睿创微纳AI芯片技术登上国际计算机体系结构领域顶级会议

近日，国际计算机体系结构领域顶级会议HPCA 2025（International Symposium on High-Performance Computer Architecture）在美国召开。会议共收到534篇来自全球顶尖科研机构及高校的论文投稿，最终录用率仅为21%。

睿创微纳AI-ISP研发团队与中国科学技术大学联合发表的学术论文《Exploring the Performance Improvement of Tensor Processing Engines through Bit-weight Dimension Transformation in MAC Operations》成功入围，其创新性技术路径在会议现场获得多位国际权威专家学者的高度评价。

研究团队跳出以传统基于乘加器的张量计算架构，首次提出从“位权维度”优化矩阵乘法的全新微架构设计方法及高算力密度的计算架构，在算子底层实现突破性性能提升，为红外ISP中的AI模块带来了显著加速效果。

聚焦底层架构

深挖位权优化潜力

人工智能作为现代技术革命的引擎，其发展根基深植于张量计算体系——尤其是被称为深度学习基石的矩阵乘法运算。当前主流的GPU、NPU等AI加速芯片均将张量处理引擎（Tensor Processing Engine, TPE）作为专用矩阵乘法单元进行集成，但这类硬件模块往往占据芯片30%-50%的晶圆面积及40%以上的动态功耗，成为制约AI算力提升与成本控制的关键瓶颈。

针对这一产业级挑战，睿创微纳AI-ISP研发团队突破传统乘加器（Multiply-Accumulate, MAC）的位权维度约束，首创基于位权解耦的组件化架构设计范式。该技术从位权维度重构了矩阵乘法中的基本运算单元，揭示了更广阔的架构设计空间。

特别值得关注的是，团队开发的张量计算微架构已有效适配红外图像增强算法，为低成本、高算力密度的边缘端AI视觉处理开辟了新的技术路径。

多维优化

指标全面提升

研究团队提出了多种优化后的计算架构，在实际测试中展现出了卓越的能效与面积效率表现。与传统基于乘加单元的矩阵乘法单元对比，在28nm制程下，其张量核INT8算力面积效率实现1.56倍提升（达11.29 TOPS/mm²），能效比提升1.49倍（达13.89 TOPS/W）。

特别是创新性位稀疏架构，通过稀疏特征编码与红外图像的协同优化，较基准方案面积效率实现2.85倍的提升，为边缘计算场景的高性能AI推理提供了新的硬件范式。

行业赋能

加速红外图像处理

睿创微纳基于该架构研发的AI推理引擎，在红外图像增强算法中取得了显著的加速效果。该AI图像增强算法融合了传统图像增强算法的一些策略，不仅具有极佳的能效、面效表现，且图像细节重建能力显著增强。

关于HPCA

作为计算机体系结构领域四大顶级会议（HPCA、ISCA、ASPLOS、MICRO）的核心成员，IEEE高性能计算机架构国际研讨会（HPCA）自1995年创办以来始终引领着全球计算硬件的创新方向。

该会议以严苛的学术评审著称（近年论文录用率稳定在18%-22%）, 评审专家大多来自于高通、英特尔、英伟达、IBM、AMD等顶尖研究机构，持续位列CSRankings体系结构类会议前三甲。HPCA聚焦计算架构的范式革新，其技术议程涵盖AI芯片架构、存算一体架构、量子-经典混合计算、超异构处理器等前沿方向。

历届体系结构四大会议曾发布重塑行业格局的里程碑成果，包括Google TPU（ISCA'17首代张量处理器）、华为昇腾910（HPCA'21首个达芬奇架构NPU）、寒武纪MLU（ISCA'16首款商用深度学习ASIC）等标杆性芯片设计。

睿创微纳（股票代码：688002）是全球领先的、专业从事专用集成电路、感知芯片与AI智能整机产品与解决方案研发的国家级高新技术企业。公司深耕红外、微波、激光等多维感知领域，掌握多光谱感知芯片研发的核心技术与AI智能算法深度研发等能力，为全球客户提供性能卓越的红外热成像、微波、激光芯片，应用终端及行业感知解决方案，以技术进步为客户创造增量价值。

睿创微纳产品广泛应用于航空航天、卫星通讯、空间通讯、碳中和、低空经济、安防消防、汽车辅助驾驶、应急救援、消费电子、人工智能、医疗健康、科研创新等领域。

睿创微纳致力于打造中国最有价值的特种芯片企业，成为世界领先的智慧感知技术解决方案提供商，承载“让人们从更多维度发现世界之美”的使命，在持续拓展人类感知能力的征途上留下自己的脚印。