在 AI 迈向“端边云协同”的新时代，大模型的价值不仅在于云端的超强算力，更在于能否高效、低成本地部署到千行百业的终端设备中。
过去，大模型部署到端侧常面临算力不足、功耗高、软件栈不兼容等难题。此次合作覆盖通义大模型家族全系列，包括超大规模 Qwen-Max 、轻量化模型 Qwen-Turbo、多模态模型 Qwen-VL、语音模型 Qwen-Audio 等全栈产品。RISC-V 的开放性、模块化设计、硬件扩展能力、并行计算支持以及低功耗特性，非常适合 AI 应用的需求。如今，在端侧芯片设计阶段就将通义的计算图、算子需求、内存访问模式“前置注入”玄铁微架构，实现了算法与硬件的原生匹配——不仅大幅提升推理效率，更显著降低部署门槛。
“开源 RISC-V 架构为硬件设计提供了天然适配 AI 的算力基座。这无疑为不断迭代的大模型、日趋多样的智能体以及不断蝶变激增的算力需求，带来了革新方案。”通义大模型业务经理徐栋进一步解释道：“无论是基于 RVV 加速的语言交互系统架构优化，推动实现端到端训练及实时与端侧整体优化的可能；还是得益于 RISC-V AME 独立矩阵引擎，能够充分完成 Qwen3-VL 的全链路异质任务，支撑极致吞吐，让图像识别走向认知；更能持续推动 RISC-V 多模态推理持续突破新高度，让图像推理超越识别，不止于认知。我们相信「开源 x 开源」的通义原生 AI Core，会激发更大潜能！”
“我们不是简单地将大模型塞进设备，而是从端侧芯片底层开始，为大模型‘量身定制’计算底座。例如，我们将 Qwen3-Omni 模型轻量化部署到搭载玄铁处理器的 RISC-V 端侧芯片上，仅用单一模型完成全流程处理，在体积缩小 40%、成本降低 30% 的同时，带来更流畅、更智能的交互体验。”阿里巴巴集团副总裁戚肖宁博士表示，“‘玄铁 + 通义’的深度融合，也标志着一条‘开源芯 + 大模型’的全栈技术路径正在形成，让 AI 有望成为工厂、学校、社区和家庭中每一个智能终端的标配能力。”
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过去一年，玄铁再度实现技术跃升，发布面向服务器场景的高性能旗舰处理器 C930， 集成 512-bit RVV1.0 向量引擎与 8 TOPS Matrix 矩阵双引擎，并开放 DSA 扩展接口，满足多样化高性能计算需求，在 SPECint2006 基准测试中通用算力性能达 15/GHz，目前已在服务器、AI、边缘计算等关键场景进行规模化部署。
玄铁 C908X 作为玄铁旗下首款 AI 专用处理器，兼容 64 位 RVV1.0 架构设计，支持同构多核多 Cluster，可提供从 512 到 4096 位的超宽矢量指令，并通过预置 AI 加速指令实现AI 运算加速，助力用户利用 RVV 进行矩阵计算、稀疏计算及非 Tensor 核的特殊计算。通过扩展矢量宽度，C908X 可提供最大 1TOPS/Core/GHz 算力并支持多种 AI 算子库，从而加速 AI 部署及大模型部署。同年，基于 C908X 处理器，玄铁发布，构建了覆盖端侧、边缘侧到云侧的完整软硬件生态，可应对多样化的 AI 计算需求，为边缘 AI 推理、智能驾驶、工业自动化和智能终端等场景，提供强有力的支持，满足低延时长续航、高精度推理、高效数据处理等业务需求。
面对 AI 等新兴场景对定制化算力的迫切需求，玄铁创新推出，开创“通用 IP + 自定义加速”双轨模式。客户既可直接采用高可靠的玄铁处理器 IP，亦可基于 Flex 提供的全套软硬件框架（含处理器建模、开发环境及工具链）打造专属加速器。经实测，基于 Flex-C 定制的处理器相较通用版本最高可实现 10 倍性能提升。目前，Flex 系列已与高性能 C 系列无缝兼容，并将逐步拓展至嵌入式 E 系列与实时控制 R 系列，全面覆盖多元应用场景。
未来，双方将持续开放玄铁 IP 与通义大模型的协同工具链，携手端侧芯片厂商、整机企业与行业 ISV，借助 RISC-V 自身的智能架构优势，推动“Qwen Inside”走进机器人、工业控制、车载终端、端侧智能、服务器及周边等万千场景，让大模型真正“落地生根”，赋能千行百业智能化升级。
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来源：玄铁
