炬芯最新ATS/ATW系列芯片全面商用，SRAM NPU突破“内存墙”

电子发烧友报道 近日，炬芯科技表示，最新推出的ATS323X、ATS362X及ATW609X系列产品，采用三核异构架构，搭载基于SRAM介质的存内计算NPU，可在端侧为AI模型提供硬件级高能效比推理加速，应用前景广阔。 目前，ATS323X与ATS362X已搭载于品牌客户终端产品上市销售，ATW609X相关客户产品研发正顺利推进。

ATS323X 是一款面向中高端智能音频与语音交互设备的系统级芯片（SoC），主要应用于TWS耳机、智能音箱、语音遥控器等产品。该芯片集成了高性能音频处理单元、低功耗语音唤醒模块与AI推理引擎，支持多麦克风降噪、语音增强与本地语音识别。其三核异构架构包含一个应用处理器核、一个实时控制核与一个专用AI加速核，实现了任务分工明确、能效最优。在实际应用中，ATS323X可在不依赖云端的情况下完成关键词识别与语义理解，显著降低延迟与功耗，提升用户体验。

ATS362X 则定位于视觉感知与多模态交互场景，广泛适用于智能门铃、家用监控摄像头、AI相框及儿童陪伴机器人等设备。该芯片不仅具备强大的图像信号处理能力，支持1080p/2K视频编码与解码，还集成了高算力NPU，可高效运行人脸识别、人形检测、行为分析等AI模型。其三核架构在处理图像数据流时实现了流水线式协同：主控核负责系统调度，DSP核处理图像预处理，而NPU则专注于深度学习推理，整体能效比相较上代提升超过40%。

ATW609X 是炬芯科技面向可穿戴设备与物联网边缘节点推出的旗舰级AI SoC，专为智能手表、健康监测设备与工业传感器设计。该芯片在极小封装下实现了高性能与超低功耗的平衡，支持心率、血氧、运动姿态等多维生物信号的实时分析。其独特之处在于支持“持续感知+按需唤醒”模式，即在待机状态下仍可低功耗运行轻量级AI模型，一旦检测到异常行为或用户指令即刻激活主系统，极大延长了设备续航时间。目前，多家头部穿戴品牌已基于ATW609X开展产品开发，预计将在年内陆续上市。

这三款芯片的共同技术核心，是炬芯科技自主研发的基于SRAM介质的存内计算NPU（Neuro Processing Unit）。这一设计突破了传统冯·诺依曼架构中“计算与存储分离”带来的性能瓶颈，即所谓的“内存墙”问题——在AI推理过程中，大量时间与能量消耗在数据于内存与处理器之间的频繁搬运上。

炬芯科技的存内计算NPU创新性地将计算单元嵌入SRAM存储阵列内部，实现“数据不动、计算动”的新型运算范式。具体而言，该NPU在SRAM的位线（Bitline）上集成了模拟或混合信号计算电路，可在存储单元本地直接执行矩阵乘加运算（MAC），这是神经网络推理中最核心的计算操作。这一架构大幅减少了数据搬运，使能效比提升数倍以上，同时显著降低了延迟。

选择SRAM作为存内计算介质，是炬芯科技经过深度技术权衡的结果。相较于DRAM或新兴的忆阻器（ReRAM），SRAM具备读写速度快、可靠性高、工艺成熟等优势，尤其适合对实时性要求高的端侧AI应用。尽管SRAM单位面积成本较高，但炬芯通过优化存储结构与计算映射算法，在芯片面积与性能之间实现了良好平衡。

该NPU支持主流AI框架（如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile）导出的模型，兼容INT8、INT16及FP16等多种精度格式，可根据应用场景动态调整算力与功耗。

随着AI大模型轻量化技术的成熟，端侧设备将承担更多复杂智能任务。炬芯科技此前表示，未来将继续优化存内计算NPU的算力密度与编程模型，探索支持动态稀疏计算、自适应精度调节等先进特性，并拓展至AR/VR、自动驾驶感知单元等更高阶应用场景。

同时，公司计划构建统一的AI开发平台，提供从模型压缩、量化到部署的一站式工具链，降低客户开发门槛，加速产品上市周期。