智翼端侧AI
CPU+NPU融合解决方案

领域专用处理器的自动化敏捷开发新范式

基于隼瞻 RISC-V 处理器 IP 和 ArchitStudio 敏捷开发平台,打造从硅前到硅后全周期可重构的端侧 AI 处理器集群方案。

端侧 AI 应用场景的痛点

AI 应用的多样性以及对算力需求的持续增长,与端侧芯片在功耗面积上的约束是永恒的矛盾

丰富多样的端侧AI应用场景

  • 语音识别、图像识别、视频分析、自然语言处理等
  • 场景碎片化,需求多样化
Business Scenarios

AI模型种类繁多且持续演进

  • CNN、RNN、Transformer、轻量化模型等
  • 新模型层出不穷,架构复杂度不断提升
AI Models

硬件资源受限是核心挑战

功耗限制 面积约束 实时性要求
Core Challenge

新数据/算子不断涌现

  • 低比特整型、FP8等等
  • 对硬件可编程性和扩展性提出更高要求
New Data Types

端侧AI融合解决方案 —— “智翼”系列 Roadmap

从MCU到高性能边缘计算,全场景覆盖

入门级

轻翊

AI MCU / 目标识别

CPU: Wing-M130 Dhrystone 2.23
NPU: N100
  • 算力: 0.1-0.5 TOPS
  • 主频: 500MHz
  • SRAM: 64KB ~ 1.0MB
中端交互

翔风

语音/手势/人脸识别

CPU: Wing-M510 Coremark 5.5
NPU: P100
  • 算力: 0.5-2 TOPS
  • 主频: 750MHz
  • SRAM: 2.0 - 8.0MB
高端视觉

凌云

机器视觉 / 目标分类

CPU: Wing-A500 SPECint2006: 5/GHz
NPU: P200
  • 算力: 1-8 TOPS
  • 主频: 1GHz
  • SRAM: 8.0 - 16.0MB
旗舰算力

御空

LLM / VLM / 本地部署一体机

CPU: Wing-A900 SPECint2006: 15/GHz
NPU: M100
  • 算力: 4-64 TOPS
  • 主频: 1GHz+
  • 支持各类大模型

领域专用的计算敏捷开发平台

ArchitStudio —— 工程师专注于计算融合核心工作

核心优势

  • 统一、简洁的用户接口

    降低领域专用处理器设计门槛,让软件定义芯片触手可及。

  • 一键式生成交付包

    自动生成工具链与验证环境,大幅提升交付效率。

ArchitStudio Flow
目标程序
Profiler
RISCAL
设计指令
SDK
编译器及工具链 调试器/仿真器
HDK
硬件 RTL 验证环境
专用处理器
验证完成
PPA 优化循环

Archit Fusion AI 统一处理架构

通过统一处理架构归一化六大特征算子,极大提高硬件资源利用率,提升面效能效比。

3D Matrix
Convolution
Normalization
FFT

Unified Processing

Archit Fusion AI

归一化算子

将复杂的AI算法抽象为 Convolution, Matrix, Normalization, FFT, Softmax 等核心算子,实现硬件层面的统一加速。

硅前/硅后可重构

硅前:平台级高度模块化,根据场景“乐高”式拼搭;
硅后:强可编程性,支持软件定义功能调整,延长芯片生命周期。

DSA 架构 + NPU 阵列

结合 RISC-V 通用计算与专用 NPU 阵列,“紧耦合”指令处理高频操作,“松耦合”指令调度大规模矩阵运算。

NPU “瑞士军刀” 一体化工具平台

工具链,决定 NPU 是否‘好用’,而不仅是‘能跑’。

硬件友好性检查

ONNX Model Preparation
Alpha™ Validate
No → Optimize / Yes → Continue
1
2

模型量化与编译

Alpha™ Build
Post-Training Quantization (PTQ)
Alpha™ Compiler

一致性仿真与评估

Bit-accurate Simulation

Alpha™ Simulate
Alpha™ Benchmark
3
4

模型优化服务

Premium Optimization

针对未满足需求的模型进行深度定制优化。

应用部署

AI Runtime Software Stack RTL Simulation / FPGA / ASIC Deployment
5

准备好构建您的 AI 芯片了吗?

依托隼瞻科技成熟的 RISC-V 核与敏捷开发平台,大幅缩短产品上市周期。

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