Imagination：E系列GPU 16虚拟机解锁边缘AI新效能

电子发烧友网报道（文/李弯弯）在当今科技浪潮中，边缘AI正以迅猛之势崛起，成为推动各行业智能化转型的关键力量。据权威市场研究机构数据，2025年全球AI芯片市场规模预计突破1200亿美元，年均复合增长率超25%，其中，边缘计算芯片增速达35%。这一增长势头，得益于边缘AI在实时性、隐私保护和低带宽需求等方面的独特优势，使其在智能制造、智能交通、智能家居、医疗健康等众多领域展现出巨大的应用潜力。

然而，边缘AI的发展并非一帆风顺，它面临着诸多挑战，如如何在有限的功耗和芯片面积下实现高性能计算，如何确保算法的灵活性和适应性以应对快速演进的人工智能模型，以及如何构建开放、协同的生态系统以促进技术的广泛应用等。在这样的背景下，电子发烧友特别采访了Imagination全球产品管理副总裁Dennis Laudick，深度探索这家公司如何凭借自身优势，助力全球客户攻克边缘AI发展中的重重难题。

技术与产品：创新设计，破解性能与能效难题

Dennis Laudick介绍，Imagination在图形、人工智能和并行计算处理器设计领域拥有数十年的深厚经验并积累了3000多项技术专利。早在首款大众市场智能手机诞生时，公司就率先对GPU进行优化并成功商用。随着图形与并行处理性能需求呈爆炸式增长，功耗与芯片成本始终是客户集成电路成功的关键要素。因此，Imagination在追求高性能的同时，始终将能效比与面积效率作为产品设计的核心指标。这一坚持带来了持续的技术革新，例如分块延迟渲染技术（TBDR）彻底改变了行业规则，首次让移动设备实现复杂实时图形渲染成为可能。

随着AI成为常见工作负载，灵活的AI处理能力愈发重要。GPU通用并行可编程的特性，使其成为释放高性能、高能效且具备未来适应能力AI潜力的主流选择。Imagination专注于现代高性能GPU的复杂设计，而非直接生产集成电路（IC），这些GPU应用于图形处理、人工智能和其他并行计算领域。公司大部分投资用于开发工具和软件，以支持在这些GPU上构建和运行最终应用程序。其设计以IP授权的形式，被云计算、汽车、消费电子、移动设备和物联网等领域的客户使用，生产出具备相应能力的最终半导体产品。

Imagination产品的独特性显著。它是少数几家为图形和人工智能处理提供GPU设计的公司之一，客户可授权并集成这些设计，无需巨额投资就能提供高性能的图形和人工智能功能。多年来，Imagination专注于开发功耗和面积高效的处理器，已成为高性能且低功耗GPU设计领域的领导者。为应对AI模型快速演进和先进制程带来的热管理挑战，公司今年5月推出了全新的E系列GPU架构。与传统的专用AI加速器相比，E系列GPU具备更高的灵活性和通用计算能力，能在同一平台上处理多种类型的图形和AI工作负载。其并行计算架构结合在手机、汽车等嵌入式市场的优化经验，能在低功耗条件下高效运行复杂的数据密集型任务，实现性能与能效的平衡。

E系列GPU支持高达16个零开销硬件虚拟机，是上一代产品的两倍，还配备了先进的QoS机制，有助于打造更具确定性和隔离性的多任务系统。此外，它支持多核配置，芯片厂商可根据需求灵活配置，实现“一款GPU，同时满足图形与AI多重任务”的设计目标，增强产品差异化竞争力，有效解决了芯片公司在产品设计和性能优化方面的难题。

应用方向和生态合作：精准布局，满足多样化市场需求

Dennis Laudick表示，Imagination处于独特优势地位，通过与几乎每个细分领域的领先半导体公司沟通，了解未来市场需求，因此产品通常设计为满足最广泛的需求范围。针对各个市场的专业化趋势，公司每个系列GPU都推出了相应的产品线，以D系列GPU为例DXT/DXTP专注于移动设备和高端消费电子产品对电源效率、性能和面积优化的高要求；DXS为汽车、机器人和工业自动化市场提供额外的安全功能和能力；DXD则针对近期中国市场对云基础设施（游戏或人工智能）的高性能GPU需求激增而量身定制。这种精准的市场布局，使得Imagination能够为不同领域的全球客户提供定制化的解决方案，满足他们在边缘AI应用中的多样化需求。

在构建生态合作伙伴网络方面，Dennis Laudick认为，公司专注于开放框架和标准。在图形领域，深度参与Khronos组织以及OpenGL、OpenCL和Vulkan等标准的制定；在人工智能领域，支持TensorFlow、PyTorch、ONNX、TVM等行业标准技术方案，为客户提供最大程度的灵活性，减少技术锁定。

在中国市场，以本地化实践为重点，推动产业协同发展。在RISC - V生态方面，Imagination是RISC - V国际基金会的高级会员和RISC - V中国联盟的重要成员，积极参与共建异构计算生态系统，与国内多家主流RISC - V CPU厂商建立深度合作，共同打造“RISC - V CPU + Imagination GPU”的异构平台，应用于多个垂直市场，包括工业控制、智能视觉、AIoT终端和教育科研等。在AI生态方面，与国内领先的模型开发者紧密合作，今年6月成为首批完成百度文心ERNIE模型在终端侧适配的技术提供者，更早些时候也完成了对Deepseek模型的适配。通过持续拓展“GPU + CPU + 模型 + 场景”的多维合作，帮助客户提升平台价值，加快产品上市速度，实现边缘AI场景下的性能、功耗与灵活性的最佳平衡，为全球客户在生态系统建设方面提供了有力支持。

行业现状、挑战及趋势：灵活应对，引领未来发展

Dennis Laudick认为，当前市场上人工智能（AI）确实存在一些炒作现象，但AI仍是软件开发领域的一次根本性变革，将逐渐渗透到更多应用场景。行业初期存在一个误区，认为AI需要专门的、独立的处理流程。虽然特定硬件处理器能提供最佳性能和能效，但牺牲了灵活性。随着人工智能算法不断更新，许多早期专用的人工智能处理器无法适应新算法，如变压器和大型语言模型（LLM）类型的算法。因此，支持人工智能的灵活方式，能够适应未来发展的，是通过通用、并行处理器，这正是IMG的GPU的优势所在。Imagination凭借其灵活可编程的GPU知识产权（IP），为图形和人工智能应用提供了卓越的功耗、性能和面积（PPA）表现，同时实现了快速上市时间和更低的总体拥有成本，帮助客户在快速变化的行业环境中保持竞争力。

从企业视角看，边缘/终端AI芯片大规模商用的核心阻碍在于灵活性以及在性能、效率与未来适应性需求之间实现平衡的能力。此外，尽管人工智能行业大部分关注通过扩大规模提升功能性，但整个行业也需要共同努力解决效率问题，探索优化的人工智能方法，以实现其在更多设备上的应用。Imagination拥有30余年历史，将计算机图形学领域积累的并行处理技术专长应用于人工智能领域。其灵活可编程的GPU IP为全球客户和芯片公司解决了在边缘AI发展中面临的性能、效率、灵活性和适应性等多方面的难题。

总体而言，Imagination在边缘/终端AI芯片领域凭借深厚的技术积累、独特的产品设计、广泛的应用布局以及开放的生态合作，展现出强大的竞争力。其不断创新的GPU架构和专注于满足多样化市场需求的产品策略，为行业发展提供了重要方向，有望在未来的市场竞争中持续占据领先地位，推动边缘/终端AI芯片技术不断向前发展，为各行业的智能化转型提供有力支持，成为全球芯片公司在边缘AI发展道路上的可靠伙伴。