神经处理单元（NPU）的出现，对於机器学习领域产生了革命性的改变，它使得深度学习任务所需的复杂数学运算能够高效执行。透过最隹化矩阵乘法和卷积运算，NPU将AI 模型大幅扩展到各种领域，从高阶伺服器群到低阶电池供电装置皆适用。

微型机器学习（TinyML）专注於在资源受限的嵌入式装置上实现机器学习演算法，它的兴起进一步推展了AI 的界限。TinyML让数十亿的边缘装置具备 AI 能力，使它们能够在本地即时处理资料并做出决策，而且无需依赖云端连线或强大的运算资源。

图一 : 神经处理单元（NPU）使得深度学习任务所需的复杂数学运算能够高效执行。

以 NPU 为基础并结合新兴的微型机器学习领域，Ceva 推出Ceva-NeuPro-Nano。这款精巧高效的 NPU IP 是专为微型机器学习应用而精心设计，它能够在效能与耗电效率之间取得完美的平衡。Ceva-NeuPro-Nano 经过最隹化的独特架构，能够从头到尾完整执行微型机器学习应用，涵盖资料撷取、特徵萃取到模型推论，使其成为资源受限、电池供电装置的嵌入式系统，提供理想的AI本地解决方案。
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