Ceva’s Next-Generation NeuPro Brings a Unified AI Platform from Sensors to Infrastructure
Ceva is expanding the reach of its neural processing technology with a next-generation NeuPro portfolio designed to serve everything from always-on sensors to AI infrastructure. The announcement introduces four NPU families sharing a common architecture and unified software stack, giving semiconductor developers a consistent foundation for increasingly sophisticated AI products.
세바(Ceva)는 상시 가동형 센서부터 AI 인프라까지 모든 영역을 지원하도록 설계된 차세대 '뉴프로(NeuPro)' 포트폴리오를 통해 신경망 처리 기술의 적용 범위를 확장하고 있습니다. 이번 발표는 공통 아키텍처와 통합 소프트웨어 스택을 공유하는 4개의 NPU 패밀리를 소개하며, 반도체 개발자들에게 점점 더 고도화되는 AI 제품을 위한 일관된 기반을 제공합니다.
Ceva reports up to twice the AI throughput per square millimeter and a 50% improvement in energy efficiency compared with the first generation. Those gains address two priorities across the semiconductor industry: delivering more intelligence within constrained silicon budgets and keeping the energy cost of inference manageable.
세바에 따르면, 차세대 뉴프로는 1세대 대비 제곱밀리미터당 AI 처리량이 최대 2배 향상되었고 에너지 효율은 50% 개선되었습니다. 이러한 성능 향상은 제한된 실리콘 예산 내에서 더 많은 지능을 구현하고 추론에 소모되는 에너지 비용을 관리 가능한 수준으로 유지해야 하는 반도체 산업 전반의 두 가지 우선 과제를 해결해 줍니다.
A Portfolio Built for AI’s Expanding Reach
The four NeuPro families establish a progression across application requirements. NeuPro Nano targets always-on sensing and entry-level perception, where compact implementations and low power consumption are essential. NeuPro Prime supports mainstream convolutional neural network and transformer workloads.
NeuPro Max extends the architecture into advanced edge applications, including high-resolution perception, multimodal models, robotics and on-device assistants. NeuPro Ultra takes the platform into AI infrastructure, supporting complex language model inference and integration into intelligent memory, connectivity and data-processing silicon.
4개의 뉴프로 패밀리는 애플리케이션 요구사항에 따라 단계적인 스펙을 형성합니다.
- 뉴프로 나노(NeuPro Nano): 소형화 구현과 낮은 전력 소모가 필수적인 상시 가동형(always-on) 센싱 및 보급형 인지 기능을 타깃으로 합니다.
- 뉴프로 프라임(NeuPro Prime): 주류 컨볼루션 신경망(CNN) 및 트랜스포머 워크로드를 지원합니다.
- 뉴프로 맥스(NeuPro Max): 고해상도 인지, 멀티모달 모델, 로보틱스, 온디바이스 어시스턴트를 포함한 첨단 엣지 응용 프로그램으로 아키텍처를 확장합니다.
- 뉴프로 울트라(NeuPro Ultra): 복잡한 언어 모델 추론을 지원하고 지능형 메모리, 연결성(connectivity), 데이터 처리 실리콘과의 통합을 도모하여 플랫폼을 AI 인프라 영역으로 확장합니다.
The breadth matters because AI is becoming a coordinated system capability. A physical AI product may combine continuous sensing, visual recognition, language interaction and higher-level reasoning. Providing engines sized for these different tasks gives developers more flexibility to place intelligence where it delivers the greatest value.
이러한 다양성이 중요한 이유는 AI가 조율된 시스템 역량으로 자리 잡고 있기 때문입니다. 물리적 AI 제품은 지속적인 센싱, 시각적 인식, 언어 상호작용, 그리고 고차원 추론을 결합할 수 있습니다. 각기 다른 작업에 알맞은 규모의 엔진을 제공함으로써, 개발자는 지능이 가장 큰 가치를 창출하는 곳에 유연하게 배치할 수 있습니다.
Software Continuity as a Competitive Advantage
One of the portfolio’s strongest features is its unified development environment. A single SDK spans all four families, allowing customers to preserve tools, development practices and software investment as they move between performance levels.
이 포트폴리오의 가장 강력한 특징 중 하나는 통합 개발 환경입니다. 단일 SDK가 4개 패밀리 모두를 아우르기 때문에, 고객은 성능 수준을 이동하더라도 기존의 도구, 개발 관행, 소프트웨어 투자를 그대로 유지할 수 있습니다.
Designers can also combine multiple NeuPro engines within one system-on-chip, assigning workloads to suitable processing resources. That creates opportunities to balance responsiveness, power and cost without adopting unrelated development platforms.
설계자는 또한 하나의 시스템온칩(SoC) 내에 여러 뉴프로 엔진을 결합하여 적절한 처리 리소스에 워크로드를 할당할 수 있습니다. 이를 통해 관련 없는 별도의 개발 플랫폼을 도입하지 않고도 반응성, 전력, 비용 간의 균형을 맞출 수 있는 기회가 마련됩니다.
For semiconductor companies pursuing several AI markets, this continuity could become an advantage. Engineering teams can build expertise around one foundation and apply it across successive products, helping reduce integration complexity and accelerate development.
여러 AI 시장을 공략하는 반도체 기업들에게 이러한 연속성은 강력한 이점이 될 수 있습니다. 엔지니어링 팀은 하나의 기반을 중심으로 전문성을 쌓고 이를 후속 제품 전반에 적용할 수 있어, 통합 복잡성을 줄이고 개발 속도를 가속화하는 데 도움이 됩니다.
Architecture That Reflects Modern AI
The next-generation architecture addresses the changing demands of multimodal, generative and agentic workloads. Support for FP4, FP8 and mixed precision gives developers additional ways to improve inference efficiency while reducing memory requirements and data movement.
차세대 아키텍처는 멀티모달, 생성형, 에이전틱 워크로드의 변화하는 요구사항을 충족합니다. FP4, FP8 및 혼합 정밀도(mixed precision) 지원은 개발자에게 메모리 요구사항과 데이터 이동을 줄이면서 추론 효율을 높일 수 있는 추가적인 방법을 제공합니다.
Higher memory bandwidth, dynamic shapes and paged key-value caching support increasingly demanding transformer applications. Mixture-of-Experts and linear attention support expand the architecture’s relevance to emerging model designs.
더 높아진 메모리 대역폭, 동적 형태(dynamic shapes), 그리고 페이징 처리된 키-밸류 캐싱(paged key-value caching)은 점차 까다로워지는 트랜스포머 애플리케이션을 뒷받침합니다. 전문가 혼합(Mixture-of-Experts) 및 선형 어텐션(linear attention) 지원은 새롭게 등장하는 모델 디자인으로 아키텍처의 활용 범위를 넓혀줍니다.
Ceva also emphasizes improved utilization of compute resources through optimized tensor reshaping, alongside compression, quantization and pruning. Together, these capabilities focus on extracting more useful work from available silicon.
세바는 또한 압축, 양자화(quantization), 프루닝(pruning)과 함께 최적화된 텐서 리셰이핑을 통해 연산 자원의 활용도를 개선하는 점을 강조합니다. 종합하자면, 이러한 기능들은 가용한 실리콘으로부터 더 유용한 작업을 이끌어내는 데 초점을 맞추고 있습니다.
Support for pre-quantized models offers another practical benefit: compatible published checkpoints can be deployed without a separate quantization and calibration step. Simplifying that path can help developers move more efficiently from model selection to product implementation.
사전 양자화된 모델(pre-quantized models)에 대한 지원은 또 다른 실질적인 이점을 제공합니다. 별도의 양자화 및 캘리브레이션 단계 없이도 호환되는 공개 체크포인트를 바로 배포할 수 있습니다. 이 경로를 단순화하면 개발자가 모델 선택에서 제품 구현으로 더 효율적으로 나아갈 수 있습니다.
Why the Infrastructure Expansion Matters
NeuPro Ultra broadens Ceva’s opportunity beyond edge devices. Its support for multi-core processing, multiple users, high memory bandwidth and advanced memory management positions it for demanding inference deployments.
뉴프로 울트라는 세바의 기회를 엣지 디바이스를 넘어 확장합니다. 멀티코어 처리, 다중 사용자, 고 메모리 대역폭, 그리고 첨단 메모리 관리에 대한 지원은 까다로운 추론 배포 환경에 최적화되어 있습니다.
Equally significant is its potential integration into memory and connectivity subsystems. Bringing neural processing closer to data creates another avenue for improving overall system efficiency, complementing the processors that execute the models themselves.
메모리 및 연결성 서브시스템으로의 통합 가능성 역시 그못지않게 중요합니다. 신경망 처리를 데이터에 더 가깝게 배치하는 것은 모델 자체를 실행하는 프로세서를 보완하면서, 전체적인 시스템 효율을 향상시키는 또 다른 길을 열어줍니다.
This gives silicon developers more options for addressing bandwidth pressure and unnecessary data transfers through licensable IP.
이를 통해 실리콘 개발자는 라이선스 가능한 IP를 통해 대역폭 압박과 불필요한 데이터 전송 문제를 해결할 수 있는 더 많은 선택지를 갖추게 됩니다.
A Stronger Foundation for What Comes Next
Ceva says lessons from more than 15 first-generation NeuPro licensees helped shape the new portfolio. That customer experience provides a grounding for its emphasis on balancing compute, memory, bandwidth, power and cost.
세바는 1세대 뉴프로 라이선시 15곳 이상으로부터 얻은 교훈이 새 포트폴리오를 구체화하는 데 도움이 되었다고 밝혔습니다. 이러한 고객 경험은 연산, 메모리, 대역폭, 전력, 비용 간의 균형을 강조하는 데 탄탄한 기반이 됩니다.
Bottom line: The strategic direction is compelling: a scalable architecture that connects diverse AI markets through shared software and engineering investment. With selected customers already receiving early access and general availability planned for the second quarter of 2027, NeuPro gives Ceva a broader platform for participating in AI’s next phase of growth.
요약하자면: 전략적 방향성은 매우 설득력이 있습니다. 공유된 소프트웨어와 엔지니어링 투자를 통해 다양한 AI 시장을 연결하는 확장 가능한 아키텍처이기 때문입니다. 일부 선별된 고객들이 이미 조기 액세스를 제공받았고 2027년 2분기로 일반 가용성이 계획되어 있는 가운데, 뉴프로는 세바가 AI 성장의 다음 단계에 참여할 수 있는 더 넓은 플랫폼을 제공하고 있습니다.
