邊緣AI正當時，Imagination押注GPU的「AI進化」

　　導語

　　在人工智能推理日益走向邊緣計算的浪潮中，Imagination推出全新E系列(E-Series)GPU IP，以革命性的“AI+圖形”深度融合架構，回應邊緣側對低功耗、高靈活性與強算力的多重需求。通過架構創新、算力擴展、功耗優化以及軟件生態配套，E系列試圖重新定義“邊緣AI計算”的邊界，并提供一條兼顧靈活性與高效性的技術路徑。

　　邊緣AI進入加速期，GPU迎來轉型窗口

　　當前邊緣側AI推理正以前所未有的速度增長。從市場應用端來看，自動駕駛、智能手機、工廠設備、甚至消費級機器人，都在逐步脫離云端，開始在本地完成圖像識別、路徑規劃、語音交互等智能化任務。

　　Imagination中國區技術總監艾克指出，邊緣AI需求的爆發源于多重因素：一是隱私敏感數據(如健康數據或企業數據)無法上云;二是實時性要求(如輔助駕駛的瞬時響應);三是邊緣設備的資源限制(如功耗和算力)。據統計，Hugging Face上AI模型下載量從2023年的70萬激增至2025年的700萬，反映了邊緣側模型部署的幾何級增長。同時，AI算法從卷積神經網絡(CNN)到Transformer，再到圖生視頻等復雜多模態模型的快速迭代，對硬件的靈活性和并行計算能力提出了更高要求。

　　圖源：Imagination(下同)

　　傳統處理器架構在應對邊緣AI時各有優劣：CPU靈活，但處理并行任務吃力;NPU強大，卻在應對新模型、新算子時捉襟見肘;GPU，特別是可編程的通用GPU，恰好介于兩者之間。但傳統GPU并非為AI推理而生，其架構仍有諸多優化空間。在當前AI工作負載逐年變化的情況下，AI硬件系統仍需要一定程度的靈活性和通用加速能力，以確保設備的未來適用性。而Imagination的E系列GPU IP正是在這個夾縫中開辟了一條新路。

　　E系列：GPU設計的范式轉變

　　架構革新：圖形與AI的深度融合

　　E系列GPU是Imagination產品線的一次重大飛躍，其最 大的亮點，在于其對“AI+圖形”融合的系統性重構。

　　據Imagination中國區技術總監艾克的介紹，Imagination多年來在圖形處理上積累的大量技術，例如分塊延遲渲染技術(TBDR)、壓縮緩沖等技術，天然具備低功耗、高利用率的特點。當這些架構被用來服務AI推理時，展現出強大的性能密度優勢。E-Series 將AI加速能力“原生”嵌入GPU體系，讓GPU從圖形引擎演進為通用AI處理核心。

　　眾所周知，Imagination的PowerVR GPU架構以能效著稱，已在功耗受限設備中應用近二十年。然而，在硬件功耗與面積控制方面，E系列在相同工藝節點下比前一代D系列實現了35%的平均能效提升。其背后關鍵就在于，E-Series引入的全新爆發式處理器（Burst Processors）技術，得益于指令調度路徑壓縮、本地寄存器(每個計算單元配備近 0.5MB 寄存空間)的復用機制、矩陣乘法運算單元的集成優化等架構升級。與傳統NPU相比，E系列無需回退至CPU處理“未知算子”，極大提升了系統穩定性和靈活性。

　　與NPU相比，E 系列的優勢不僅體現在可編程性與靈活性上，還在于其面向未來模型演進的架構適應能力。當前市面上的AI解決方案多采用GPU與NPU物理隔離的架構，在數據交互、功耗效率和系統成本方面均存在短板。而E系列則實現了AI計算單元與GPU圖形管線的深度集成：AI算力核心與GPU USC(統一渲染集群)共享寄存器、緩存與調度機制，打破了以往“各自為政”的瓶頸，推動圖形與AI的真正協同。

　　這種設計不僅提高了資源利用率，更帶來了數據路徑的顯著壓縮，有效降低了推理延遲，尤其適合圖形增強類AI場景：如圖像超分辨率、場景理解、光照遮蔽計算、景深識別等。它還兼容Vulkan、OpenCL等主流計算接口，編程生態友好，具備廣泛的開發者支持基礎。

　　“很多 NPU 在設計時只能適配當前主流模型(如CNN)，一旦未來模型發生變化(例如 Transformer 或多模態網絡)，現有NPU將無力支持，而 GPU 的編程靈活性則確保了其長期適應性。”這一點對于生命周期長達十年以上的車規級芯片尤其重要。Imagination發言人指出。

　　算力飛躍：從輕量級到多模態的全場景覆蓋

　　在算力層面，E系列Neural Cores(神經核)支持2TOPS至200TOPS的AI算力覆蓋，支持從輕量級終端到復雜多模態系統的全場景部署。4核1.6GHz配置下，圖形填充能力可達400Gpixels/s，FP32浮點運算能力13TFLOPS，而INT8推理性能更是達到驚人的200TOPS。這種單位面積下的算力密度比前代提升了3.6倍，遠超傳統GPU架構的性能曲線。

　　同時，E系列也支持包括FP32、BF16、FP8、MXFP4等多種AI主流格式，結合Imagination優化的計算庫與圖優化編譯器，開發者可通過TVM等框架便捷地完成PyTorch、TensorFlow等主流模型的部署與適配。

　　靈活擴展與多任務并行

　　在任務調度層面，E系列支持多達16個虛擬機實例的運行隔離，且可通過我們的硬件虛擬化實現AI、圖形、UI等多任務的異步并行處理。其在Cockpit域、娛樂域、駕駛輔助域等多種車載場景中已展現出良好的適配能力。例如，在智能座艙中，E系列可同時承擔儀表渲染與人機交互AI任務;在駕駛域內則實現對駕駛員狀態的AI監控及語音交互響應。

　　此外，E系列支持從單核0.25T FP32輕量部署至多核200T強算力橫向擴展，具備覆蓋移動設備、工業終端、AI PC乃至邊緣數據中心的彈性能力，為SoC廠商提供從單芯片集成到異構協同的多元路徑選擇。

　　生態完備，打通從模型到芯片的部署閉環

　　軟硬件協同是邊緣AI落地的關鍵一環。Imagination為E系列配套構建了完整的軟件棧支持：包括數學計算庫、FFT、Kernel優化、TVM適配、Graph Compiler、TensorRT Lite推理鏈，以及多操作系統、編譯器工具與調試套件。開發者不僅能完成離線模型部署，還能實現輕量級應用的在線部署及推理推送，從而支持包括自動駕駛、移動設備、工業終端等在內的多種邊緣場景的動態智能需求。

　　值得一提的是，Imagination在RISC-V生態中也扮演著關鍵角色。憑借其卓 越的圖形與AI能力，已與多家RISC-V平臺客戶進行集成驗證，并將持續推動開源硬件與高效算力在邊緣智能中的協同演進。

　　從實際落地來看，Imagination已為E系列規劃了多個子系列產品，分別面向功能安全需求的汽車域控(EXS)、消費電子(EXT)、以及AI PC等高性能領域(EXD)。我們可與客戶協作開發配置方案，以適應從輕量級設備到復雜多模態系統的廣泛需求。在Imagination看來，在AI模型迭代迅速、多模態計算需求上升的趨勢下，GPU以其靈活可編程的特性，展現出相較NPU更優的可拓展性與生命周期優勢，尤其適用于未來十年仍需持續升級的車載平臺。

　　首 款E-Series GPU IP將于2025年秋季正式上市，目前已完成授權。汽車、消費電子、桌面及移動版本亦在同步開發中。隨著正式發布日期臨近，該系列產品有望在中國市場掀起一輪邊緣算力升級的新熱潮。Imagination 公司中國區董事長兼亞太總裁白農強調，中國是Imagination全球最重要的戰略市場之一，公司將持續加大本地化投入，深化與本土生態的合作。

　　寫在最后

　　E系列GPU IP是Imagination技術積淀的里程碑，不僅在性能、功耗和芯片面積上實現突破，更通過架構創新，從傳統圖形渲染邁向通用AI計算。面對邊緣AI應用的爆發式增長，尤其在輕量大模型(如DeepSeek)快速發展的背景下，E系列以圖形渲染與AI推理的統一計算平臺，為客戶提供更高靈活性與競爭力。

　　AI的未來，在云，更在邊。Imagination E系列代表著GPU與AI融合的一次范式躍遷，不僅在性能與功耗之間找到了新的平衡，更通過深度集成與軟硬件協同，為邊緣智能提供了一種更具擴展性、靈活性與經濟性的技術解法。