在算力需求持续爆炸的AI时代，边缘设备如何通过定制芯片保持竞争力？Ceva近期举办的网络研讨会深入探讨了这一挑战。其AI架构总监Assaf Ganor指出，传统GPU架构因功耗与体积限制难以适应边缘场景，而专用NPU通过分布式内存、高带宽互连及稀疏化计算等技术，可实现高效推理。NeuPro-M处理器更采用可扩展架构，允许通过调整处理单元分辨率适配不同场景，避免硬件资源的固定瓶颈。

市场专家Ronny Vatelmacher强调，边缘AI正从模式识别向自主决策演进，催生"代理型AI"系统。这类设备需在降低延迟的同时保障隐私，因此本地化推理变得至关重要。数据显示，优化后的NPU架构可将模型内存占用降低40%，功耗效率提升3倍以上。但单纯追求低功耗可能掩盖硬件利用率不足的问题，需结合推理速度、芯片面积等指标综合评估。

在技术实现层面，软件工具链的作用不可忽视。Ceva的解决方案支持动态量化与稀疏化编译，使同一硬件能适配不同精度的AI模型。这种软硬协同设计思路，为应对未来算法快速迭代提供了关键灵活性。正如Ganor所言："未来验证不是预测变化，而是构建能适应变化的架构。"