? 消费电子 GPU 新趋势：IMAGINATION E 系列支持 RISC-V 生态 算力扩展无忧
? 边缘 AI 爆发，传统架构遇瓶颈
如今，人工智能推理正以前所未有的速度向边缘计算渗透。从自动驾驶到智能手机，从工厂设备到消费级机器人，越来越多的智能化任务开始在本地完成。这背后有多重原因，比如隐私敏感数据无法上云，实时性要求高，以及边缘设备的资源限制。据统计，Hugging Face 上 AI 模型下载量从 2023 年的 70 万激增至 2025 年的 700 万，反映了边缘侧模型部署的几何级增长。
传统处理器架构在应对边缘 AI 时各有优劣。CPU 灵活，但处理并行任务吃力；NPU 强大，却在应对新模型、新算子时捉襟见肘；GPU 恰好介于两者之间，但传统 GPU 并非为 AI 推理而生，其架构仍有诸多优化空间。在当前 AI 工作负载逐年变化的情况下，AI 硬件系统仍需要一定程度的灵活性和通用加速能力，以确保设备的未来适用性。而 IMAGINATION 的 E 系列 GPU IP 正是在这个夹缝中开辟了一条新路。
? E 系列：GPU 设计的范式转变
E 系列 GPU 是 IMAGINATION 产品线的一次重大飞跃，其最大的亮点在于对 “AI + 图形” 融合的系统性重构。IMAGINATION 多年来在图形处理上积累的大量技术，例如分块延迟渲染技术（TBDR）、压缩缓冲等技术，天然具备低功耗、高利用率的特点。当这些架构被用来服务 AI 推理时，展现出强大的性能密度优势。E 系列将 AI 加速能力 “原生” 嵌入 GPU 体系，让 GPU 从图形引擎演进为通用 AI 处理核心。
E 系列引入的全新爆发式处理器（Burst Processors）技术，得益于指令调度路径压缩、本地寄存器（每个计算单元配备近 0.5MB 寄存空间）的复用机制、矩阵乘法运算单元的集成优化等架构升级，在相同工艺节点下比前一代 D 系列实现了 35% 的平均能效提升。与传统 NPU 相比，E 系列无需回退至 CPU 处理 “未知算子”，极大提升了系统稳定性和灵活性。
? 算力飞跃：从轻量级到多模态的全场景覆盖
在算力层面，E 系列 Neural Cores（神经核）支持 2TOPS 至 200TOPS 的 AI 算力覆盖，支持从轻量级终端到复杂多模态系统的全场景部署。4 核 1.6GHz 配置下，图形填充能力可达 400Gpixels/s，FP32 浮点运算能力 13TFLOPS，而 INT8 推理性能更是达到惊人的 200TOPS。这种单位面积下的算力密度比前代提升了 3.6 倍，远超传统 GPU 架构的性能曲线。
同时，E 系列也支持包括 FP32、BF16、FP8、MXFP4 等多种 AI 主流格式，结合 IMAGINATION 优化的计算库与图优化编译器，开发者可通过 TVM 等框架便捷地完成 PyTorch、TensorFlow 等主流模型的部署与适配。无论是图像超分辨率、场景理解，还是光照遮蔽计算、景深识别等图形增强类 AI 场景，E 系列都能轻松应对。
? 灵活扩展与多任务并行
在任务调度层面，E 系列支持多达 16 个虚拟机实例的运行隔离，且可通过硬件虚拟化实现 AI、图形、UI 等多任务的异步并行处理。其在智能座舱、驾驶辅助域等多种车载场景中已展现出良好的适配能力。例如，在智能座舱中，E 系列可同时承担仪表渲染与人机交互 AI 任务；在驾驶域内则实现对驾驶员状态的 AI 监控及语音交互响应。
此外，E 系列支持从单核 0.25T FP32 轻量部署至多核 200T 强算力横向扩展，具备覆盖移动设备、工业终端、AI PC 乃至边缘数据中心的弹性能力，为 SoC 厂商提供从单芯片集成到异构协同的多元路径选择。这种灵活性使得 E 系列在应对未来 AI 模型迭代和多模态计算需求上升的趋势时，展现出相较 NPU 更优的可拓展性与生命周期优势。
? 生态完备，打通从模型到芯片的部署闭环
软硬件协同是边缘 AI 落地的关键一环。IMAGINATION 为 E 系列配套构建了完整的软件栈支持，包括数学计算库、FFT、Kernel 优化、TVM 适配、Graph Compiler、TensorRT Lite 推理链，以及多操作系统、编译器工具与调试套件。开发者不仅能完成离线模型部署，还能实现轻量级应用的在线部署及推理推送，从而支持包括自动驾驶、移动设备、工业终端等在内的多种边缘场景的动态智能需求。
值得一提的是，IMAGINATION 在 RISC-V 生态中也扮演着关键角色。凭借其卓越的图形与 AI 能力，已与多家 RISC-V 平台客户进行集成验证，并将持续推动开源硬件与高效算力在边缘智能中的协同演进。RISC-V 的开源特性和模块化设计，与 E 系列的灵活性和可扩展性相得益彰，为开发者提供了更多创新空间。
? 汽车领域：从智能座舱到驾驶辅助
汽车行业是 E 系列的重要应用场景之一。IMAGINATION 的 E 系列 GPU 可在三个方面满足汽车芯片设计客户的需求：一是可扩展性，入门级汽车仅需要 40TOPS 的算力来处理车载信息娱乐系统，而 ADAS 的功能从车道识别、保持，扩充到路面障碍物检测，需要更高算力，E 系列 IP 性能可扩展至 200TOPS INT8；二是灵活性，E 系列神经核与 GPU 及异构计算软件协同，其算力可通过 OpenCL 等主流 API 直接调用；三是功能安全特性，E 系列提供了行业领先的功能安全支持，确保 GPU 硬件安全性达到业界最高水平。
在日益普及的舱驾融合应用中，IMAGINATION 的 GPU 不仅能够保障驾驶辅助系统的稳定运行，同时也能带来丝滑流畅的图形显示体验，实现安全与性能的完美平衡。例如，在智能座舱中，E 系列可同时承担仪表渲染与人机交互 AI 任务；在驾驶域内则实现对驾驶员状态的 AI 监控及语音交互响应。
? 消费电子：开启智能交互新时代
消费电子领域也是 E 系列的重要战场。随着 AI 技术的不断发展，智能手机、智能电视、智能家居中枢等设备对算力和能效的要求越来越高。E 系列凭借其高效的并行处理架构和低功耗特性，为这些设备带来了更强大的 AI 性能和图形处理能力。
例如，在智能手机中，E 系列可支持自然语言处理、图像识别等功能，提升用户体验；在智能电视和数字标牌中，E 系列可实现高质量的视频渲染和实时内容生成；在智能家居中枢中，E 系列可同时处理多个传感器数据，并进行智能分析和决策。此外，E 系列还支持 Android 和 Linux 系统，为开发者提供了更广泛的应用场景。
? 开发者友好：工具链与生态支持
对于开发者而言，E 系列提供了丰富的工具链和生态支持。IMAGINATION 为 E 系列配套构建了完整的软件栈，包括数学计算库、FFT、Kernel 优化、TVM 适配、Graph Compiler、TensorRT Lite 推理链等，开发者可通过这些工具便捷地完成模型部署和适配。此外，IMAGINATION 还为 Microsoft Visual Studio Code 提供了 Catapult Studio 扩展，开发者可在硬件上市之前，使用 QEMU 和 Catapult 软件模型进行开发和调试。
同时，E 系列兼容 Vulkan、OpenCL 等主流计算接口，编程生态友好，具备广泛的开发者支持基础。无论是经验丰富的开发者还是新手，都能快速上手，充分发挥 E 系列的强大性能。
? 未来展望：重构边缘 AI 计算格局
随着边缘 AI 需求的持续增长，IMAGINATION 的 E 系列 GPU IP 有望重构边缘 AI 计算格局。其革命性的 “AI + 图形” 深度融合架构、强大的算力扩展能力、低功耗特性以及完善的生态支持，为边缘设备提供了一种通用且可编程的解决方案。
从消费电子到汽车领域，从智能家居到工业终端，E 系列都展现出了巨大的潜力。随着首款 E 系列 GPU IP 于 2025 年秋季正式上市，我们有理由相信，IMAGINATION 将引领边缘 AI 计算进入一个全新的时代。
该文章由 dudu123.com 嘟嘟 AI 导航整理，嘟嘟 AI 导航汇集全网优质网址资源和最新优质 AI 工具。
