CEVA宣布推出針對機器學習的第二代神經網路軟體框架CEVA深度神經網路(CDNN2)。CDNN2可在相機功能裝置上即時實現建基於深度學習的視訊分析。跟透過雲端系統執行這類分析的方式相比，它可顯著減少資料頻寬和儲存量，同時可減少延遲並提升私密性。再加上有了CEVA-XM4智慧視覺處理器，CDNN2可為實現嵌入式系統機器學習應用的裝置提供優異的產品上市時間和功率，包括智慧手機、高級駕駛輔助系統(ADAS)、監控設備、無人機、機器人以及其他具有相機功能的智慧裝置。
CEVA宣布推出針對機器學習的第二代神經網路軟體框架CEVA深度神經網路(CDNN2)。CDNN2可在相機功能裝置上即時實現建基於深度學習的視訊分析。跟透過雲端系統執行這類分析的方式相比，它可顯著減少資料頻寬和儲存量，同時可減少延遲並提升私密性。再加上有了CEVA-XM4智慧視覺處理器，CDNN2可為實現嵌入式系統機器學習應用的裝置提供優異的產品上市時間和功率，包括智慧手機、高級駕駛輔助系統(ADAS)、監控設備、無人機、機器人以及其他具有相機功能的智慧裝置。
Google的TensorFlow行動與嵌入式團隊負責人Pete Warden表示，該公司很高興看到CEVA開始採用TensorFlow。能效是嵌入式裝置能否成功啟動深度學習潛力的關鍵。CEVA的低功率視覺處理器和CDNN2軟體框架可協助各式各樣的開發人員在產品上採用TensorFlow。
CDNN2建基於CEVA第一代深度神經網路軟體架構(CDNN)，後者已經用於多家客戶和合作夥伴的設計。CDNN2增添了對TensorFlow的支援，TensorFlow是Google提供的軟體庫，用於機器學習(Machine Learning)，並可為最複雜或最新的網路拓撲及網路層提供增強的功能和性能。CDNN2同時支援完全的卷積神經網路(Convolutional Network)，因此不管是任何輸入像素都可以在給定的網路上處理。
CEVA網址:www.ceva-dsp.com