在数字化浪潮下，物联网的快速发展催生了海量设备数据的爆发式增长，而人工智能技术的迭代升级正深刻改变各行业格局。边缘智能作为关键技术，通过深度融合 AI、物联网与边缘计算，实现了数据处理能力的重大突破——不仅让计算更贴近数据源头，显著提升响应速度与处理效率，还强化了隐私保护机制。随着边缘 AI 应用场景从基础的语音图像识别扩展到复杂智能交互系统，市场对高性能芯片的需求激增。传统芯片架构因指令集固定、可扩展性有限，难以应对多样化的 AI 工作负载，在功耗、性能与灵活性之间面临严峻挑战。这一瓶颈促使业界寻求新架构突破，而开源灵活的 RISC-V 处理器凭借其模块化特性，特别是原生支持 Transformer 等 AI 技术的创新设计，正成为推动边缘智能发展的核心驱动力。

上海特普斯微电子就是一家边缘 AI SoC 芯片的创新先锋，该公司基于其在高性能计算 SoC 领域的深厚积累，以及与玄铁等 IP 企业的合作，推动边缘 AI SoC 在开发与应用等领域不断取得成绩。特普斯微电子依托核心团队在高性能计算架构开发、先进工艺芯片设计和行业应用方面积累的丰富资源，已完成其首款边缘 AI 推理芯片的研发，成为技术引领者和解决方案提供商。ABI Research 报告预测，到 2030 年，边缘 AI 设备中 RISC-V 处理器的出货量将达到 1.29 亿，这一数据印证了其从“中低端主流”向“高端新势力”的跨越——而这背后，正是架构本身的灵活性与开源生态的协同效应，让 RISC-V 成为驱动边缘 AI SoC 突破性能边界的关键力量，而诸如玄铁等开发商提供的高性能 RISC-V 处理器，让更多的边缘 AI ASIC/SoC 设计公司可以快速抓住边缘 AI 兴起的巨大机会。特普斯微电子市场总监杜云海对此分析道：“RISC-V 的崛起并非偶然，其开源指令集架构的特性早已为边缘 AI 的爆发埋下伏笔。作为一种可扩展、模块化的架构，并在专用微架构（DSA）等技术支持下，可支持厂商根据具体 AI 工作负载定制指令集，例如通过向量扩展提升并行计算能力，这恰恰契合了边缘设备对算力‘按需分配’的核心诉求。过去，RISC-V 因生态成熟度等因素多应用于中低端嵌入式场景，现在随着玄铁等 CPU 厂商不断推出高性能的产品和建设完善的软件生态，高端边缘 AI 设备使用场景正快速增长。”为了满足物联网等行业利用 AI 技术向智能化转型的需求，面对应用碎片化和场景多样化、以及推理需求个性化的特征，特普斯微电子发布了 EA6530 芯片，它是一款将高算力的推理 NPU、玄铁 C920 强大且灵活的双四核 CPU 集群（cluster）、高性能媒体处理单元和配套存储及连接资源完美集成在一起的芯片，可支持多元化的、工业级的边缘 AI 推理应用。

搭载玄铁 C920 高性能 RISC-V 处理器

特普斯微 EA6530 实现边缘 AI 的创新典范

特普斯微电子 EA6530 芯片

特普斯微电子开发的 EA6530 边缘侧 AI 推理 SoC 芯片，可以为多个应用场景提供高性能、低功耗和具有工业级宽温范围的异构计算芯片解决方案。作为业内首批专为边缘 AI 推理应用打造的 SoC 芯片之一，EA6530 在设计上采用了 RISC-V 架构，以及深度融合高性能计算与多功能应用支持的异构计算模式，可以为物联网等各种行业应用场景提供高性价比和高灵活性的边缘 AI 算力，也支持用户去开发边缘计算服务器、AI 网关、智能网络附加存储（NAS）和机器人处理单元等创新应用。

EA6530 核心运算模块配置两套玄铁 C920 四核 RISC-V CPU 内核，其运行模式采用双集群架构，Cluster0 与 Cluster1 各集成 4 颗支持向量扩展指令(RISC-V Vector)的 C920 内核，主频达 2.0GHz。依托 RISC-V 架构的开源灵活性，不仅能高效处理系统调度、数据预处理等通用计算任务，还能够灵活高效地在芯片上执行包括机器视觉在内的复杂运算，充分发挥了 AI 异构计算的场景适应能力。

特普斯微电子 EA6530 框图

多媒体处理：搭载多媒体子系统支持4K@120fps超高清视频处理。通过集成的视频 /JPEG 解码器、编码器，可流畅解码 H.264/H.265 等格式视频，同时实现高分辨率图像的快速编解码，广泛适用于视频监控、智能终端显示等场景。

AI 推理：集成算力最高可达 24TOPS(INT8)的神经网络处理单元(NPU)，支持 INT4、INT8、FP8 和 FP16 等多精度运算和 Transformer 算法加速器，为智能安防、工业检测等领域提供实时决策能力。

安全：内置安全子系统，从底层保障数据安全，尤其适用于金融、政务等对安全敏感的边缘场景。

连接：配备四个千兆以太网和四个 USB3.0 接口，以及SDHC、XSPI 等丰富接口，支持多样化设备连接。

存储：整合 SRAM、DDR4/LPDDR4X 内存及 eMMC 存储模块，确保数据高速读写与存储，全面优化边缘设备的整体运行效率。

同时 EA6530 也支持丰富多样的终端应用场景：工业机器人、高速检测设备等需要实时分析和控制的智能制造场景；车载终端或交通监控设备的边缘数据处理和实时决策的智慧交通场景；提供语音识别、图像处理等 AI 功能并提升设备智能化体验的智能家居场景；作为边缘节点支持大规模物联网设备的数据处理与协同的智慧城市场景；用于便携式医疗影像处理和诊断分析的智慧医疗场景等。

玄铁 C920 高性能处理器

AI 芯片计算的核心动力

玄铁C920架构框图

玄铁 C920 是一款兼容 RVA22 profile，支持 Vector1.0 并支持多核多 Cluster 的 64 位处理器。具备出色的访存能力，支持高性能数据预取技术，可主要应用于消费级应用处理器、AI 机器视觉、边缘计算、高性能控制器等领域。

作为玄铁 C 系列中兼具性能及智能的卓越处理器之一，其突出特点是标准向量扩展支持和衍生的对 AI 的融合计算能力。Transformer 作为当前人工智能领域的核心架构，其突出特点在于完全基于自注意力机制，摆脱了传统循环神经网络的序列依赖限制，能够实现高效的并行计算，大幅提升训练和推理效率。同时，自注意力机制让模型能更好地捕捉长距离序列中的依赖关系，这对于处理长文本、复杂语义等任务至关重要，也使得 Transformer 成为大语言模型、图像生成等前沿 AI 应用的基础。

在异构计算架构的协同进化中，玄铁 C920 处理器通过深度融合 Transformer 架构，实现了跨精度计算范式的突破性演进。当聚焦于浮点与定点运算的效能维度，其推理性能在 fp32、fp16 及 int8 等多元数据表征下均展现出显著提升——经过精密优化的计算管线，在量化计算效能方面尤为引人注目：在以 int8 整数精度为代表的低比特计算场景中，运算吞吐量较前代实现 4.6 倍的跨越式提升，而全谱系性能增幅区间更稳定保持在 1.63 至 4.6 倍的卓越区间。

这种突破性表现，本质上源于 Transformer 架构的并行计算特性与 RISC-V 精简指令集的低功耗高效能基因之间产生的协同效应，二者如同精密齿轮的咬合，在计算密度与能效比维度上构建出非线性的性能跃迁曲面。

玄铁C920典型模型推理性能提升

具体而言，当模型推理任务遭遇复杂的注意力机制运算时，Transformer 架构的并行计算优势与 RISC-V 向量扩展指令集（RVV）的硬件加速能力产生共振，这种架构级的化学反应在 8 位整数计算场景中尤为显著——通过量化感知训练与动态定点映射的双重优化，不仅完整保留了模型精度，更将 Mac 单元的计算密度推向新的量级。这种技术融合所构建的异构计算生态，既延续了 RISC-V 开源架构的创新基因，又注入了 Transformer 架构在高维数据空间的并行处理智慧，最终在推理加速领域树立起新的性能标杆。

此外，玄铁 C920 具备完善的软件工具链，涵盖针对自身的编译器、调试工具等。同时，还可运用玄铁针对神经网络模型的部署工具集 HHB(Heterogeneous Honey Badger)。通过 HHB 工具集，能够为开发者提供从模型优化到部署调试全流程的辅助工具，并且支持混合异构场景适配，从而简化 AI 模型开发过程，大幅降低开发与部署的难度。

玄铁团队高级技术专家盛仿伟表示：“我们很高兴地看到在包括工业安全生产等诸多场景中，搭载特普斯微电子 EA6530 芯片的设备不仅可以同时处理 16 路视频，其 NPU 还能对捕获的图像进行实时分析，如在工业生产现场精准识别工人是否正确佩戴安全帽、是否误入危险区域等问题，随即 CPU 则会负责后续处理，如触发警报、记录数据等；这种设备在无网络环境下也能确保计算任务的实时性与可靠性，有力提升安全生产水平。这无疑再一次验证了玄铁 C920 高性能 RISC-V 处理器在 AI 应用中的优势。人工智能是玄铁乃至整个 RISC-V 社群都在积极推动的重要开发和应用方向之一，2025 年初玄铁团队在 RISC-V 国际基金会担任 AI 小组主席，持续推动 RISC-V 架构在 AI 领域的标准落地与生态协同。未来玄铁将和这些客户及伙伴们拓展合作范围，为 AI 生态的建设和繁荣作出积极贡献。”

RISC-V 就现在

随着 RISC-V 处理器被集成在越来越多的物联网和人工智能芯片中，RISC-V 架构正在为人工智能技术的发展注入新的动力，加速了 AI 技术在各个行业的落地应用。特普斯微电子 EA6530 边缘 AI SoC 芯片充分展现了 RISC-V 架构不仅能够提供独有的可定制性和灵活性，而且同样也可以提供强大的计算能力，足以支撑芯片设计企业向高性能计算领域拓展，并继续保持低功耗等关键优势。同时，随着更多的产业链上下游伙伴展开深度合作，共同打造软硬件一体的智能化解决方案，将大幅降低 AI 技术的应用门槛，让更多企业，尤其是中小企业能享受到 AI 带来的价值。

我们相信，RISC-V 就现在！

来源：XuanTie玄铁