視覺Transformer（ViT）已經在多個計算機視覺任務中超越卷積神經網絡（CNN），成為行業新寵。據《量子雜志》報道，ViT通過全局分析和注意力機制，能夠更好地理解圖像中各區域的關系，從而在復雜場景中表現出色。
ViT的優勢顯而易見。首先，它在復雜場景中具備卓越的物體識別能力，尤其在部分遮擋的情況下表現優異。其次，ViT具有更強的抗干擾能力，能夠有效應對細微像素擾動。此外，ViT在場景解析和路徑規劃等任務中也表現出色。然而，這些優勢也帶來了高計算復雜度和對算力的巨大需求。
要充分發揮ViT的性能，硬件優化至關重要。支持ViT的神經網絡處理器（NPU）需要具備多種能力。例如，高效的注意力機制加速、混合數據類型支持以及結構化與非結構化稀疏計算加速。此外，硬件還需支持高吞吐量定制算子、并行與多核心計算能力，以及模型壓縮與剪枝功能。
CEVA已將這些優化集成至NeuPro-M NPU IP，推動高性能ViT應用的落地。未來，隨著ViT在自動駕駛和安防等領域的廣泛應用，專用硬件將成為推動視覺AI發展的關鍵。

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