Dòng NPU NeuPro của Ceva được đưa vào sản xuất trong SoC AI biên REGULUS của Mobilint

Ngày 2 tháng 11 năm 2026, Ceva thông báo rằng Mobilint đã tích hợp DSP AI SensPro và NPU NeuPro-Nano của Ceva vào REGULUS, hệ thống trên chip AI biên của Mobilint. Theo Ceva, đây là lần đầu tiên một sản phẩm thuộc dòng NPU NeuPro của hãng được đưa vào sản xuất.

Mobilint là công ty bán dẫn AI không sở hữu nhà máy chế tạo, thành lập năm 2019 và đặt trụ sở tại Seoul, chuyên về NPU và SoC AI dành cho các ứng dụng AI biên và AI trên thiết bị. Ceva cấp phép IP silicon và phần mềm cho các thiết bị biên thông minh, đồng thời cho biết công nghệ của hãng đã được đưa vào hơn 22 tỷ thiết bị của hơn 400 khách hàng.

Bên trong SoC REGULUS

Được thiết kế như một bộ xử lý độc lập dành cho AI trên thiết bị, REGULUS tích hợp DSP AI SensPro và NPU NeuPro-Nano NPN32 trong kiến trúc xử lý của Mobilint. Theo thông báo, chip đạt hiệu năng AI 10 TOPS với mức tiêu thụ điện dưới 3 W và hỗ trợ bộ nhớ tối đa 8 GB; trang sản phẩm REGULUS của Mobilint nêu rõ chip cung cấp khả năng tính toán INT8 mật độ cao trên một chip 17 mm. Thiết kế này hướng đến các ứng dụng AI thời gian thực bị giới hạn về điện năng và không gian, bao gồm robot, máy bay không người lái, thị giác máy, camera thông minh và thiết bị IoT.

Kiến trúc đa động cơ phân bổ các tác vụ cảm biến và AI khác nhau cho động cơ xử lý phù hợp nhất với từng nhiệm vụ. SensPro cung cấp khả năng xử lý có thể lập trình cho các tác vụ cảm biến và xử lý tín hiệu, trong khi NeuPro-Nano đảm nhiệm xử lý mạng nơ-ron cho các ứng dụng suy luận luôn bật, bổ trợ cho kiến trúc xử lý AI độc quyền của Mobilint.

Ngoài khả năng suy luận, SoC còn tích hợp bộ xử lý hình ảnh với HDR và chức năng giảm nhiễu, phần cứng mã hóa video ở độ phân giải 4K với tốc độ 60 khung hình/giây, cùng các kết nối trực tiếp cho camera, màn hình, Ethernet, USB và cảm biến. Mobilint định vị REGULUS là một bộ xử lý hoàn chỉnh có thể chạy Linux và các ứng dụng mà không cần thiết bị chủ, thay vì chỉ là một bộ tăng tốc.

Về phần mềm, SDK qb của Mobilint biên dịch các mô hình PyTorch, TensorFlow và ONNX cho chip; công ty cho biết hơn 490 kiến trúc mô hình thuộc các dòng CNN, RNN và transformer đã được xác thực trên phần cứng của hãng. SDK Yocto Linux bao gồm GStreamer và OpenCV, đồng thời cung cấp trình điều khiển cho camera, video và màn hình.

MLD-R1 và dòng sản phẩm REGULUS

REGULUS hiện đã được trang bị trong bộ tăng tốc AI USB MLD-R1 của Mobilint, lần đầu được giới thiệu sơ bộ tại COMPUTEX 2026 và hiện đang được xuất xưởng. Được thiết kế để bổ sung khả năng AI trên thiết bị cho các hệ thống hiện có, MLD-R1 hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính, phân tích video và AI tạo sinh trong những ứng dụng như nhà máy thông minh, robot, thị giác máy, an ninh, thiết bị y tế và biển báo kỹ thuật số; sản phẩm hỗ trợ các khung PyTorch, ONNX, Hugging Face, TensorFlow, TFLite và Keras.

“REGULUS tập hợp những năng lực xử lý chuyên biệt cần thiết để chạy trực tiếp các tác vụ AI phức tạp trên thiết bị trong điều kiện giới hạn điện năng rất nghiêm ngặt”, Dongjoo Shin, CEO của Mobilint, cho biết. Shin nói rằng IP của Ceva bổ sung các khả năng cảm biến, xử lý tín hiệu và suy luận linh hoạt, đáp ứng những tác vụ mà khách hàng cần thực hiện để xây dựng thế hệ thiết bị biên thông minh tiếp theo.

Mobilint cung cấp REGULUS dưới ba hình thức: mô-đun trên bo mạch MLM-1 để bổ sung AI cho các bo mạch mang tùy chỉnh, bộ công cụ đánh giá REGULUS AI EVK dùng để đo chuẩn hiệu năng và khởi tạo phần mềm, cùng thiết bị USB-C dạng dongle MLD-R1 để bổ sung AI cho các máy tính hiện có. Công ty liệt kê các thiết bị mục tiêu gồm camera AI dùng để kiểm tra dây chuyền sản xuất, máy bay không người lái, camera giám sát AI (CCTV), robot, ki-ốt và các nền tảng hàng không vũ trụ.

Yaron Galitzky, phó chủ tịch điều hành kiêm tổng giám đốc bộ phận AI của Ceva, cho biết REGULUS “đánh dấu một cột mốc quan trọng đối với Ceva, khi đây là lần đầu tiên một sản phẩm thuộc dòng NPU NeuPro của chúng tôi được đưa vào sản xuất”. Ông nói thêm rằng NeuPro-Nano và SensPro kết hợp với nhau để cung cấp khả năng xử lý cảm biến và suy luận hiệu quả, linh hoạt cho những tác vụ mà các thiết bị AI vật lý cần thực hiện ngay tại chỗ và theo thời gian thực.