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六盘水市(六枝特区、水城区、盘州市、钟山区)
仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)
郴州市(北湖区、汝城县、临武县、桂阳县、嘉禾县、桂东县、资兴市、安仁县、苏仙区、宜章县、永兴县)
泸州市(江阳区、纳溪区、合江县、龙马潭区、叙永县、古蔺县、泸县)
张家界市(桑植县、慈利县、武陵源区、永定区)
宝鸡市(渭滨区、金台区、麟游县、凤县、陇县、陈仓区、太白县、凤翔区、眉县、千阳县、扶风县、岐山县)
绥化市(望奎县、青冈县、兰西县、安达市、北林区、海伦市、肇东市、绥棱县、庆安县、明水县)
拉萨市(墨竹工卡县、林周县、城关区、曲水县、达孜区、堆龙德庆区、尼木县、当雄县)
红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、蒙自市、弥勒市、泸西县、元阳县、绿春县、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、建水县、个旧市、开远市)
汕尾市(城区、海丰县、陆丰市、陆河县)
恩施土家族苗族自治州(恩施市、宣恩县、来凤县、咸丰县、利川市、建始县、巴东县、鹤峰县)
临沧市(云县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、永德县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、凤庆县)
宜宾市(叙州区、珙县、南溪区、兴文县、筠连县、高县、江安县、翠屏区、长宁县、屏山县)
百色市(右江区、凌云县、田东县、隆林各族自治县、那坡县、靖西市、平果市、德保县、乐业县、西林县、田阳区、田林县)
福州市(永泰县、晋安区、闽清县、仓山区、罗源县、长乐区、闽侯县、鼓楼区、福清市、平潭县、连江县、台江区、马尾区)
定西市(通渭县、安定区、岷县、陇西县、渭源县、漳县、临洮县)
巴彦淖尔市(五原县、乌拉特中旗、磴口县、临河区、杭锦后旗、乌拉特前旗、乌拉特后旗)
河池市(宜州区、巴马瑶族自治县、凤山县、南丹县、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、天峨县、东兰县、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、金城江区)
吉林市(丰满区、永吉县、船营区、昌邑区、龙潭区、桦甸市、蛟河市、磐石市、舒兰市)
塔城地区(沙湾市、塔城市、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、乌苏市、裕民县)
衡阳市(耒阳市、祁东县、衡南县、蒸湘区、常宁市、珠晖区、雁峰区、衡山县、南岳区、衡阳县、衡东县、石鼓区)
文山壮族苗族自治州(广南县、砚山县、文山市、丘北县、麻栗坡县、西畴县、富宁县、马关县)
河源市(紫金县、连平县、源城区、东源县、龙川县、和平县)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
洛阳市(宜阳县、栾川县、涧西区、瀍河回族区、偃师区、西工区、孟津区、洛龙区、嵩县、汝阳县、伊川县、洛宁县、老城区、新安县)
石河子市(图木舒克市、可克达拉市、双河市、昆玉市、白杨市、阿拉尔市、五家渠市、新星市、胡杨河市、铁门关市、北屯市)
汉中市(西乡县、镇巴县、汉台区、南郑区、佛坪县、城固县、留坝县、洋县、略阳县、勉县、宁强县)
吴忠市(同心县、盐池县、青铜峡市、利通区、红寺堡区)
上海市(长宁区、徐汇区、嘉定区、金山区、松江区、浦东新区、杨浦区、闵行区、静安区、黄浦区、宝山区、虹口区、崇明区、普陀区、青浦区、奉贤区)
北海市(合浦县、银海区、铁山港区、海城区)
聊城市(东阿县、东昌府区、茌平区、阳谷县、高唐县、临清市、冠县、莘县)
贺州市(钟山县、八步区、富川瑶族自治县、昭平县、平桂区)
济宁市(邹城市、曲阜市、金乡县、泗水县、任城区、汶上县、嘉祥县、兖州区、微山县、鱼台县、梁山县)
黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、贞丰县、安龙县、普安县、望谟县、晴隆县、册亨县、兴义市)
太原市(小店区、阳曲县、万柏林区、清徐县、尖草坪区、晋源区、杏花岭区、娄烦县、古交市、迎泽区)
长治市(上党区、屯留区、黎城县、襄垣县、潞州区、潞城区、武乡县、沁县、长子县、沁源县、平顺县、壶关县)
徐州市(鼓楼区、丰县、沛县、睢宁县、邳州市、新沂市、泉山区、铜山区、贾汪区、云龙区)
伊犁哈萨克自治州(巩留县、奎屯市、特克斯县、伊宁市、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、霍城县、新源县、伊宁县、霍尔果斯市、昭苏县)
保定市(定兴县、安国市、雄县、高碑店市、高阳县、唐县、博野县、容城县、徐水区、易县、涿州市、定州市、清苑区、竞秀区、涞源县、顺平县、安新县、涞水县、曲阳县、阜平县、莲池区、满城区、蠡县、望都县)
玉溪市(澄江市、通海县、华宁县、红塔区、新平彝族傣族自治县、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、江川区)
锡林郭勒盟(西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、太仆寺旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、多伦县、镶黄旗、正蓝旗、二连浩特市)
德阳市(广汉市、什邡市、罗江区、旌阳区、中江县、绵竹市)
乌鲁木齐市(头屯河区、达坂城区、沙依巴克区、新市区、水磨沟区、米东区、乌鲁木齐县、天山区)
运城市(闻喜县、垣曲县、万荣县、河津市、平陆县、永济市、稷山县、新绛县、盐湖区、芮城县、临猗县、夏县、绛县)
七台河市(勃利县、桃山区、茄子河区、新兴区)
黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市)
梅州市(五华县、梅县区、平远县、蕉岭县、梅江区、丰顺县、兴宁市、大埔县)
阜阳市(颍上县、界首市、颍州区、太和县、阜南县、临泉县、颍泉区、颍东区)
南昌市(新建区、青云谱区、东湖区、进贤县、红谷滩区、安义县、西湖区、南昌县、青山湖区)
衢州市(江山市、常山县、开化县、龙游县、衢江区、柯城区)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
郑州市(金水区、管城回族区、新密市、荥阳市、上街区、新郑市、二七区、巩义市、中原区、中牟县、惠济区、登封市)
陇南市(礼县、成县、徽县、两当县、康县、武都区、西和县、宕昌县、文县)
四平市(梨树县、铁西区、双辽市、伊通满族自治县、铁东区)
抚顺市(望花区、东洲区、新抚区、抚顺县、清原满族自治县、新宾满族自治县、顺城区)
铜陵市(枞阳县、郊区、义安区、铜官区)
潍坊市(昌乐县、临朐县、寒亭区、诸城市、高密市、安丘市、潍城区、坊子区、昌邑市、青州市、寿光市、奎文区)
金昌市(永昌县、金川区)
甘南藏族自治州(夏河县、碌曲县、舟曲县、迭部县、卓尼县、合作市、临潭县、玛曲县)
莆田市(涵江区、仙游县、秀屿区、荔城区、城厢区)
廊坊市(文安县、香河县、安次区、三河市、大厂回族自治县、大城县、固安县、永清县、霸州市、广阳区)
漯河市(召陵区、源汇区、郾城区、舞阳县、临颍县)
朝阳市(北票市、建平县、龙城区、凌源市、双塔区、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
南宁市(青秀区、马山县、邕宁区、西乡塘区、武鸣区、良庆区、上林县、江南区、宾阳县、隆安县、横州市、兴宁区)
南京市(雨花台区、溧水区、鼓楼区、六合区、江宁区、栖霞区、秦淮区、玄武区、浦口区、建邺区、高淳区)
武汉市(青山区、江岸区、武昌区、江汉区、黄陂区、洪山区、汉阳区、硚口区、江夏区、东西湖区、新洲区、汉南区、蔡甸区)
亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)
呼和浩特市(和林格尔县、托克托县、赛罕区、清水河县、武川县、玉泉区、土默特左旗、回民区、新城区)
济源市
邢台市(临城县、信都区、襄都区、新河县、宁晋县、南宫市、柏乡县、隆尧县、任泽区、临西县、清河县、南和区、巨鹿县、沙河市、广宗县、平乡县、威县、内丘县)
南通市(海门区、崇川区、如皋市、如东县、通州区、启东市、海安市)
宜春市(袁州区、靖安县、铜鼓县、奉新县、丰城市、上高县、樟树市、宜丰县、万载县、高安市)
来宾市(武宣县、象州县、金秀瑶族自治县、兴宾区、忻城县、合山市)
开封市(顺河回族区、兰考县、鼓楼区、通许县、祥符区、龙亭区、尉氏县、禹王台区、杞县)
襄阳市(谷城县、老河口市、保康县、襄城区、樊城区、南漳县、襄州区、枣阳市、宜城市)
庆阳市(宁县、镇原县、环县、庆城县、西峰区、华池县、正宁县、合水县)
辽阳市(宏伟区、弓长岭区、灯塔市、文圣区、辽阳县、白塔区、太子河区)
抚州市(金溪县、黎川县、宜黄县、南城县、崇仁县、东乡区、临川区、广昌县、资溪县、南丰县、乐安县)
金华市(浦江县、永康市、义乌市、磐安县、婺城区、金东区、武义县、兰溪市、东阳市)
黄冈市(蕲春县、英山县、武穴市、红安县、团风县、麻城市、黄梅县、黄州区、浠水县、罗田县)
台州市(玉环市、温岭市、路桥区、黄岩区、三门县、天台县、临海市、仙居县、椒江区)
广州市(从化区、荔湾区、白云区、越秀区、黄埔区、番禺区、花都区、天河区、海珠区、增城区、南沙区)
海南藏族自治州(贵德县、贵南县、同德县、共和县、兴海县)
广元市(朝天区、旺苍县、利州区、昭化区、剑阁县、青川县、苍溪县)
天水市(甘谷县、秦州区、武山县、秦安县、麦积区、清水县、张家川回族自治县)
连云港市(灌云县、赣榆区、海州区、东海县、灌南县、连云区)
漳州市(龙海区、芗城区、龙文区、华安县、长泰区、南靖县、云霄县、诏安县、平和县、漳浦县、东山县)
眉山市(丹棱县、仁寿县、彭山区、青神县、东坡区、洪雅县)
兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、突泉县)
西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
晋城市(泽州县、沁水县、高平市、城区、陵川县、阳城县)
滨州市(博兴县、沾化区、阳信县、邹平市、无棣县、滨城区、惠民县)
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东莞市
乐山市(五通桥区、峨眉山市、马边彝族自治县、井研县、峨边彝族自治县、沐川县、金口河区、市中区、犍为县、沙湾区、夹江县)
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周口市(太康县、郸城县、西华县、鹿邑县、项城市、川汇区、扶沟县、淮阳区、沈丘县、商水县)
保山市(昌宁县、龙陵县、腾冲市、隆阳区、施甸县)
包头市(白云鄂博矿区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、青山区、昆都仑区、东河区、石拐区、九原区、固阳县)
锦州市(义县、凌海市、北镇市、太和区、古塔区、黑山县、凌河区)
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兰州市(榆中县、七里河区、安宁区、永登县、红古区、西固区、皋兰县、城关区)
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中山市
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内蒙古自治区
大连市(瓦房店市、普兰店区、旅顺口区、长海县、庄河市、沙河口区、中山区、金州区、甘井子区、西岗区)
固原市(泾源县、原州区、隆德县、西吉县、彭阳县)
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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