CEVA和Broadmann17已经宣布了一项合作伙伴关系，旨在加快在主流应用领域的深度学习计算机视觉的部署。通过伙伴关系，CEVA和Brodmann17在edge设备上的性能和功率效率比领先的基于gpu的实现提高了数量级。

 

随着人工智能的广泛应用，人工智能在消费设备领域的发展仍在持续。然而，基于云技术的电池驱动设备的深度学习一直受到各种问题的困扰，包括延迟、安全性以及对稳定可靠的网络连接的需求。在设备本身或边缘实现智能消除了所有这些问题。高效的计算机视觉处理器是满足严格的电力需求和专门的深度学习软件的必要条件，这对提供基于云的系统的准确性和性能至关重要。

 

针对嵌入式设备，Brodmann17开发了一种针对基于edgebased人工智能的视觉识别的专门的深度学习技术。使用专利等待技术，Brodmann17的深度学习架构产生的神经网络比市场上任何其他网络生成的更快、更准确。通过与Brodmann17的合作，CEVA-XM平台的被许可方及其客户将能够使用Brodmann17的深度学习对象检测，以每秒100帧的速率达到CEVA-XM的艺术精度状态。这与NVIDIA Jetson TX2 AI超级计算机上运行的相同软件相比，性能要好170%。相比于今天的Faster-RCNN算法在NVIDIA TX2上的流行组合，每秒帧数增加了20倍(2000%)。

 

Brodmann17的首席执行官Adi Pinhas说:“我们的深度学习视觉软件非常适合许多CEVA客户和oem厂商使用CEVA- xm平台，为他们的设备增加智能。”“这是硬件和软件的第一次结合，实现了实时性能，能够支持多摄像头，并有一个DSP或更高的分辨率。”

 

CEVA的vision业务部门副总裁Ilan Yona说:“为了真正实现AI的性能和能力，在大众市场的设备中，它不仅需要像我们的CEVA- xm平台这样的特定于应用程序的硬件，而且还需要经过训练的神经网络能够在嵌入式设备上高效运行。”Brodmann17的深度学习软件提供了创建极轻、精确和灵活的网络的能力，这些网络是由根植于内心的基础训练出来的。我们很高兴与他们合作，并将他们独特的能力带给CEVA-XM生态系统。

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