Усі додатки штучного інтелекту для приземлення вимагають підтримки апаратної обчислювальної потужності, включаючи автономне водіння, яке зараз є гарячим на ринку. Зі збільшенням числа датчиків сприйняття навколишнього середовища, таких як камери, радари міліметрового діапазону, лідари та ультразвукові радари в автомобілях, система автономного водіння збиратиме більше даних датчиків. Обчислювальний чіп для автономного водіння повинен обробляти та узгоджувати ці дані за допомогою алгоритмів, щоб досягти Злиття інформації про транспортні засоби, дороги, людей тощо приймає рішення щодо керування автомобілем. Збільшення кількості датчиків значно підвищить вимоги до обчислювальної потужності для автономного керування обчислювальними чіпами.
Покращення обчислювальної потужності невіддільне від підтримки NPU (Neural-network Processing Unit, процесор нейронної мережі). Це свого роду мікропроцесор, призначений для апаратного прискорення штучного інтелекту (особливо штучної нейронної мережі, машинного зору, машинного навчання тощо) на основі технології доменно-спеціальної архітектури DSA (Domain Specific Architecture). Порівняно з CPU та GPU, NPU розроблено для штучного інтелекту в апаратній архітектурі та дуже підходить для операцій нейронної мережі.
NPU розроблені інакше, ніж процесори загального призначення, такі як CPU та GPU. Враховуючи універсальність обчислень, більшу частину збільшеної обчислювальної потужності процесорів загального призначення неможливо безпосередньо перетворити на покращення можливостей обробки нейронної мережі. Наприклад, немає жодного спеціального вдосконалення для операцій MAC, у той час як NPU розроблено для нейронних мереж, не враховуючи, що нейронні мережі не потрібні деякі обчислювальні одиниці. У порівнянні з центральним процесором, який добре справляється з обробкою завдань і видає накази, графічний процесор добре справляється з обробкою зображень і паралельними обчисленнями, а NPU краще справляється із завданнями штучного інтелекту. NPU реалізує інтеграцію сховища та обчислень через синаптичні ваги, тим самим покращуючи ефективність роботи.
Таким чином, ми можемо знайти NPU у багатьох процесорах або SoC, які підтримують програми AI, наприклад A15 від Apple, чіп FSD від Tesla, чіпи серії Journey від Horizon, чіп Mariana X від OPPO тощо. На додаток до цих великомасштабних і високопродуктивних чіпів SoC, деякі продукти MCU почали інтегрувати модулі NPU для задоволення потреб деяких периферійних інтелектуальних програм.
Фактично, багато чіпів SoC, які підтримують штучний інтелект, реалізовано шляхом інтеграції нейронної мережі IP. Загалом, IP нейронної мережі розвиватиметься синхронно з алгоритмами нейронної мережі та може бути розширена, щоб задовольнити зростаючий попит на продуктивність нейронної мережі.