一切都得益于 Neoverse 所带来的前所未有的芯片定制灵活性。

随着基于Arm 架构的部署持续扩大，这些企业将可以节省高达 15% 的数据中心总能耗。这些巨幅的节省可以用来在相同的功率范围内驱动额外的 AI 运算，而不会增加能源负担。换言之，这些节能相当于可以额外运行 20 亿次 ChatGPT 查询，驱动四分之一的日常网络搜索流量，为 20% 的美国家庭提供照明，或为与哥斯达黎加面积相仿的国家进行供电。这对改善能源消耗和环境可持续性产生了惊人的影响。

Arm CPU 正在从根本上推动 AI 变革，并造福地球。Arm 架构是未来 AI 计算的基石。

屡获殊荣的设备端AI芯片制造商正寻求与重要行业合作伙伴的合作，以加快全球扩张步伐；继在美国西部安防展上大放异彩之后，该公司将在台北国际安全科技应用博览会、嵌入式视觉峰会和2024年国际计算机展上继续保持这一发展势头。

设备端人工智能(AI)半导体公司DEEPX宣布，该公司计划扩大其第一代AI芯片产品阵容，主要聚焦于智能视频分析与安防系统市场。这一扩张得益于其与全球物理安防公司、物理安防设备原始设备制造商(OEM)/原始设计制造商(ODM)以及独立设计公司(IDH)建立的重要业务联盟。为此，DEEPX近期于4月9日至12日在美国拉斯维加斯举办的全球最大安防盛会——ISC West（国际安防会议暨博览会）上设立了独家展位，并与来自全球安防领域的400多家公司及600多名业务代表进行了交流。

如需探讨与DEEPX合作，共同推动安防和监控行业的协同效应，请联系：info@deepx.ai

DEEPX attend Secutech Taipei in the Taiwan to showcase its leading on-device AI semiconductors and expand partnerships in the security and smart video analytics industries.

DEEPX还将于4月24日至26日在台湾台北国际安全科技应用博览会(Secutech Taipei)上设立123号展位，展示其创新的人工智能物联网(AIoT)解决方案，并扩大与物理安防公司和全球工业设备制造商的产品合作。

全球AI视频分析市场预计将以33%的年复合增长率增长，从2023年的181.1亿美元增至2028年的753.5亿美元。这主要得益于视觉AI功能在多个行业的广泛应用和快速扩张，如智能城市和交通（包括交通控制）、智能工厂、智能家居、零售、分销以及医疗保健等领域。

以往，依赖云端或中央服务器运行的AI系统常面临通信延迟、隐私泄露以及高昂的网络成本等问题。因此，这些市场需要采用设备端AI半导体，以实现实时智能视频分析功能。与此同时，全球物理安防行业供应链的重新调整也为DEEPX提供了加速拓展其设备端AI解决方案的机遇。

DEEPX的DX-M1充分把握了这一机遇，在全球范围内为物理安防企业提供支持。该产品采用5纳米处理技术，在功耗与性能之间达到了卓越的平衡，相比全球市场上的同类解决方案，具有显著的领先优势。DX-M1支持在单芯片上对超过16个通道的多通道视频进行每秒30帧(FPS)以上的实时AI计算处理。此外，与其他AI半导体不同的是，它支持各种AI模型，无论是广受欢迎的物体识别模型YOLOv5，还是最新的YOLOv9以及视觉转换器模型。

这种技术和市场优势得益于DEEPX所拥有的240多项涵盖基础技术的专利，这些专利确保了其产品具有低制造成本、低功耗和极具竞争力的价格——这些正是客户在购买AI半导体时需要考虑的关键因素。

DEEPX目前正在推行一项"早期参与客户计划"(EECP)，旨在吸引早期客户。该计划涵盖以下产品：配备DX-V1(5TOPS)的小型摄像头模块（AI SoC解决方案）；搭载DX-M1(25TOPS)的M.2模块（AI加速器解决方案）；DX-H1四驱PCIe卡(100TOPS)（AI服务器产品）；以及DEEPX的DXNN®开发者环境。目前，全球已有100多家公司通过该计划成功获取了DXNN®的硬件和软件资源，用于开发新的AI产品，并投入量产。

继参加ISC West和台北国际安全科技应用博览会之后，DEEPX还将于5月赴硅谷参加嵌入式视觉峰会(Embedded Vision Summit )，并于6月亮相台北的COMPUTEX 2024，旨在加快与当地企业和全球分销机构的合作，进一步拓展其全球业务版图。

更多信息，请访问：https://deepx.ai/

稿源：美通社