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紧急维修响应：对于紧急维修需求，提供24小时响应服务，确保问题及时解决。
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美满生活，从开始”观看中心致力于打造优质家电售后品牌。我们坚信的努力，将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活，离不开卓越的产品和无忧的售后服务。经过十几年的坚持不懈的努力，我们在写下了无数售后辉煌的篇章。满意的售后服务离不开热诚优质的服务。“质量至上，服务用户”，这是我们售后永恒不变的售后观念。客户的满意，是我们的更终目标。一直以来，我们在产品、服务的质量不断提升，不遗余力。“有问必复、有诉必应，从优从速”是我们对观看中心的一贯要求，我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信，有要求，有追求，才会有成绩；有要求，有追求，客户才会满意；我们更加坚信，美满生活，从开始。
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全国服务区域：
果洛藏族自治州(玛沁县、甘德县、久治县、达日县、玛多县、班玛县)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市)
邵阳市(邵东市、洞口县、新宁县、新邵县、双清区、武冈市、绥宁县、城步苗族自治县、邵阳县、大祥区、北塔区、隆回县)
锡林郭勒盟(苏尼特右旗、二连浩特市、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、正蓝旗、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、锡林浩特市、阿巴嘎旗、镶黄旗、多伦县)
乌鲁木齐市(米东区、乌鲁木齐县、天山区、达坂城区、新市区、头屯河区、水磨沟区、沙依巴克区)
广西壮族自治区
咸阳市(泾阳县、长武县、三原县、秦都区、淳化县、旬邑县、武功县、兴平市、乾县、礼泉县、渭城区、杨陵区、永寿县、彬州市)
西宁市(湟源县、大通回族土族自治县、城北区、城西区、城东区、城中区、湟中区)
呼伦贝尔市(阿荣旗、根河市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、牙克石市、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、鄂温克族自治旗、海拉尔区、额尔古纳市、陈巴尔虎旗、扎赉诺尔区、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、满洲里市)
镇江市(润州区、丹阳市、扬中市、句容市、丹徒区、京口区)
阿里地区(噶尔县、札达县、革吉县、日土县、改则县、普兰县、措勤县)
濮阳市(台前县、范县、华龙区、濮阳县、清丰县、南乐县)
沧州市(吴桥县、河间市、沧县、泊头市、盐山县、任丘市、孟村回族自治县、肃宁县、运河区、黄骅市、东光县、海兴县、青县、新华区、献县、南皮县)
徐州市(铜山区、沛县、睢宁县、邳州市、鼓楼区、泉山区、贾汪区、云龙区、新沂市、丰县)
娄底市(涟源市、双峰县、冷水江市、新化县、娄星区)
成都市(青白江区、彭州市、武侯区、成华区、金堂县、郫都区、邛崃市、新津区、双流区、都江堰市、金牛区、崇州市、龙泉驿区、青羊区、温江区、新都区、蒲江县、大邑县、简阳市、锦江区)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
金昌市(永昌县、金川区)
乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)
本溪市(溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、桓仁满族自治县、明山区、平山区)
安阳市(林州市、龙安区、内黄县、殷都区、滑县、文峰区、汤阴县、安阳县、北关区)
内蒙古自治区
丽水市(龙泉市、云和县、莲都区、庆元县、青田县、景宁畲族自治县、遂昌县、松阳县、缙云县)
黔东南苗族侗族自治州(天柱县、施秉县、丹寨县、麻江县、镇远县、凯里市、台江县、黎平县、锦屏县、雷山县、剑河县、榕江县、三穗县、岑巩县、从江县、黄平县)
铜仁市(德江县、玉屏侗族自治县、思南县、石阡县、印江土家族苗族自治县、万山区、江口县、沿河土家族自治县、碧江区、松桃苗族自治县)
通辽市(奈曼旗、霍林郭勒市、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、库伦旗、科尔沁左翼中旗、开鲁县)
肇庆市(四会市、端州区、德庆县、鼎湖区、怀集县、封开县、广宁县、高要区)
淮安市(淮阴区、清江浦区、金湖县、洪泽区、涟水县、淮安区、盱眙县)
锦州市(凌河区、凌海市、黑山县、太和区、义县、北镇市、古塔区)
大理白族自治州(鹤庆县、云龙县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、祥云县、宾川县、大理市、巍山彝族回族自治县、弥渡县、洱源县、永平县、剑川县)
益阳市(安化县、赫山区、资阳区、桃江县、沅江市、南县)
保定市(安新县、竞秀区、定州市、易县、徐水区、安国市、定兴县、雄县、顺平县、容城县、清苑区、曲阳县、涞水县、唐县、涿州市、高阳县、望都县、蠡县、满城区、博野县、高碑店市、涞源县、阜平县、莲池区)
南充市(顺庆区、蓬安县、南部县、阆中市、营山县、西充县、仪陇县、高坪区、嘉陵区)
黄冈市(英山县、武穴市、红安县、浠水县、麻城市、团风县、罗田县、黄梅县、蕲春县、黄州区)
南阳市(社旗县、淅川县、镇平县、方城县、邓州市、唐河县、南召县、卧龙区、新野县、桐柏县、内乡县、宛城区、西峡县)
平顶山市(石龙区、汝州市、新华区、舞钢市、郏县、湛河区、鲁山县、宝丰县、叶县、卫东区)
自贡市(荣县、贡井区、富顺县、沿滩区、自流井区、大安区)
湘西土家族苗族自治州(保靖县、永顺县、凤凰县、花垣县、泸溪县、吉首市、龙山县、古丈县)
洛阳市(瀍河回族区、涧西区、孟津区、栾川县、宜阳县、汝阳县、洛宁县、偃师区、老城区、洛龙区、嵩县、新安县、伊川县、西工区)
吉林市(船营区、龙潭区、蛟河市、舒兰市、昌邑区、桦甸市、丰满区、磐石市、永吉县)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
广州市(增城区、天河区、花都区、黄埔区、番禺区、南沙区、越秀区、荔湾区、海珠区、白云区、从化区)
包头市(九原区、石拐区、昆都仑区、青山区、白云鄂博矿区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、东河区)
白银市(白银区、靖远县、平川区、会宁县、景泰县)
武汉市(武昌区、江岸区、黄陂区、新洲区、江夏区、东西湖区、青山区、汉阳区、洪山区、硚口区、江汉区、汉南区、蔡甸区)
喀什地区(岳普湖县、疏勒县、喀什市、麦盖提县、伽师县、泽普县、疏附县、叶城县、英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、巴楚县)
六安市(叶集区、金寨县、霍邱县、金安区、舒城县、裕安区、霍山县)
荆门市(掇刀区、京山市、钟祥市、沙洋县、东宝区)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿图什市、阿合奇县)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、裕民县、塔城市、乌苏市、托里县、沙湾市)
株洲市(石峰区、芦淞区、茶陵县、醴陵市、天元区、炎陵县、渌口区、荷塘区、攸县)
海西蒙古族藏族自治州(都兰县、茫崖市、德令哈市、格尔木市、乌兰县、天峻县)
大连市(西岗区、旅顺口区、金州区、甘井子区、瓦房店市、长海县、普兰店区、中山区、庄河市、沙河口区)
渭南市(蒲城县、韩城市、华阴市、富平县、合阳县、临渭区、华州区、白水县、潼关县、大荔县、澄城县)
宣城市(旌德县、绩溪县、宣州区、泾县、广德市、宁国市、郎溪县)
三沙市(南沙区、西沙区)
东莞市
拉萨市(尼木县、林周县、当雄县、堆龙德庆区、曲水县、达孜区、墨竹工卡县、城关区)
张掖市(临泽县、肃南裕固族自治县、山丹县、甘州区、高台县、民乐县)
北京市(大兴区、房山区、昌平区、丰台区、密云区、延庆区、朝阳区、东城区、通州区、海淀区、门头沟区、石景山区、顺义区、平谷区、西城区、怀柔区)
龙岩市(武平县、长汀县、永定区、连城县、上杭县、新罗区、漳平市)
温州市(平阳县、鹿城区、洞头区、瑞安市、泰顺县、乐清市、苍南县、文成县、瓯海区、永嘉县、龙港市、龙湾区)
吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)
阿勒泰地区(阿勒泰市、福海县、青河县、富蕴县、布尔津县、哈巴河县、吉木乃县)
武威市(天祝藏族自治县、凉州区、民勤县、古浪县)
天津市(河西区、静海区、宁河区、河东区、东丽区、津南区、西青区、蓟州区、滨海新区、河北区、武清区、红桥区、北辰区、南开区、宝坻区、和平区)
辽源市(东丰县、西安区、龙山区、东辽县)
随州市(广水市、随县、曾都区)
十堰市(竹山县、郧西县、张湾区、竹溪县、郧阳区、丹江口市、房县、茅箭区)
宜昌市(伍家岗区、五峰土家族自治县、兴山县、长阳土家族自治县、猇亭区、秭归县、枝江市、远安县、西陵区、宜都市、夷陵区、点军区、当阳市)
赣州市(安远县、信丰县、崇义县、石城县、兴国县、赣县区、宁都县、上犹县、于都县、章贡区、定南县、会昌县、全南县、瑞金市、龙南市、南康区、大余县、寻乌县)
阿坝藏族羌族自治州(红原县、汶川县、壤塘县、茂县、金川县、马尔康市、若尔盖县、松潘县、九寨沟县、小金县、理县、阿坝县、黑水县)
齐齐哈尔市(克山县、龙沙区、克东县、讷河市、富裕县、龙江县、建华区、昂昂溪区、泰来县、碾子山区、甘南县、梅里斯达斡尔族区、铁锋区、富拉尔基区、依安县、拜泉县)
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邢台市(清河县、信都区、沙河市、宁晋县、广宗县、临城县、内丘县、平乡县、新河县、襄都区、柏乡县、任泽区、南宫市、隆尧县、临西县、威县、南和区、巨鹿县)
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定西市(岷县、临洮县、漳县、陇西县、渭源县、通渭县、安定区)
滁州市(定远县、天长市、来安县、南谯区、凤阳县、明光市、琅琊区、全椒县)
绥化市(望奎县、肇东市、庆安县、明水县、安达市、兰西县、绥棱县、北林区、海伦市、青冈县)
海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、海晏县、祁连县)
常州市(钟楼区、金坛区、溧阳市、武进区、天宁区、新北区)
中山市
遵义市(红花岗区、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、绥阳县、播州区、正安县、赤水市、汇川区、仁怀市、余庆县、凤冈县、湄潭县、习水县)
安康市(平利县、白河县、岚皋县、镇坪县、石泉县、汉阴县、旬阳市、宁陕县、汉滨区、紫阳县)
临汾市(浮山县、永和县、乡宁县、翼城县、尧都区、侯马市、霍州市、襄汾县、吉县、曲沃县、安泽县、古县、大宁县、汾西县、隰县、洪洞县、蒲县)
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驻马店市(新蔡县、上蔡县、泌阳县、确山县、驿城区、汝南县、平舆县、遂平县、西平县、正阳县)
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扬州市(仪征市、宝应县、高邮市、广陵区、邗江区、江都区)
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营口市(大石桥市、站前区、西市区、盖州市、老边区、鲅鱼圈区)
1.AMD新款EPYC处理器完成流片采用台积电2nm工艺
2.台积电计划2027年量产面板级先进封装
3.苹果将分析设备用户数据以增强人工智能技术
4.消息称中国台湾竞购者正在争夺AMD的ZT服务器资产
5.五家美企联合起诉特朗普政府，要求阻止其征收关税
6.视觉Transformer已经超越CNN：原因分析以及如何发挥它们的最佳性能
1.AMD新款EPYC处理器完成流片采用台积电2nm工艺
当地时间周一（4月14日），AMD宣布代号为“Venice”的第六代AMDEPYC处理器完成流片，预计将于2026年推出。
据悉，Venice是业界首个采用台积电N2制程技术流片的HPCCPU设计，凸显了AMD积极的产品路线图以及台积电生产节点的准备就绪。
AMD董事长兼CEO苏姿丰表示，台积电多年来一直是AMD重要的合作伙伴，AMD是台积电2nm制程以及硅谷州晶圆21厂的首家HPC客户，充分展现双方紧密合作，共同推动创新并提供先进技术，为未来发展提供动力。
台积电董事长兼总裁魏哲家表示，台积电与AMD的合作推动了显著的技术扩展，为高效晶圆带来了更佳的效果、功耗效率和良率。
台积电的N2工艺是其首个基于环栅（GAA）纳米片晶体管的制程技术。该公司预计，与上一代N3（3nm级）相比，该制程技术将使功耗降低24%至35%，或在恒压下提高15%的性能，同时晶体管密度也将提升1.15倍。这些提升主要得益于新型晶体管和N2NanoFlex设计技术协同优化框架。
另外，AMD宣布已成功验证了由台积电在其位于亚利桑那州凤凰城附近的Fab21工厂生产的第五代EPYC处理器的硅片。这意味着该公司部分当前一代EPYCCPU现在可以在美国生产。
苏姿丰表示，该公司将在美国生产更多的人工智能服务器。
2.台积电计划2027年量产面板级先进封装
据报道，台积电即将完成面板级先进芯片封装（PLP）的研发，并计划在2027年左右开始小批量生产。
为满足对更强大的人工智能芯片的需求，面板级先进芯片封装将使用可容纳更多半导体的方形基板而非传统的300mm圆形基板。
两位消息人士透露，台积电新一代封装技术的首代产品将使用310mm×310mm的基板。这比芯片制造商此前试验的510mm×515mm尺寸小得多，但仍然比传统圆形晶圆提供更多的表面积。
台积电正在加快开发进度。消息人士称，该公司正在中国台湾桃园市建设一条试点生产线，目标是在2027年左右开始小规模生产。
全球最大的芯片封装和测试供应商日月光早些时候证实，它正在建设一条采用600mm×600mm基板的面板级芯片封装线，但后来当它了解到台积电的起步尺寸较小时，决定在高雄再建一条与台积电相同尺寸的试生产线。
芯片封装曾被认为比芯片生产技术要求低。然而，对于人工智能计算芯片而言，诸如台积电CoWos芯片封装技术等先进封装方法，如今已变得与芯片制造同等重要。这是因为先进封装技术可将GPU、CPU和高带宽内存（HBM）集成到一块超级芯片中，例如英伟达的Blackwell。博通、亚马逊、谷歌和AMD也依赖台积电的CoWoS技术来满足其芯片封装需求。
3.苹果将分析设备用户数据以增强人工智能技术
据科技记者马克·古尔曼（MarkGurman）最新发布的消息，苹果公司将开始分析客户设备上的数据，以改进其人工智能平台，此举旨在保护用户信息，同时帮助其赶上人工智能竞争对手。
如今，苹果通常使用合成数据来训练人工智能模型，这些信息旨在模拟现实世界的输入，但不包含任何个人信息。但这些合成信息并不总是代表真实的客户数据，这使得其人工智能系统更难正常工作。
苹果的新方法将解决该问题，同时确保用户数据保留在客户的设备上，不会直接用于训练AI模型。此举旨在帮助苹果赶上OpenAI和AlphabetInc.等隐私限制较少的竞争对手。
该技术的工作原理如下——它获取苹果创建的合成数据，并将其与iPhone、iPad和Mac电子邮件应用程序中最近的用户电子邮件样本进行比较。通过使用真实的电子邮件来检查虚假输入，苹果可以确定其合成数据集中哪些内容与真实消息最一致。
这些技术将帮助苹果改进其AppleIntelligence平台中的文本相关功能，例如通知中的摘要、写作工具中综合思想的能力以及用户消息的回顾。
苹果4月14日在其机器学习博客的一篇文章中写道：“在创建合成数据时，我们的目标是生成在主题或风格上与真实内容足够相似的合成句子或电子邮件，以帮助改进我们的摘要模型，但苹果不会从设备中收集电子邮件。”
大型语言模型是现代人工智能的核心技术，它们为苹果去年发布的AppleIntelligence功能提供支持。除了使用合成数据外，苹果还利用从第三方获得许可或通过扫描开放互联网找到的信息来训练其模型。对合成数据的依赖有其缺陷，该公司的工具会在通知中歪曲想法，并且在某些情况下无法提供准确的文本摘要。
从理论上讲，新系统可以改进苹果的模型，这是其在热门人工智能领域成为有力竞争对手的关键一步。苹果的人工智能团队发现其产品落后于竞争对手，这促使其最近对Siri语音助手及相关工作进行了管理层重组。
该公司将在即将发布的iOS和iPadOS18.5以及macOS15.5测试版中推出新系统。周一早些时候，这些即将发布的版本的第二次Beta测试已提供给开发人员。
苹果还表示，它正在采取以隐私为中心的方式，改进用于支持其他AppleIntelligence功能的模型，例如ImagePlayground、ImageWand、MemoriesCreation和VisualIntelligence。
该公司已经利用一项名为“差异隐私”的技术来改进其Genmoji功能，该功能允许用户创建自定义表情符号。苹果在博客文章中表示，该系统使用该系统“识别流行的提示和提示模式，同时提供数学保证，确保独特或罕见的提示不会被发现”。
这个想法是为了追踪模型在多个用户提出相同请求的情况下的响应情况，比如，要求一只带着公文包的恐龙并改善这些情况下的结果。这些功能仅适用于选择启用设备分析和产品改进功能的用户。这些选项可在公司设备“设置”应用中的“隐私和安全”选项卡中进行管理。
苹果表示：“基于我们多年来使用差异隐私等技术以及合成数据生成等新技术的经验，我们能够改进AppleIntelligence功能，同时保护选择加入设备分析程序的用户的隐私。”
苹果的人工智能团队几个月来一直处于动荡之中，媒体报道了该团队的困境、领导问题、产品延迟和高管变动。
今年3月，苹果对其人工智能团队的部分管理层进行了改组，将Siri的管理职责从高管JohnGiannandrea手中剥离，并将语音助手团队移交给VisionPro创始人MikeRockwell和软件主管CraigFederighi。苹果计划在6月份宣布AppleIntelligence的升级，但要到明年才会实现Siri期待已久的功能。
4.消息称中国台湾竞购者正在争夺AMD的ZT服务器资产
报道，知情人士透露，仁宝电脑、纬创资通旗下纬颖科技以及美国捷普将对AMD的人工智能服务器组装厂提交修改后的报价。此前有消息称，英业达和和硕也对这些资产感兴趣，但这两家公司后来已退出竞标。
知情人士称，AMD正与顾问合作，并要求在未来几天提交新的报价，该公司计划在第二季度末完成出售，交易价值可能在30亿美元至40亿美元之间。
此次出售位于得克萨斯州和新泽西州的美国制造资产正值许多中国台湾电子公司争相在美国建厂，以规避美国总统特朗普当前或未来加征的关税之际。一位知情人士表示，竞标者认为这些工厂很有价值，因为它们拥有1500名技术熟练的员工。
AMD通过斥资49亿美元收购ZTSystems继承了这些工厂，该交易于3月底完成。AMD去年表示，将出售制造业务，以避免与戴尔和惠普等客户竞争。
审议仍在进行中，目前还不确定AMD是否能够达成协议。
行业研究分析师KunjanSobhani和OscarHernandezTejada此前估计，该制造部门的售价可能在15亿美元至30亿美元之间。在被AMD收购前的12个月里，该服务器制造业务的营收约为100亿美元。
对于潜在买家来说，这是一个抢占用于制造人工智能热潮核心的服务器设施的机会。人工智能芯片领域的主导者英伟达表示，计划在未来四年内通过制造合作伙伴关系在美国生产价值高达5000亿美元的人工智能基础设施。
包括鸿海在内的中国台湾企业都依赖墨西哥作为其重要的人工智能服务器组装和零部件生产中心。自2024年11月特朗普胜选以来，鸿海已在美国购置土地，并于上个月表示将宣布加大对美投资。其中国台湾同行广达董事会也已批准为其美国子公司增资2.3亿美元。
5.五家美企联合起诉特朗普政府，要求阻止其征收关税
一个法律倡导组织请求美国国际贸易法院阻止唐纳德·特朗普总统对外国贸易伙伴征收全面关税，称总统超越了其职权。
该诉讼由无党派组织“自由司法中心”代表五家从受关税影响国家进口商品的美国小型企业提起。该诉讼质疑特朗普4月2日“解放日”征收的关税，以及美国单独对中国征收的关税。
自由司法中心高级法律顾问JeffreySchwab在一份声明中表示：“任何个人都不应有权征收对全球经济造成如此巨大影响的税款。宪法赋予国会制定税率（包括关税）的权力，而不是总统。”
白宫发言人HarrisonFields在一份声明中为特朗普的关税政策辩护。
“反特朗普人士会一直反对他，但特朗普总统正在捍卫民众利益，阻止我们的贸易伙伴（尤其是中国）利用美国。他的计划为企业和工人创造了公平的竞争环境，以应对美国长期存在的贸易逆差这一国家紧急状态。”HarrisonFields说道。
特朗普政府在佛罗里达州联邦法院面临类似的诉讼，一位小企业主请求法官阻止对中国征收关税。
特朗普对所有国家/地区的商品征收10%的关税，并对政府认为对美国进口设置高壁垒的国家/地区提高关税，随后他暂停了对其中大部分国家/地区的关税90天。
特朗普总统的行政命令援引了包括《国际紧急经济权力法》在内的法律，该法赋予总统特殊权力，以应对美国面临的异常或特殊威胁。
在诉讼中，自由司法中心表示，该法律并未赋予总统征收关税的权力。
诉讼称：“利用《国际紧急经济权力法》征收关税尚无先例。其他任何总统都从未这样做过，也从未声称拥有这样做的权力。”
6.视觉Transformer已经超越CNN：原因分析以及如何发挥它们的最佳性能
现在大家已不再讨论“ViT是否会取代CNN”。它们已经完成了这场超越。现在新的挑战是：如何让ViT高效运行在真正为它量身打造的硬件上。
视觉AI已不再依赖CNN——接下来会如何发展？
多年来，卷积神经网络（CNN）在人工智能视觉领域一直占据主导地位，广泛用于自动驾驶辅助、人脸识别、视频监控等场景。但现在，行业已经转向——视觉Transformer（VisionTransformer，ViT）现已被公认为在很多计算机视觉任务中表现更优。ViT能理解全局信息，具备抗干扰能力，并能处理复杂场景，已经成为视觉AI的新标配。
现在大家已不再讨论“ViT是否会取代CNN”。它们已经完成了这场超越。现在新的挑战是：如何让ViT高效运行在真正为它量身打造的硬件上。
本文将探讨ViT成为首选的原因、ViT的关键不同之处，以及要最大限度地发挥其的性能，哪些硬件功能必不可少。
为什么视觉Transformer会全面胜出？
CNN用自下而上的方式处理图像，从边缘到特征逐层提取，最后识别出完整的物体。这种方法对于干净、理想的图像效果很好，但若遇到遮挡、图像损坏或对抗性噪声时，就容易出错。而Transformer是在整体上对图像进行分析，通过注意力机制理解图像中各区域之间的关系。
《量子杂志》曾用一个生动的比喻说明：“CNN像是从单个像素开始逐步放大；Transformer则像是慢慢让整幅模糊图像逐渐聚焦。”
这种方式使得ViT具有显著优势：
●复杂场景中的卓越物体识别能力——CNN专注于局部特征，而ViT不同，它考虑的是全局背景，因此在杂乱的环境中（如部分被车辆遮挡的行人），ViT表现远优于CNN。
●更强的抗干扰能力——CNN容易被细微像素扰动误导（如将停车标志误识别为让行标志）。ViT的整体性分析使其更难被干扰。
●更优的场景解析适应性——像自动驾驶这样的任务，不只需要识别物体，还要分割场景、规划路径。ViT在这些方面表现非常优秀。
当然，这些优势需要代价：ViT计算复杂度高，对算力的需求远超CNN。因此，当下的研究焦点转为了AI硬件优化。
什么样的硬件才能真正释放ViT的潜力？
要让ViT在边缘AI应用中发挥全部实力，底层硬件需针对其独特计算需求优化。支持ViT的神经网络处理器（NPU）需具备以下能力：
1.高效的注意力机制加速——ViT依赖矩阵乘法与注意力层，而非CNN的卷积运算，硬件需针对性优化，必须有能力快速处理这类计算流程。
2.混合数据类型支持——ViT的注意力计算需浮点精度，而多层感知机（MLP）阶段则可用低位整数（如INT8），硬件需平滑切换。硬件必须流畅无阻地处理这种过渡。
3.结构化与非结构化稀疏计算加速——ViT存在大量冗余计算（如零值乘法）。高效硬件可跳过这些非必要步骤，提升速度与能效。
4.高吞吐量定制算子——将计算任务安排在外部加速器通常会拖慢推理速度。相反，硬件必须将定制算子与Transformer核心集成到同一流水线中，才能实现最高效率。
5.并行与多核心计算能力——场景分割与理解需大量并行运算。要高效完成此类任务，多引擎支持不可或缺。
6.模型压缩与剪枝支持——ViT参数量巨大，可达数十亿。支持剪枝和压缩的硬件，可最大限度地减少加载时间和内存压力。
7.片上处理减少内存瓶颈——部分先进的ViT方案可直接在本地设备端运行，无需外部内存，显著提升边缘AI效率。
未来已来：ViT专用硬件是下一站
视觉AI正迅速演进，ViT已在自动驾驶、安防等关键领域超越CNN。下一挑战在于确保NPU硬件在高效支持ViT的同时，兼顾能效与实时性。
在CEVA，我们已将上述硬件优化集成至NeuPro-MNPUIP。若想了解我们如何推动高性能ViT应用落地，欢迎访问官网或联系我们深入交流。
AI视觉的未来已至——请确保您的硬件也能跟上。（来源：CEVAIP）
新闻结尾
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