DeepVision是一家致力于为边缘计算解决方案构建人工智能推理芯片的初创企业，已经成立了六年。该公司宣布推出新的ARA-1处理器，该处理器有望在低延迟，高性能和计算性能之间找到适当的平衡。 DeepVision表示，该芯片可以在相机传感器和成熟的边缘计算服务器等领域发挥重要作用。带有M.2接口的DeepVisionAI处理器产品得益于实时视频分析的优势。该芯片主要用于智能零售领域的解决方案，例如无人收银店，智能城市，工业4.0 /机器人和其他领域。此外，公司与海域汽车行业供应商的合作主要集中在除自动驾驶外的车载监控中，以避免驾驶员分神或疲劳。据报道，DeepVision由首席技术官Rehan Hameed和首席架构师Wajahat Qadeer共同创立，后来招聘了曾在英特尔和SanDisk工作过的Ravi Annavajjhala作为公司首席执行官。在斯坦福大学的博士学位论文中，Hameed和Qadeer介绍了他们开发的DeepVision架构。 U.2接口软件包中的DeepVisionAI处理器产品。该架构专用于最大程度地减少芯片内的数据移动，因此在AI工作负载上每瓦特和每美元具有出色的性能和效率。但是，在发布可用硬件之前，DeepVision会尽早致力于构建自己的编译器，以确保在完成最终芯片设计之前，该公司的解决方案能够真正满足客户的需求。 RehanHameed表示，DeepVision特别重视减少AI计算的延迟，并且市场上的许多解决方案都更愿意宣传高数据吞吐量。但是该团队认为，低延迟是边缘解决方案中更重要的性能指标。相反，吞吐量仅在诸如数据中心等领域才有意义。 DeepVision首席技术官Rehan Hameed解释说，那些追求数据吞吐量的架构要求加速器同时处理大量数据流（无论是通过批处理还是通过流水线执行），以便充分发挥硬件的性能。但是，这也是竞争解决方案实现高吞吐量的唯一方法，这样做将导致单个任务的延迟非常长，从而使其难以在更侧重于实时性的边缘用例中发挥作用表现。值得一提的是，DeepVision声称其AI处理器的延迟远低于Google的EdgeTPU和Movidius的延迟。 MyriadX解决方案。除了通过硬件体系结构优化来最大程度地减少芯片上的数据移动之外，它还使用软件级工作负载优化来改善体系结构内的总体数据流。