電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）在當今科技浪潮中，邊緣AI正以迅猛之勢崛起，成為推動各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關鍵力量。據(jù)權威市場研究機構數(shù)據(jù)，2025年全球AI芯片市場規(guī)模預計突破1200億美元，年均復合增長率超25%，其中，邊緣計算芯片增速達35%。這一增長勢頭，得益于邊緣AI在實時性、隱私保護和低帶寬需求等方面的獨特優(yōu)勢，使其在智能制造、智能交通、智能家居、醫(yī)療健康等眾多領域展現(xiàn)出巨大的應用潛力。

然而，邊緣AI的發(fā)展并非一帆風順，它面臨著諸多挑戰(zhàn)，如如何在有限的功耗和芯片面積下實現(xiàn)高性能計算，如何確保算法的靈活性和適應性以應對快速演進的人工智能模型，以及如何構建開放、協(xié)同的生態(tài)系統(tǒng)以促進技術的廣泛應用等。在這樣的背景下，電子發(fā)燒友特別采訪了Imagination全球產(chǎn)品管理副總裁Dennis Laudick，深度探索這家公司如何憑借自身優(yōu)勢，助力全球客戶攻克邊緣AI發(fā)展中的重重難題。

技術與產(chǎn)品：創(chuàng)新設計，破解性能與能效難題

Dennis Laudick介紹，Imagination在圖形、人工智能和并行計算處理器設計領域擁有數(shù)十年的深厚經(jīng)驗并積累了3000多項技術專利。早在首款大眾市場智能手機誕生時，公司就率先對GPU進行優(yōu)化并成功商用。隨著圖形與并行處理性能需求呈爆炸式增長，功耗與芯片成本始終是客戶集成電路成功的關鍵要素。因此，Imagination在追求高性能的同時，始終將能效比與面積效率作為產(chǎn)品設計的核心指標。這一堅持帶來了持續(xù)的技術革新，例如分塊延遲渲染技術（TBDR）徹底改變了行業(yè)規(guī)則，首次讓移動設備實現(xiàn)復雜實時圖形渲染成為可能。

隨著AI成為常見工作負載，靈活的AI處理能力愈發(fā)重要。GPU通用并行可編程的特性，使其成為釋放高性能、高能效且具備未來適應能力AI潛力的主流選擇。Imagination專注于現(xiàn)代高性能GPU的復雜設計，而非直接生產(chǎn)集成電路（IC），這些GPU應用于圖形處理、人工智能和其他并行計算領域。公司大部分投資用于開發(fā)工具和軟件，以支持在這些GPU上構建和運行最終應用程序。其設計以IP授權的形式，被云計算、汽車、消費電子、移動設備和物聯(lián)網(wǎng)等領域的客戶使用，生產(chǎn)出具備相應能力的最終半導體產(chǎn)品。

Imagination產(chǎn)品的獨特性顯著。它是少數(shù)幾家為圖形和人工智能處理提供GPU設計的公司之一，客戶可授權并集成這些設計，無需巨額投資就能提供高性能的圖形和人工智能功能。多年來，Imagination專注于開發(fā)功耗和面積高效的處理器，已成為高性能且低功耗GPU設計領域的領導者。為應對AI模型快速演進和先進制程帶來的熱管理挑戰(zhàn)，公司今年5月推出了全新的E系列GPU架構。與傳統(tǒng)的專用AI加速器相比，E系列GPU具備更高的靈活性和通用計算能力，能在同一平臺上處理多種類型的圖形和AI工作負載。其并行計算架構結合在手機、汽車等嵌入式市場的優(yōu)化經(jīng)驗，能在低功耗條件下高效運行復雜的數(shù)據(jù)密集型任務，實現(xiàn)性能與能效的平衡。

E系列GPU支持高達16個零開銷硬件虛擬機，是上一代產(chǎn)品的兩倍，還配備了先進的QoS機制，有助于打造更具確定性和隔離性的多任務系統(tǒng)。此外，它支持多核配置，芯片廠商可根據(jù)需求靈活配置，實現(xiàn)“一款GPU，同時滿足圖形與AI多重任務”的設計目標，增強產(chǎn)品差異化競爭力，有效解決了芯片公司在產(chǎn)品設計和性能優(yōu)化方面的難題。

應用方向和生態(tài)合作：精準布局，滿足多樣化市場需求

Dennis Laudick表示，Imagination處于獨特優(yōu)勢地位，通過與幾乎每個細分領域的領先半導體公司溝通，了解未來市場需求，因此產(chǎn)品通常設計為滿足最廣泛的需求范圍。針對各個市場的專業(yè)化趨勢，公司每個系列GPU都推出了相應的產(chǎn)品線，以D系列GPU為例DXT/DXTP專注于移動設備和高端消費電子產(chǎn)品對電源效率、性能和面積優(yōu)化的高要求；DXS為汽車、機器人和工業(yè)自動化市場提供額外的安全功能和能力；DXD則針對近期中國市場對云基礎設施（游戲或人工智能）的高性能GPU需求激增而量身定制。這種精準的市場布局，使得Imagination能夠為不同領域的全球客戶提供定制化的解決方案，滿足他們在邊緣AI應用中的多樣化需求。

在構建生態(tài)合作伙伴網(wǎng)絡方面，Dennis Laudick認為，公司專注于開放框架和標準。在圖形領域，深度參與Khronos組織以及OpenGL、OpenCL和Vulkan等標準的制定；在人工智能領域，支持TensorFlow、PyTorch、ONNX、TVM等行業(yè)標準技術方案，為客戶提供最大程度的靈活性，減少技術鎖定。

在中國市場，以本地化實踐為重點，推動產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。在RISC - V生態(tài)方面，Imagination是RISC - V國際基金會的高級會員和RISC - V中國聯(lián)盟的重要成員，積極參與共建異構計算生態(tài)系統(tǒng)，與國內(nèi)多家主流RISC - V CPU廠商建立深度合作，共同打造“RISC - V CPU + Imagination GPU”的異構平臺，應用于多個垂直市場，包括工業(yè)控制、智能視覺、AIoT終端和教育科研等。在AI生態(tài)方面，與國內(nèi)領先的模型開發(fā)者緊密合作，今年6月成為首批完成百度文心ERNIE模型在終端側適配的技術提供者，更早些時候也完成了對Deepseek模型的適配。通過持續(xù)拓展“GPU + CPU + 模型 + 場景”的多維合作，幫助客戶提升平臺價值，加快產(chǎn)品上市速度，實現(xiàn)邊緣AI場景下的性能、功耗與靈活性的最佳平衡，為全球客戶在生態(tài)系統(tǒng)建設方面提供了有力支持。

行業(yè)現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及趨勢：靈活應對，引領未來發(fā)展

Dennis Laudick認為，當前市場上人工智能（AI）確實存在一些炒作現(xiàn)象，但AI仍是軟件開發(fā)領域的一次根本性變革，將逐漸滲透到更多應用場景。行業(yè)初期存在一個誤區(qū)，認為AI需要專門的、獨立的處理流程。雖然特定硬件處理器能提供最佳性能和能效，但犧牲了靈活性。隨著人工智能算法不斷更新，許多早期專用的人工智能處理器無法適應新算法，如變壓器和大型語言模型（LLM）類型的算法。因此，支持人工智能的靈活方式，能夠適應未來發(fā)展的，是通過通用、并行處理器，這正是IMG的GPU的優(yōu)勢所在。Imagination憑借其靈活可編程的GPU知識產(chǎn)權（IP），為圖形和人工智能應用提供了卓越的功耗、性能和面積（PPA）表現(xiàn)，同時實現(xiàn)了快速上市時間和更低的總體擁有成本，幫助客戶在快速變化的行業(yè)環(huán)境中保持競爭力。

從企業(yè)視角看，邊緣/終端AI芯片大規(guī)模商用的核心阻礙在于靈活性以及在性能、效率與未來適應性需求之間實現(xiàn)平衡的能力。此外，盡管人工智能行業(yè)大部分關注通過擴大規(guī)模提升功能性，但整個行業(yè)也需要共同努力解決效率問題，探索優(yōu)化的人工智能方法，以實現(xiàn)其在更多設備上的應用。Imagination擁有30余年歷史，將計算機圖形學領域積累的并行處理技術專長應用于人工智能領域。其靈活可編程的GPU IP為全球客戶和芯片公司解決了在邊緣AI發(fā)展中面臨的性能、效率、靈活性和適應性等多方面的難題。

總體而言，Imagination在邊緣/終端AI芯片領域憑借深厚的技術積累、獨特的產(chǎn)品設計、廣泛的應用布局以及開放的生態(tài)合作，展現(xiàn)出強大的競爭力。其不斷創(chuàng)新的GPU架構和專注于滿足多樣化市場需求的產(chǎn)品策略，為行業(yè)發(fā)展提供了重要方向，有望在未來的市場競爭中持續(xù)占據(jù)領先地位，推動邊緣/終端AI芯片技術不斷向前發(fā)展，為各行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供有力支持，成為全球芯片公司在邊緣AI發(fā)展道路上的可靠伙伴。