一种高能效架构可从单裸片扩展至四裸片 RAIDEN X4 旗舰型号，将可配置功耗与高达 3.36 PFLOPS 的 FP4 AI 算力、256 GB 内存、1.54 TB/s 的裸片间带宽以及高达 6.4 Tb/s 的芯片间横向扩展能力相结合——并已获得客户设计订单。
物理 AI 面临着一个系统级难题。要在现实世界中感知、推理和行动的机器，仅靠增加 AI 加速器无法实现扩展。算力、内存容量、内存带宽、连接能力和软件必须协同扩展，并且随着 AI 模型和应用工作负载的演进持续扩展。今日，EdgeCortix®——一家领先的日本无晶圆厂半导体公司，专注于高能效 AI 处理——发布了 RAIDEN™，这是其新一代可扩展 AI 芯粒平台，专为解决这一挑战而打造。通过该芯粒平台，RAIDEN 将 EdgeCortix 的高能效设计带入全新性能级别，可扩展以满足部署在集中式数据中心之外的物理 AI 需求。
RAIDEN 引入了一种统一的高能效架构，可在同一硬件和软件平台内从单计算裸片扩展至四裸片旗舰型号。在最大规模下，RAIDEN 的设计目标是通过可配置功耗设置提供高达 3.36 PFLOPS（3,360 TFLOPS）的 FP4 AI 算力、高达 256 GB 的内存、548 GB/s 的内存带宽和高达 1.54 TB/s 的聚合裸片间带宽，并提供高达 6.4 Tb/s 的芯片间横向扩展连接能力，以支持超出单一封装范围的扩展。
RAIDEN 进入市场时已获得客户设计订单，覆盖从下一代航空航天与国防系统、机器人平台到高性能边缘 AI 服务器等高要求的物理 AI 应用。
RAIDEN 专为厚边缘的物理 AI 而设计，这是一类新兴的高性能 AI 系统，部署在集中式数据中心之外，更靠近机器、传感器和运营环境。RAIDEN 并非为不同性能级别创建彼此独立的架构，而是通过模块化芯粒架构进行扩展：单裸片（X1）、双裸片（X2）和四裸片（X4）旗舰型号。
三种配置均采用 EdgeCortix 最新的 DNA-X® 加速器架构和 MERA™ 软件栈。算力、内存容量、内存带宽和裸片间带宽随平台一同扩展，使客户无需转向完全不同的 AI 架构或软件环境，即可满足不同的性能、功耗和部署需求。这一通用架构旨在让客户在 RAIDEN 各配置之间迁移时，保留其软件投资和应用环境。
X1 和 X2 配置的详细规格及部署定位将在 RAIDEN 发布计划的后续阶段公布。
四裸片，一个 AI 系统运行整个工作负载
在平台顶端，RAIDEN X4 旗舰型号的设计目标是将四个计算裸片作为一个紧密集成的系统运行，而非一组彼此隔离的加速器。
RAIDEN X4 旗舰配置可实现：
•高达 3.36 PFLOPS 的 FP4 AI 算力
•高达 256 GB 的内存
•548 GB/s 的内存带宽
•高达 1.54 TB/s 的裸片间（DNA-X 至 DNA-X）带宽
•高达 6.4 Tb/s 的芯片间横向扩展连接能力
•面向不同性能和部署需求的可配置功耗设置
•每裸片集成多核主机处理能力以及高速系统连接能力，以支持自包含设计
随着多模态、生成式和智能体 AI 模型成为物理 AI 领域各类应用的一部分，系统必须同时容纳更大的模型、更大的上下文、多个并发工作负载以及日益严苛的实时约束，同时还要处于实际可用的系统功耗范围内。
RAIDEN 的可扩展芯粒架构旨在通过一个通用平台应对这一连续谱系，将异构计算、内存和连接能力从单裸片扩展至四裸片，同时保持统一的软件环境。对于需要额外系统级规模的应用，RAIDEN 的高速芯片间连接能力可提供高达 6.4 Tb/s 的横向扩展带宽，使该架构能够超越单个多裸片封装。
该架构有助于减少日益制约先进物理 AI 工作负载的系统级妥协：在内部和外部内存之间反复交换模型和数据、激进的量化、AI 与非 AI 工作负载的割裂，以及需要将单一物理 AI 流水线拆分到多个独立计算系统上。
专为感知、推理和行动的 AI 而打造
物理 AI 所需的不仅仅是神经网络推理。RAIDEN 的核心是最新的 DNA-X® 架构，其设计目标是作为统一平台执行完整工作负载并扩展系统。它保留了前几代产品运行时可重构的优势，同时引入微码可编程矩阵和矢量引擎。这一创新将多功能性扩展到标准神经网络推理之外，为感知、推理、应用处理和控制工作负载在同一通用可扩展平台内协同运行提供了必要支持。
统一的 MERA 软件栈为整个 RAIDEN 系列提供通用的开发和部署环境，使模型、工具和软件投资能够跨不同平台配置延续使用。同一软件栈横跨 EdgeCortix 各代产品，因此今天在 SAKURA-II 上完成的工作可直接延续到 RAIDEN，而无需重建。
“物理 AI 的胜利不会仅仅来自构建更快的加速器。它需要一个让算力、内存、带宽、连接能力和软件协同扩展的平台——并且今天部署的硬件能够运行客户未来数年才会采用的模型。”EdgeCortix 创始人兼首席执行官 Sakyasingha Dasgupta 博士表示，“这正是我们打造 RAIDEN 的目的。一种架构和一个软件平台，从智能机器内的单裸片扩展至面向最严苛物理 AI 工作负载的四裸片旗舰型号。最重要的是，客户已经在围绕 RAIDEN 进行设计。”
RAIDEN 将 EdgeCortix“为行动中的 AI 提供动力™”的愿景从传统边缘推理扩展到更广泛的物理 AI 系统类别，涵盖机器人技术与自主系统、智能制造、电信、航空航天与国防以及边缘 AI 基础设施。
客户已经在围绕 RAIDEN 进行设计
RAIDEN 已经在从架构走向多个客户项目。
川崎重工业株式会社已选择基于 RAIDEN 的解决方案，用于多个下一代 AI 赋能的航空航天与国防产品。在这些产品中，计算平台必须在严苛的系统约束下运行，同时支持在产品漫长生命周期中持续演进的复杂 AI 工作负载。
总部位于美国的企业硬件供应商 Unigen Corporation 正在开发基于 RAIDEN 的服务器平台，进一步扩展其与 EdgeCortix 的现有合作。目前，该合作已交付由 SAKURA-II 驱动的模块和服务器系统。
这些客户合作共同展示了 RAIDEN 架构旨在覆盖的广度：从直接部署在智能自主机器内部的 AI，到面向本地部署和边缘 AI 基础设施的高性能多裸片系统。随着项目推进，将公布更多 RAIDEN 设计订单、应用类别和生态合作伙伴。
上市时间与 RAIDEN 早期访问计划。
客户送样预计将于 2027 年初开始，量产计划于 2027 年下半年启动。RAIDEN 早期访问计划现已开放，为符合条件的客户和生态合作伙伴提供在开发项目期间与 EdgeCortix 接触的机会，并获得客户样片的优先考虑。该计划已激发出浓厚的客户兴趣，并建立在迄今为止已获得的设计订单基础之上。
原文链接：https://chiplet-marketplace.com/insights/news/edgecortix-raiden-ai-chiplet-platform
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