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。

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。

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

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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