随着新兴市场的不断增长和随之而来的技术要求,一些技术日益受到重视和利用。其中一种技术是“数字信号处理”(DSP),它可以采用芯片的形式,也可以作为支持“片上系统”(SoC) 集成的 IP 内核。虽然 DSP 已经存在了很长时间,但最新几代 DSP 支持的功能对于满足特定市场的需求至关重要。
物联网使用不同类型的传感器收集的数据来实现实际事物之间的通信和连接。DSP 用于分析和处理从传感器接收的持续变化的信号。DSP 分析和处理音频、视频、温度、压力或湿度等实际信号。
例如,CEVA-SensPro2 传感器中枢 DSP 系列专门用于处理和融合多个传感器以及用于上下文感知中的神经网络推理。DSP 任务涉及准确和精确的实时重复数值计算。物联网市场的增长促使传感器得到越来越多的部署,人们需要以节能的方式实时处理所有收集的数据。
目前正在发生的另一个趋势是,人们越来越多地使用基于“人工智能”(AI) 的算法在本地物联网设备上进行处理数据。人工智能算法基于神经网络模型,需要高水平的并行性能才能高效执行。
并行计算是 DSP 优于通用中央处理器 (CPU) 的关键优势,为了满足这一要求,现代 DSP 架构采用宽矢量和单指令多数据 (SIMD) 功能。
简而言之,基于 DSP 的强大解决方案可以满足现代物联网设备的高性能计算需求和低功耗要求。
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