נְגִישׁוּת

גודל טקסט

גדול קטן רגיל

ניגודיות גבוהה במיוחד

הפעל רגיל

גופן קריא

הפעל רגיל

טקסט מודגש

הדגש רגיל

הדגשת קישורים

הפעל בטל
דווח

סיוה חושפת את הדור הבא של סדרת מעבדי ה-NPU NeuPro ומודיעה על התרחבות לתחום תשתיות הבינה המלאכותית

ארכיטקטורה משותפת ומחסנית תוכנה מאוחדת ליישומי בינה מלאכותית פיזית (Physical AI) - מחיישנים ועד לתשתיות. הסדרה מכפילה את תפוקת ה-AI לממ"ר ומשפרת את היעילות האנרגטית ב-50% עבור עומסי עבודה של בינה מלאכותית יוצרת, רב-מודאלית וסוכנית (Agentic)

 

 
אמיר פנוש, מנכ״ל סיוה, צילום: נתי לויאמיר פנוש, מנכ״ל סיוה, צילום: נתי לוי
 

מיכאל לוי
LinkedinFacebookTwitter Whatsapp
29/10/2026

האזנה לכתבה
0:00 / 9:52

חברת סיוה (נאסד"ק: CEVA), המספקת טכנולוגיות קישוריות, חישה ובינה מלאכותית למכשירי קצה חכמים, חושפת את הדור הבא של סדרת מעבדי ה-NPU שלה, NeuPro. הדור החדש מציע יכולות מורחבות, עד פי 2 ביצועי AI ליחידת שטח (ממ"ר) ושיפור של 50% ביעילות האנרגטית, בהשוואה לדור הראשון.

הדור הבא של סדרת NeuPro, המבוסס על ארכיטקטורה משותפת ופלטפורמת תוכנה מאוחדת, נועד לתמוך בעומסי עבודה תובעניים יותר ויותר של בינה מלאכותית רב-מודאלית, ג'נרטיבית(Generative AI) וסוכני AI (Agentic AI), על פני יישומי בינה מלאכותית פיזית, החל ממערכות חישה הפועלות באופן רציף ועד מערכות קצה מתקדמות. הארכיטקטורה החדשה מסמנת גם את התרחבותה של סיוה לתשתיות בינה מלאכותית, המאפשרת מערכות זיכרון מבוססות AI, קישוריות ועיבוד נתונים, כמו גם מעבדי הסקה (AI Inference) ייעודיים עבור ענן ומרכזי נתונים.

מערכות בינה מלאכותית פיזיות מסתמכות יותר ויותר על מספר מודלים של בינה מלאכותית וסוכנים חכמים הפועלים יחד, וקרובים לחיישן ולכן למקור האינפורמציה. למערכות בינה מלאכותית אלו יכולת חישה והבנת הסביבה ויכולת להגיב בזמן אמת, ויכולת לנהל משימות מורכבות יותר המבוזרות על פני מכשירים, מערכות קצה וענן. מעבר זה לכיוון בינה מלאכותית היברידית מואץ מאד. עם זאת, בכל מקום בו מתרחשת הסקה, נותר אתגר משותף: עלות ההספק והביצועים של החישוב עצמו ושל העברת נתונים אליו וממנו. בחיישן, עלות זו נמדדת במיקרו-וואט ובמילימטרים רבועים; במרכז הנתונים, במגה-וואט וברוחב פס של זיכרון. אותו אילוץ מופיע בצורות שונות, מה שדורש עיבוד המותאם לכל עומס עבודה, וארכיטקטורה חומרה ופלטפורמת תוכנה מאוחדת.

סדרת ה-NeuPro מהדור הבא נותנת מענה לשני היבטים: מגוון מנועים המותאמים בגודלם לנקודות שונות במערכת, ושיטת פיתוח אחידה עבור כולם. ערכת פיתוח תוכנה (SDK) מאוחדת מכסה את כל הסדרה, ומאפשרת למתכנני רכיבים (שבבים) להתאים מנוע לכל חלק במערכת שלהם - או לשלב מספר מנועים בתוך שבב יחיד (SoC) - וזאת תוך שמירה על ההשקעה שכבר בוצעה בתוכנה.

"העבודה הצמודה עם יותר מ-15 לקוחות שרכשו רישיון לדור הראשון של NeuPro לימדה אותנו שמוצרי AI מצליחים דורשים איזון נכון בין כוח עיבוד, זיכרון, רוחב פס, צריכת חשמל ועלות, בהתאם לצרכים של כל יישום", אמר ירון גליצקי, סמנכ"ל בכיר ומנהל חטיבת הבינה המלאכותית בסיוה. "תכננו את הדור הבא של NeuPro על בסיס התובנות והניסיון שצברנו, כדי להעניק ללקוחות גמישות רבה יותר בהטמעת המודלים המתקדמים והתובעניים של היום, ולהיערך לעומסי העבודה של הדור הבא."

תכנון הדור הבא של הסקת (AI Inference) AI 

ביצועי שיא לבדם אינם מגדירים עוד את ביצועיה של מערכת AI. מפתחי שבבים נדרשים לספק ביצועי הסקה מיטביים תוך עמידה במגבלות מחמירות של צריכת הספק, שטח סיליקון וזיכרון, ובמקביל להבטיח שהארכיטקטורה תוכל לתמוך במודלים חדשים לאורך חיי המוצר. ארכיטקטורת NeuPro של הדור הבא תוכננה לתת מענה לשני האתגרים הללו.

הארכיטקטורה החדשה מציגה יכולות התומכות במגוון רחב של עומסי עבודה, החל מחישה והבנת הסביבה (Perception), סיווג (Classification), ועד למודלי AI מבוססי Transformer  multimodal, גנרטיבי וסוכני-AI  (Agentic AI)לרבות יישומי Physical AI:

עד פי 2 ביצועים ליחידת שטח (ממ"ר), ושיפור של 50% ביעילות האנרגטית בהשוואה לדור הראשון.

תמיכה בפורמטים מספריים מתקדמים:mixed precision, כולל FP4 ו-FP8, המאפשרת לשפר את יעילות ההסקה (Inference) תוך הפחתת דרישות הזיכרון והעברת הנתונים.

רוחב פס זיכרון גבוה יותר וניהול זיכרון מתקדם, כולל Dynamic Shapes -Paged KV Cache  , המטפלים בהקשרים ארוכים בעומסי עבודה של מודלי Transformer הדורשים משאבי זיכרון משמעותיים.

ניצול גבוה יותר של פעולות הכפלה וצבירה (MAC) באמצעות עיצוב מחדש אופטימלי של טנזורים, תוך מיקסום השימוש היעיל במשאבי מחשוב לשיפור ביצועי ההסקה.

תמיכה בארכיטקטורות הרשת העדכניות ביותר, כולל Mixture-of-Experts ו-Linear attention, עם גמישות ארכיטקטונית המאפשרת התאמה לסוגי מודלים עתידיים.

תמיכה במודלים שעברו קוונטיזציה מראש (Pre-Quantized Models), המאפשרת ללקוחות להטמיע מודלים שפורסמו ללא צורך בשלב נפרד של קוונטיזציה וכיול.

יכולות מתקדמות של דחיסה, קוונטיזציה וגיזום  (Pruning), המפחיתות את היקף החישוב והעברת הנתונים ומשפרות את הביצועים האפקטיביים לוואט וליחידת שטח.

פורטפוליו המותאם למגוון עומסי עבודה של AI Inference

הדור הבא של פורטפוליו NeuPro כולל ארבעה מעבדי NPU

NeuPro Nano - מיועד למערכות חישה הפועלות באופן רציף וליישומי חישה והבנת הסביבה (Perception)  בסיסיים במכשירים בעלי מגבלות מחמירות של הספק, שטח ומשאבים.

NeuPro Prime - מיועד לעומסי עבודה המבוססים על CNN ו-Transformer.

NeuPro Max - מיועד ליישומי AI מתקדמים בקצה, בהם חישה והבנת הסביבה ברזולוציה גבוהה, מודלים רב-מודאליים, סוכניAI  הפועלים על גבי המכשיר, רובוטיקה, Physical AI .

NeuPro Ultra - מיועד ליישומי תשתיות AI ותומך הן בהרצת מודלי שפה גדולים (LLMs) מורכבים בענן ובמרכזי נתונים, והן בזיכרון חכם, קישוריות וסיליקון לעיבוד נתונים, לשיפור היעילות הכוללת של מערכות AI.

כל ארבעת המעבדים מבוססים על ארכיטקטורת ליבה משותפת ונתמכים על ידי SDK אחוד, כך שכלי הפיתוח, תהליכי הפיתוח וההשקעה בתוכנה נשמרים לאורך כל הפורטפוליו. מתכננים יכולים לעבור בין המעבדים השונים בהתאם לדרישות המשתנות, או לשלב מספר ליבות ב-SoC יחיד ולהקצות כל עומס עבודה למנוע המתאים לו ביותר.

עבור חברות שבבים, המשמעות היא היכולת לתת מענה למגוון שווקי AI ולרמות ביצועים שונות על בסיס סביבת פיתוח משותפת אחת, תוך צמצום מורכבות האינטגרציה וקיצור תהליכי הפיתוח לאורך דורות עוקבים של מוצרים.

הרחבה לתשתיות AI

ככל שהרצת מודלי שפה גדולים (LLMs) לצורכי הסקה (Inference) נתקלת במגבלות זיכרון, לקוחות מתכננים מחדש את מערכות מרכזי הנתונים, משנים את אופן חלוקת משאבי העיבוד ומשלבים יכולות עיבוד במקומות שבהם לא היו קיימות בעבר, לרבות במערכות זיכרון וקישוריות. כאשר הסקה בקנה מידה גדול משרתת במקביל מספר רב של מודלים ומשתמשים, רוחב הפס של הזיכרון והעברת הנתונים בין הזיכרון, יחידות העיבוד והרשת הופכים לגורמים מרכזיים בביצועי המערכת וביעילות האנרגטית שלה. ABI Research צופה כי קיבולת ה-AI Inference בענן תצמח בקצב שנתי ממוצע (CAGR) של 42% עד שנת 2035.

NeuPro Ultra  תוכנן עבור המציאות החדשה הזו. הוא תומך במודלי שפה גדולים ומורכבים עבור יישומי AI בענן ובמרכזי נתונים, וכולל עיבוד מרובה ליבות, תמיכה במספר משתמשים במקביל, רוחב פס גבוה לזיכרון וניהול זיכרון מתקדם, לצד תמיכה בסביבות התוכנה המשמשות ביישומים אלה.

NeuPro Ultra ניתן לשילוב גם במערכות הזיכרון והקישוריות, ובכך לאפשר עיבוד נוירוני כחלק מתנועת הנתונים עצמה, ולא רק לצורך הרצת המודל. גישה זו מצמצמת העברות נתונים מיותרות ומסייעת להפחית צווארי בקבוק קרוב יותר למקום שבו הנתונים מאוחסנים. מפתחי שבבים יכולים לשלב יכולות אלה באמצעות טכנולוגיית ה-NPU של סיוה הזמינה לרישוי, תוך שימוש באותה פלטפורמת תוכנה משותפת לכל משפחת המוצרים.

"ארכיטקטורת NPU ומחסנית תוכנה משותפת על פני כל סוג של עומס עבודה בתחום ה-AI, מאפשרות ללקוחותינו לפתח פעם אחת וליישם לאורך כל מפת הדרכים שלהם", אמר אמיר פנוש, מנכ"ל סיוה. "NeuPro Ultra מרחיב את הפלטפורמה הזו לתשתיות AI, צעד חשוב באסטרטגיה של סיוה להטמיע עיבוד נוירוני במגוון רחב יותר של מוצרי סיליקון (שבבים). לקוחות המפתחים שבבים לשווקים אלו יכולים להסתמך על הארכיטקטורה, התוכנה והניסיון של סיוה, במקום לפתח פלטפורמת NPU מאפס".

זמינות: חברות מובילות בתחום השבבים והמערכות כבר בוחנות ומשלבות את טכנולוגיית NeuPro  מהדור הבא במוצרי AI עתידיים. שיתופי פעולה ראשוניים אלה מתפרסים על פני מספר שווקים ומסייעים בעיצוב פתרונות המיועדים ליישומי Edge AI , Physical AI ותשתיות  AI . 

ארכיטקטורת NeuPro מהדור הבא זמינה כבר היום ללקוחות נבחרים במסגרת תוכנית גישה מוקדמת (Early Access), וזמינות מסחרית רחבה (General Availability)  מתוכננת לרבעון השני של 2027.

x