國(guó)芯科技DPNPU新IP產(chǎn)品最新進(jìn)展，單核支持0.5~4.8TOPS靈活算力配置

電子發(fā)燒友網(wǎng)綜合報(bào)道 國(guó)芯科技發(fā)布公告稱(chēng)，其自主研發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器DPNPU（Dataflow Parallel NPU）新IP產(chǎn)品，在公司內(nèi)部測(cè)試中取得了圓滿(mǎn)成功。

國(guó)芯科技表示，公司最新推出的這款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器DPNPU新IP產(chǎn)品，專(zhuān)為端側(cè)與邊緣計(jì)算設(shè)計(jì)，是一款高性能的AI處理器。它針對(duì)人工智能應(yīng)用中復(fù)雜多變的計(jì)算任務(wù)，進(jìn)行了多方面的優(yōu)化，力求在功耗、性能和靈活性之間達(dá)到最佳平衡，從而為各類(lèi)智能設(shè)備提供高效、可靠且易于擴(kuò)展的算力支持。

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國(guó)芯科技的DPNPU單核具備0.5～4.8 TOPS的靈活算力配置能力，并支持算力的線(xiàn)性擴(kuò)展，能夠根據(jù)不同場(chǎng)景的需求，提供定制化的AI算力解決方案。

在架構(gòu)設(shè)計(jì)上，國(guó)芯科技的DPNPU采用了符合RISC-V指令集架構(gòu)（RISC-V ISA）標(biāo)準(zhǔn)的創(chuàng)新開(kāi)放架構(gòu)。該架構(gòu)通過(guò)將RISC-V核心與高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速單元在架構(gòu)層面進(jìn)行深度融合與優(yōu)化，并設(shè)計(jì)了專(zhuān)用的TDS（Task Distribution&Synchronization）硬件調(diào)度引擎作為核心控制單元，將網(wǎng)絡(luò)模型中的算子序列轉(zhuǎn)化為高效的節(jié)點(diǎn)化任務(wù)流，實(shí)現(xiàn)了任務(wù)管理、數(shù)據(jù)流控制與AI專(zhuān)用計(jì)算的統(tǒng)一高效調(diào)度。此外，該新IP產(chǎn)品還采用了脈動(dòng)陣列高效動(dòng)態(tài)融合技術(shù)，確保了設(shè)備在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行中的穩(wěn)定性和卓越能效表現(xiàn)。

DPNPU內(nèi)置了90多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子，全面覆蓋了CNN、RNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并支持LSTM、GRU等RNN變體。通過(guò)RISC-V指令和硬件通用性設(shè)計(jì)，該產(chǎn)品可擴(kuò)展支持更多算子，為適配未來(lái)不斷涌現(xiàn)的AI模型預(yù)留了充足的空間。同時(shí)，DPNPU還支持訓(xùn)練后量化（PTQ）技術(shù)，提供了對(duì)稱(chēng)量化、非對(duì)稱(chēng)量化、逐層量化和逐通道量化四種方式，并支持INT8和FP16混合精度量化。在保持模型精度的前提下，該新IP產(chǎn)品大幅減少了計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間的占用，實(shí)現(xiàn)了精度與性能的完美平衡。

此外，DPNPU還集成了公司自研的PCD（Parameter Compression&Decompression）模塊，支持參數(shù)壓縮與硬件自動(dòng)解壓縮技術(shù)，有效緩解了數(shù)據(jù)吞吐瓶頸，降低了帶寬壓力，進(jìn)一步提升了整體系統(tǒng)性能。

為了降低AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的門(mén)檻，國(guó)芯科技圍繞自研的DPNPU構(gòu)建了一套完整的軟件生態(tài)——CCore NPU Studio。該生態(tài)集成了完整易用的工具套件、驅(qū)動(dòng)和運(yùn)行時(shí)軟件，縮短了從開(kāi)發(fā)到部署的周期，提升了AI應(yīng)用的落地效率。其中，CCore NPU Studio工具套件為DPNPU提供了端到端的模型部署能力，包括模型轉(zhuǎn)換、預(yù)處理、量化、編譯、仿真等工具軟件；CCore NPU Runtime則提供了DPNPU運(yùn)行時(shí)推理支撐，涵蓋了推理框架軟件和各種擴(kuò)展軟算子庫(kù)；CCore NPU Driver則適配了RISC-V等主流CPU平臺(tái)，支持Linux/RTOS/Bare-metal等不同應(yīng)用環(huán)境需求。

隨著人工智能技術(shù)的加速滲透，工業(yè)控制、智能家電、汽車(chē)電子、醫(yī)療健康等關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)I芯片的需求日益增長(zhǎng)。與云端AI相比，端側(cè)與邊緣側(cè)AI具備實(shí)時(shí)響應(yīng)、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、低網(wǎng)絡(luò)依賴(lài)等顯著優(yōu)勢(shì)，這對(duì)芯片的能效比和算力密度提出了更高要求。國(guó)芯科技的DPNPU在架構(gòu)可行性、能效表現(xiàn)及軟件棧方面均已完成驗(yàn)證，為后續(xù)公司NPU技術(shù)的持續(xù)研發(fā)以及端側(cè)和邊緣側(cè)AI芯片的發(fā)展和應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

國(guó)芯科技表示，公司對(duì)上述DPNPU新IP產(chǎn)品擁有完整的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。本次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器DPNPU新IP產(chǎn)品的研發(fā)成功，是公司在人工智能領(lǐng)域長(zhǎng)期堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的結(jié)果，預(yù)計(jì)將對(duì)公司未來(lái)的市場(chǎng)拓展和業(yè)績(jī)成長(zhǎng)性產(chǎn)生積極影響。