CEVA, Inc. a annoncé que Novatek Microelelctonics Corp, une société leader dans la conception de puces sans usine, a licencié et déployé le DSP SP500 de la famille d'architecture DSP SensPro2 Sensor Hub de CEVA dans sa dernière génération de SoC de caméra IP multi-capteurs NT98530 ciblant la surveillance, le commerce de détail, la ville intelligente, le transport et plus encore. Novatek a été classé n°2 à Taïwan et n°6 dans le monde en termes de revenus des fabless chip design house en 2021, et se spécialise dans les solutions totales d'affichage intelligent et d'image intelligente, allant d'une gamme complète de circuits intégrés d'affichage et de SoC pour tous les types d'applications d'affichage et d'image.

À ce jour, Novatek a expédié plus d'un milliard de SoC dans le monde. Ce dernier engagement prolonge le long et fructueux partenariat entre les deux sociétés, qui s'étend sur près d'une décennie de licence de plusieurs générations de DSP de vision par ordinateur, d'audio/voix et d'IA de CEVA. Les sociétés présenteront cette dernière solution de caméra Edge AI au CES 2023 dans la suite de réunion de CEVA.

Le SoC NT98530 de Novatek est un SoC hautement intégré avec une haute qualité d'image, un faible débit binaire, une faible consommation d'énergie, offrant la meilleure solution de caméra IP Edge-Computing en termes de coût/performance du marché pour les caméras de sécurité multi-capteurs. Elle prend en charge jusqu'à 640M pixels/seconde pour atteindre des performances vidéo de plus de 8MPixels/60FPS tout en exécutant simultanément une IA avancée sur chaque image, avec une consommation d'énergie minimale. Le SensPro2 intégré, la dernière génération de DSP de CEVA, ainsi que ses SDK complets et optimisés offrent une amélioration de la performance du DSP jusqu'à 6 fois en vision par ordinateur, une amélioration de l'inférence IA jusqu'à 2 fois et une réduction de la consommation d'énergie de 20 % par rapport à son prédécesseur, ce qui garantit que le dernier SoC de Novatek dispose d'une performance suffisante pour prendre en charge les algorithmes de vision par ordinateur et l'inférence des réseaux neuronaux les plus complexes.