打破内存墙、功耗墙 国产芯片AI-NPU的现在和未来，NPU芯片

具体来讲，在传统的AI方案中，算法和硬件通常是相互独立的两部分。但爱芯元智的算法团队会在NPU设计早期就将算法网络的结构、量化需求／算子需求、内存访问的需求等很多详细信息提供给NPU设计的架构师，硬件架构师可以根据这些算法的需求来调整或优化整个NPU的设计，从而使算法跑起来的效率达到优化后的水平。与此同时，硬件工程师也会把算子硬件加速条件，例如数据流优化、存储优化、量化限制等硬件限制提供给算法工程师，如此算法工程师在设计算法时，可以考虑到硬件限制，从算法的角度来规避一些硬件上的短板。两者结合，便可以兼顾NPU的硬件和软件开发，加快AI开发的落地效率。

基于以上优势与积累，爱芯元智先后推出了AX630A、AX620A、AX620U、AX170A两代四颗端侧、边缘侧AI视觉感知芯片。其中，AX170A针对手机应用场景，可对4K30fps的影像进行实时画质优化，配合主控芯片可实现超级夜景视频和优秀的暗光拍摄功能，实现夜晚低照度下高清影像的细腻呈现；AX620A针对智慧城市、智能家居等应用，不仅能实现暗光环境下优异的画质效果，同时还能兼顾约1W的低功耗优越性能，满足电池应用方案的功耗需求，兼顾IoT、智能运动相机、手机等应用场景；AX630A针对智慧城市、智慧交通等密集场景，以强大的暗光图像视频处理能力和20路1080p30fps的解码能力，能将高画质、全智能、全感知和实时分析的能力优势发挥到极致，可轻松满足客户“全天候”和“看得清”的核心诉求。

图｜AX170A

爱芯元智深知垂直化生态是AI芯片的归途，所以在提供芯片的同时，还提供demo板等开发套件、开源软件包，降低用户的开发难度，缩短用户的开发周期。

而从用户的角度来讲，采用第三方的NPU芯片除了能够降低自身研发难度，获得充足的有效AI计算能力以外，还能降低开发成本，这是AI－NPU使用量越大越好用的优势。

就像爱芯元智创始人兼CEO仇肖莘博士曾在2021世界人工智能大会上所说的：“希望尽我们的一些努力，能够为世界的数字化和智能化新基建，提供更多在边缘侧和端侧的支持，给社会带来更多深刻的变化。”