視覺Transformer（ViT）已經(jīng)在多個計算機視覺任務(wù)中超越卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），成為行業(yè)新寵。據(jù)《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(qū)域的關(guān)系，從而在復(fù)雜場景中表現(xiàn)出色。
ViT的優(yōu)勢顯而易見。首先，它在復(fù)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(xiàn)優(yōu)異。其次，ViT具有更強的抗干擾能力，能夠有效應(yīng)對細微像素擾動。此外，ViT在場景解析和路徑規(guī)劃等任務(wù)中也表現(xiàn)出色。然而，這些優(yōu)勢也帶來了高計算復(fù)雜度和對算力的巨大需求。
要充分發(fā)揮ViT的性能，硬件優(yōu)化至關(guān)重要。支持ViT的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shù)據(jù)類型支持以及結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)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(yōu)化集成至NeuPro-M NPU IP，推動高性能ViT應(yīng)用的落地。未來，隨著ViT在自動駕駛和安防等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，專用硬件將成為推動視覺AI發(fā)展的關(guān)鍵。

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