NPU

如何使用单条命令在 RK3576/RK3588 上运行 LLM

在Rockchip NPU上运行LLM应该很令人兴奋。然而，我却一直花时间匹配ARM64库、Python包、NPU设备访问、平台设置和模型文件，直到终于能提出一个简单的问题为止。

成像与计算深度融合，飞凌微推出新一代车载视觉处理SoC M2

2026年7月30日，中国上海 — 技术先进的智能视觉处理芯片厂商飞凌微电子(Flyingchip®，思特威子公司，股票代码688213，以下简称“飞凌微”)近日宣布，正式推出新一代高性能车载视觉处理SoC——M2。该芯片专为L2级辅助驾驶及舱内智能感知应用设计，采用台积电(TSMC)FinFET工艺，搭载自研FlyingMatrix™ NPU和FlyingSight™ AI-ISP，两者从底层架构上深度协同，在复杂多变的行车光照条件下为车载视觉系统提供高质量图像输入与实时AI推理。

NXP i.MX 8M Plus的NPU与ISP协同：机器视觉应用的异构加速架构分析

在边缘端运行实时目标检测模型时，传统CPU处理动辄数百毫秒的推理延迟使其难以满足30fps的实时要求。i.MX 8M Plus在设计之初就给出了明确答案——将2.3 TOPS算力的NPU与双ISP在硬件层面直接耦合，在数据到达NPU之前就完成前端预处理，使异构计算成为机器视觉的加速引擎。

恩智浦首款独立NPU Ara240：以40 eTOPS算力满足边缘AI需求

作为恩智浦首个独立神经处理单元，Ara240提供了AI优化的架构，拥有高达40 eTOPS的算力、大容量片上存储器和高片外带宽。

Ceva夺得美国软件和人工智能平台巨擘重大的人工智能许可协议

NeuPro-M 被选为定制 AI 芯片项目的 NPU IP 基础 实现面向下一代智能计算设备的操作系统到芯片优化

从架构统一到异构并行：具身智能“数字大脑”的演进逻辑与性能突破

在通用人工智能与机械电子深度融合的浪潮下，具身智能机器人正经历从简单的自动化工具向高度感知、决策与交互的复杂系统转化的过程。这种转化的背后，是对机器人“数字大脑”算力效率的极致追求。感知、决策与交互的闭环，本质上依赖于强大的AI计算处理器来处理海量的多模态传感器数据，并在此基础上实现实时的认知与行动。随着具身智能逐渐走向落地，如何构建一个既能兼容传统视觉算法，又能高效运行大语言模型，同时还能平衡算力能效比的计算平台，成为了行业攻坚的核心命题。

TrendForce集邦咨询：英伟达加入Windows on Arm阵营，推升Arm架构AI笔记本2029年渗透率达34.2%

Jun. 4, 2026 ---- TrendForce集邦咨询最新研究指出，目前AI笔记本主要由Intel(英特尔)、AMD(超威)、Apple(苹果)与Qualcomm(高通)推动，但市场仍缺乏能够大规模展现装置端AI运算价值，并形成明确使用者换机动力的产品。随着Nvidia(英伟达)于Computex正式发表RTX Spark平台搭配N1与N1X处理器，AI笔记本市场有望从目前以NPU功能展示为主的阶段，进一步迈向以Agent与本地端模型运算为核心的新发展阶段。

高达256GB/s带宽+160 TFLOPS算力，安谋科技“周易”X3 NPU IP R2升级

黑芝麻智能华山A2000U、A2000X获ISO 26262 ASIL-D最高功能安全认证

上海2026年5月14日 /美通社/ -- 近日，智能汽车计算芯片引领者黑芝麻智能宣布，旗下面向全场景通识智驾的华山A2000U及A2000X高性能计算芯片，率先通过国际知名认证机构SGS-TÜV Saar颁发的ISO 26262:2018 ASIL-D功能安...

AI芯片架构：NPU在FPGA上的映射与脉动阵列实现

在AI芯片架构的演进中，NPU（神经网络处理器）与FPGA（现场可编程门阵列）的结合正成为边缘计算领域的重要突破。这种异构架构通过将NPU的专用计算能力与FPGA的可重构特性深度融合，在能效比、灵活性和实时性之间实现了完美平衡，尤其在自动驾驶、工业视觉等场景中展现出独特优势。

华山A2000家族全新亮相，为物理AI时代构建算力底座

上海2026年4月20日 /美通社/ -- 在近期举行的智能电动汽车高层发展论坛上，黑芝麻智能创始人兼CEO单记章正式发布了华山A2000家族的全新阵容。作为专为下一代AI模型设计的高算力芯片平台，A2000家族分别瞄准从座舱AI化到L4级Robotaxi的不同场景，覆盖了当前智...

米尔RK3576 + ROS2 进阶：NPU加速MixFormerV2目标跟随与机械臂抓取实战

回顾上篇：基于RK3576 + ROS2 Humble + SLAM Toolbox + Nav2，我们实现了机器人的建图与自主导航。机器人已经能够“走到哪里”。但真正的智能机器人不仅要“走到哪”，还要“看到并操作”——识别特定物体、主动跟随、近距离抓取。本文将在此基础上，集成深度摄像头，实现机器人核心功能：

1美元级MCU中也有NPU！TI开启端侧AI普惠时代

2025 年云端大模型 AI 热潮后，2026 年进入端侧“落地年”：人形机器人、预测性维护、智能家居唤醒词、可穿戴健康监测等真实需求爆发，工程师不再只想“跑分”，而是要“低功耗 + 低成本 + 可靠落地”。

Nordic Semiconductor 巩固 nRF54L 系列在超低功耗边缘人工智能领域的领先地位

Nordic 迈出重要一步，让每位开发者与电池供电设备都能用上高能效边缘智能

Ceva NeuPro-Nano NPU 在 2026 年嵌入式世界大会上荣获人工智能奖

超高效NPU IP在资源受限设备中推进边缘AI，因而获得认可

德州仪器 (TI) 扩展微控制器产品组合及软件生态系统，助力边缘 AI 在各种器件中落地

集成 TinyEngine™ NPU 的新型 MCU 加入德州仪器 (TI) 全面的 AI 硬件、软件及工具组合，助力工程师将智能技术部署到各种应用上

Ceva 人工智能授权和物理人工智能应用于2025 年取得突破性进展

领先的智能边缘芯片和软件IP授权商Ceva公司 (纳斯达克股票代码：CEVA) 宣布，其人工智能 (AI) 授权业务于2025 年取得了突破性进展，共签署了 10 项 NeuPro™ 神经处理单元 (NPU) 协议，使得AI 在 2025 年度贡献该公司超过 20% 授权收入。

如何使用MLIR工具链访问AMD NPU

在这个项目中，遵循Xilinx mlr - aie GitHub存储库中提供的说明，在Ubuntu上建立一个功能开发环境，并在AMD Ryzen™AI NPU上执行示例mlr - aie程序。目标是完成完整的设置工作流程，其中包括安装所需的工具链，配置系统依赖关系，并使用mlr -AIE框架构建简单的AI引擎(AIE)设计。环境准备好后，将编译包括的示例应用程序并将其部署到NPU中，以验证软件工具和硬件平台之间的正确集成。

FRDM i.MX 9平台选型指南：FRDM i.MX 9系列开发平台解析

恩智浦的FRDM平台解决方案旨在提供易于获取的开发工具，有效弥合原型制作与量产之间的鸿沟。FRDM板经济高效、易于使用，具备专业级功能，助力从概念到产品上市的全过程加速推进。在FRDM i.MX 93、FRDM i.MX 91和FRDM i.MX 91S三款开发平台之间做选择可能令人纠结，但只要了解每款平台如何契合您的应用需求，决策就会变得清晰明了。

DEEPX发布DX-H1 V-NPU：30W单卡解决方案，挑战GPU主导地位

该解决方案近期荣获CES 2026创新大奖，将视频解码、AI推理与编码功能集成于单芯片，相比GPU架构可节省80%的硬件成本。 拉斯维加斯和韩国首尔2025年12月10日 /美通社/ -- 在CES 2026（2026年国际消费电子展）开幕前夕，超低功耗设备端AI半导体先驱企业...