近日，2025玄鐵RISC-V生態(tài)大會(huì)在京召開，全球數(shù)百家企業(yè)及機(jī)構(gòu)齊聚，探討RISC-V與AI融合的技術(shù)路徑與生態(tài)前景。

在DeepSeek等大模型推動(dòng)AI向端側(cè)滲透的浪潮下，邊緣算力需求激增，AI芯片行業(yè)正經(jīng)歷從“云優(yōu)先”到“云邊協(xié)同”的范式轉(zhuǎn)變。作為“玄鐵優(yōu)選伙伴”，愛芯元智攜自研愛芯通元混合精度NPU亮相，展示其如何以開放生態(tài)與專用架構(gòu)，助力大模型在邊端側(cè)高效落地。

大模型“輕量化”浪潮加速邊緣智能

DeepSeek-R1熱潮所帶來(lái)的大模型訓(xùn)練與推理成本降低，推動(dòng)AI應(yīng)用加速?gòu)脑贫讼鲁林吝吘壴O(shè)備。IDC數(shù)據(jù)顯示，未來(lái)幾年邊緣側(cè)數(shù)據(jù)量將占總數(shù)據(jù)量的50%，這些數(shù)據(jù)需依賴端側(cè)AI芯片進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，進(jìn)一步推動(dòng)邊緣AI芯片市場(chǎng)擴(kuò)張。

然而，邊緣場(chǎng)景的碎片化與嚴(yán)苛的功耗限制，也對(duì)傳統(tǒng)算力架構(gòu)提出了挑戰(zhàn)。GPU雖在并行計(jì)算上具備優(yōu)勢(shì)，但其高功耗與固定架構(gòu)難以適配多樣化的端側(cè)需求；而通用CPU的靈活性雖高，卻受限于算力密度。在此背景下，通過RISC-V處理器的高效調(diào)度與NPU的專用加速，實(shí)現(xiàn)算力與能效的平衡已成為共識(shí)。

為邊緣智能而來(lái)

愛芯通元NPU原生支持主流大模型

作為“玄鐵優(yōu)選伙伴”，愛芯元智現(xiàn)場(chǎng)展示的愛芯通元混合精度NPU，就是針對(duì)邊緣場(chǎng)景設(shè)計(jì)的專用AI處理器。其以算子為原子指令集，原生支持DeepSeek、Llama、Qwen等主流大模型結(jié)構(gòu)，通過多線程異構(gòu)多核設(shè)計(jì)與混合精度優(yōu)化，在保證高算力密度的同時(shí)顯著降低功耗。以典型視覺任務(wù)SwinT為例，該NPU可實(shí)現(xiàn)199 FPS/W的超低能耗，能效遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方案。

此外，NPU的靈活擴(kuò)展能力支持算力從4T至256T動(dòng)態(tài)適配，覆蓋從智能攝像頭到車載計(jì)算平臺(tái)的多樣化需求。在智慧城市領(lǐng)域，其硬件壓縮單元與算法優(yōu)化技術(shù)可明顯減少帶寬占用；在智能駕駛場(chǎng)景中，內(nèi)置的Transformer加速模塊可大幅降低BEV（鳥瞰圖）模型推理延遲。這些特性使其成為邊緣大模型落地的關(guān)鍵技術(shù)支撐。

RISC-V與NPU的“雙輪驅(qū)動(dòng)”

RISC-V的開放性為AI芯片定制化提供了底層支持。據(jù)RISC-V國(guó)際基金會(huì)數(shù)據(jù)，2024年全球RISC-V芯片出貨量已超100億顆，其中30%應(yīng)用于AI加速場(chǎng)景。愛芯元智深度融入玄鐵生態(tài)，將自研愛芯通元NPU與玄鐵RISC-V處理器結(jié)合，提供從感知、計(jì)算到數(shù)據(jù)處理的端到端解決方案。

此次大會(huì)上，基于玄鐵C920處理器的AI PC原型機(jī)成功運(yùn)行Llama、DeepSeek等模型，驗(yàn)證了“RISC-V+NPU”異構(gòu)架構(gòu)在端側(cè)大模型部署中的可行性。而愛芯通元NPU單位能耗性能領(lǐng)先行業(yè)平均水平，為邊緣設(shè)備運(yùn)行復(fù)雜AI模型樹立了新標(biāo)桿。

當(dāng)前，AI芯片行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)已從單純算力比拼轉(zhuǎn)向場(chǎng)景化適配能力。愛芯元智以“普惠AI造就美好生活”為使命，通過愛芯通元NPU與玄鐵RISC-V的深度協(xié)同，成為驅(qū)動(dòng)行業(yè)從“云端集中”邁向“邊緣智能”的關(guān)鍵力量。

AI技術(shù)和應(yīng)用的持續(xù)革新，帶來(lái)邊緣AI的算力爆發(fā)。愛芯元智聯(lián)合創(chuàng)始人、副總裁劉建偉表示，愛芯通元NPU與玄鐵RISC-V IP的結(jié)合，打造出高能效AI計(jì)算平臺(tái)，滿足邊端不同場(chǎng)景下對(duì)感知、計(jì)算和數(shù)據(jù)處理能力的需求。未來(lái)，雙方將繼續(xù)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，探索AI算力提升及行業(yè)落地，我們相信，高效AI推理芯片的應(yīng)用也將迎來(lái)更廣闊的天地。