一颗好的处理器需要什么样的好IP？

Solutions总裁兼共同创始人Steven Hanna在新闻稿中表示："CEVA深层神经网络框架为我们基于卷积神经网络的算法提供了从离线训练到实时检测的快速顺畅路径，使得我们能够在短短数天内获得经过优化的独特目标检测网络实施方案，并且功耗比其它平台显著降低。CEVA-XM4图像和视觉DSP结合CDNN框架，是嵌入式视觉设备的理想选择，并且为使用深层学习技术的人工智能设备在未来数年的进步打稳了根基。"

　　CDNN软件框架以源代码方式提供，扩展了CEVA-XM现有的应用开发套件 （ADK） 。它具有灵活和模块化特性，能够支持完整的CNN实施方案或特定层，并且可与各种网络和结构共享，比如使用Caffe、Torch或Theano训练框架开发的网络，或专有网络。CDNN包括用于图像分类、定位和目标识别的实时示例模型，用于目标和场景识别、先进驾驶辅助系统（ADAS）、人工智能 （AI）、视频分析、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和类似的计算机视觉应用。

　　总结

　　最后回到文章前面提到了1080P高清编解码的IP问题。相比这些可编程的视觉分析DSP技术，那些标准化的视频格式的处理，给客户、用户带来的价值，是完全不同的。应对差异化无限大的物联网市场，设计或是选择一颗好的处理器，参考的指标远不仅是ARM/Imagination的CPU和GPU内核参数这么简单。