玄铁端侧 AI 解决方案发布，为端侧 NPU 打造可编程底座

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9 月 9 日，达摩院玄铁正式发布端侧 AI 解决方案。这是 RISC-V 架构开放、灵活特性在端侧 AI 时代的又一次生动实践。

该方案由 AI 定制调度核、Titan 高性能向量引擎、配套算子库与编译工具链三部分构成，为 NPU 厂商提供成熟、灵活、可配的可编程底座，让厂商把研发资源集中到 Tensor Engine 与存储系统等自有差异化能力上，加速端侧 AI 在穿戴设备、智能家居、智能安防、边缘计算、AI PC、智能座舱、具身智能等场景的落地。
端侧推理进入“组合爆炸”时代
NPU 面临全新考验
推理正在从云端走向端侧。低时延、数据隐私、离线运行与传输成本，共同推动 AI 能力向设备侧下沉。但这个“端”并非单一形态——从穿戴设备、智能家居、智能安防，到边缘计算、AI PC、智能座舱、具身智能，功耗与算力从 mW 级到车规级，跨越多个数量级。
与此同时，端侧算法日益多样：CNN 视觉之外，LLM、VLM、语音识别、语音合成、扩散生成、全模态模型接踵而至。算子构成差异极大——Softmax、归一化、RoPE、量化与数据重排的比重明显上升，且每年都在变化。场景与算法相互叉乘，同一颗端侧 NPU 要面对的组合正在快速放大。
三大板块接入
为端侧 NPU 打造可编程底座
一颗完整的 NPU，是控制、计算与数据供给三层协同的系统：Tensor Engine 提供峰值算力，但端到端推理时间由三层共同决定。对 NPU 厂商而言，真正的差异化在于 Tensor Engine 与存储系统；而调度、通用向量计算与配套软件，是需要长期工程积累的公共底座，自建周期长、验证成本高，往往成为产品上市节奏的瓶颈。
针对上述挑战，玄铁团队推出端侧 AI 方案，为端侧 NPU 打造可编程底座。通过提供经过验证的调度、向量与软件底座；厂商可直接接入，激活 Tensor Engine 与存储系统，各展所长。

AI 定制调度核：把可编程控制放进 NPU

基于玄铁 C 系列处理器为 NPU 调度场景深度定制。指令预取与 ITCM/DTCM 让控制程序与描述符常驻，访问延迟确定，命令生成不断供；循环分支控制、Tile/Shape/地址参数计算、宏命令封装与分发形成完整控制闭环；custom0–custom3 自定义指令直接转发，最多支持 32 个协处理器，命令语义可用寄存器操作数直接表达。模型变化的时候，改程序就行，不用改状态机。

Titan 高性能向量引擎：灵活计算、可整体选配

面向 AI、向量宽度 VLEN 可配 512 / 1024 / 4096 bit，达业界最宽档位；在 RVV 1.0 标准之上叠加 66 条玄铁 Vector 扩展指令：

特殊函数指令 9 条：直接支撑 Softmax 与激活
类型转换指令 9 条：支撑量化与反量化
二维归约指令 24 条、点积与低精度整数指令 22 条：针对大模型场景优化

理论建模数据显示（Qwen3-1.7B、FP16、序列长度 4096 条件），向量宽度从 256 bit 加宽至 4096 bit，Softmax 耗时缩短至约 1/15，端到端首字时延（TTFT）提升 2.26 倍，序列越长收益越明显。

177 个算子与完备工具链：交付可运行、可调、可迭代的软件栈
算子库覆盖 12 个类别、177 个算子，从数学运算、张量操作、卷积融合到量化与类型转换，贯通完整推理链路，并为客户自定义算子提供统一基础；GCC / LLVM 编译工具链、Runtime、调试器与性能分析工具随方案一同交付。
算子库、编译工具链与硬件指令三层对齐，厂商选择不同向量宽度或裁剪能力时，改动收敛在编译期——裁剪不等于重新维护一套软件。

五个维度灵活可配
按场景选配，按需求裁剪

为适配端侧多样化的场景与需求，助力客户围绕自身目标场景，定义一颗性能、面积与功耗精准匹配且更具竞争力的芯片；该方案在五个维度提供灵活的可配可裁能力。

阿里巴巴达摩院玄铁 RISC-V IP 解决方案负责人黄怡皓表示：

端侧 NPU 的差异化，很大程度来自 Tensor Engine 与存储系统，这是厂商应当牢牢握在手中的核心竞争力。玄铁推出可编程底座，是希望把需要长期工程积累的调度、通用向量计算与配套软件承担起来，授人以渔，让 NPU 厂商用得方便、改得自由，把研发资源集中到最有价值的差异化创新上。这也是 RISC-V 架构开放、灵活特性在端侧 AI 时代的又一次生动实践。

欢迎前往玄铁官网（xrvm.cn）搜索「端侧 AI 解决方案」了解更多。

来源：玄铁

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