作为中国最大的芯片IP设计与服务供应商，安谋科技一直坚持自研IP技术、Arm IP相配合，为本土半导体产业提供丰富的产品组合和解决方案。

目前，安谋科技在国内的授权客户已经超过370家，累计芯片出货量突破300亿颗，拉动下游年产值过万亿人民币。

安谋科技的自研产品线包括“周易”NPU、“星辰”CPU、“山海”SPU、“玲珑”ISP、“玲珑”VPU，在中国本土授权客户已超过160家，累计出货量突破2亿颗。

“周易”NPU已经在物联网、智能终端、汽车等市场均有实际落地，形成了一套完整的工具链及技术服务，可适配100多种算法。

现在，安谋科技又带来了自研的新一代AI处理器——“周易”X2 NPU。

“周易”X2 NPU不仅大幅提升算力、精度、灵活性等，还针对众多应用场景进行了专门优化，并且同步公布了开源计划。

【基于V3架构 性能全面提升】

“周易”X2 NPU采用了安谋科技自研的第三代“周易”架构，支持多核集群(Cluster)，每四个核心一组，可以多个集群并联堆叠，最高支持320TOPS(每秒320万亿次运算)算力子系统。

同时，它还具备实时的硬件任务管理，可实现最高千万次/秒的任务调度，硬件任务调度延只需100ns，可充分利用多核心计算资源，释放各个计算单元的效能潜力。

算力大幅提升的同时，“周易”X2 NPU还支持更高的精度和灵活性。

精度方面支持int4/int8/int12/int16/int32，fp16/bf16/fp32等多精度整数、浮点融合计算，从而大大提升计算效率、计算密度。

灵活性方面不但支持自定义算子，可满足各种模型部署需求，还面向各类应用场景提供定制化AI解决方案，进一步满足智能驾驶、手机影像AI处理、人机交互等场景的差异化需求。

应用场景方面，“周易”X2 NPU针对车载智能座舱、ADAS(高级辅助自动驾驶)、边缘计算、台式机、智能手机、平板电脑等做了大量性能优化。

比如大幅提升手机拍照、录像时的高分辨率图像处理能力，比如提升Transformer等常用车载应用的性能，比如采用i-Tiling技术从而将带宽需求从40GB/s大幅减少到4GB/s。

为了帮助开发者更方便、快速地进行算法移植和调试，“周易”X2 NPU还提供了一套完善的人工智能软件开发平台，可以更好地满足开发者对性能调优、系统部署的需求。

作为Bit精度的软件仿真平台，它支持主流的人工智能框架，比如TensorFlow、Caffe、ONNX、PyTorch等模型，操作系统支持Android、Linux、RTOS、QNX等。

支持多种开放接口，支持用户模型和自定义算子等开发和调试。

支持丰富的调试工具，支持多种层次的开发和调试，满足高级开发者。

支持TVM、Arm NN的SoC异构计算，从而有效使用CPU、GPU、NPU等计算资源。

目前，安谋科技已经向客户正式交付“周易”X2 NPU，今年内就会有多款搭载“周易”X2 NPU的芯片产品面世。

【软件开源加速 携手共建生态】

就在最近，安谋科技还发起了“周易”NPU软件开源计划，通过开放源码满足客户更自主、更灵活的算法移植需求，与开发者、合作伙伴共同建设国内NPU产业生态。

率先对外开放是包括NPU中间表示层规范、模型解析器、模型优化器、驱动等，并提供免费的软件工具链，包括软件模拟器、调试器、C编译器。

目前，安谋科技已开源“周易”NPU软件工具Compass的前端，并在开源计划的第一阶段开放以下资源：

－ Compass解析器：解析器源代码和中间层表示规范

－ NPU Linux驱动：更容易在现有SoC上部署，并符合GPLv2协议

－ Compass集成：提供“周易”NPU网络构造工具端到端验证环境

－ 模型仓库：—已验证的开源NN模型，便于测试和快速上手

安谋科技已在代码托管平台Gitee、GitHub上建立“周易”NPU开源项目的开源库，后续还将逐步开放更多资源，例如模型优化器、模型量化、算子实现等的源代码。

“周易”NPU软件开源计划已吸引第一批合作伙伴“入驻”，其中不乏来自AIoT、智能汽车、智能操作系统等领域的明星企业。

值得一提的是，湖北芯擎科技宣布，旗下新一代智能座舱芯片“龍鷹一号”实现量产出货，搭载安谋科技自研“周易”NPU、Arm IP，在高性能算力、AI性能方面具有诸多创新。

“龍鷹一号”是首款国产车规级7nm智能座舱芯片，兼具高算力和高安全性，采用多核异构超大规模SoC设计，集成87层电路，拥有88颗亿晶体管。

它不但拥有CPU、GPU、可编程NPU内核，还拥有强大的VPU、ISP、DPU、DSP集群，并内置符合国密算法的信息安全引擎、符合ASIL-D标准的安全岛设计。

其中，安谋科技自研的“周易”NPU为其提供AI助力，可适配100多种算子、100多种模型，支持自定义算子开发，还通过微架构优化，在运行部分神经网络模型时，相同算力配置下AI性能提升一倍，更有安全扩展，能够有效保护芯片上的用户数据和AI算法，同时面向各类应用场景提供定制化AI解决方案。