電子發燒友網報道（文/李彎彎）在當今科技浪潮中，邊緣AI正以迅猛之勢崛起，成為推動各行業智能化轉型的關鍵力量。據權威市場研究機構數據，2025年全球AI芯片市場規模預計突破1200億美元，年均復合增長率超25%，其中，邊緣計算芯片增速達35%。這一增長勢頭，得益于邊緣AI在實時性、隱私保護和低帶寬需求等方面的獨特優勢，使其在智能制造、智能交通、智能家居、醫療健康等眾多領域展現出巨大的應用潛力。

然而，邊緣AI的發展并非一帆風順，它面臨著諸多挑戰，如如何在有限的功耗和芯片面積下實現高性能計算，如何確保算法的靈活性和適應性以應對快速演進的人工智能模型，以及如何構建開放、協同的生態系統以促進技術的廣泛應用等。在這樣的背景下，電子發燒友特別采訪了Imagination全球產品管理副總裁Dennis Laudick，深度探索這家公司如何憑借自身優勢，助力全球客戶攻克邊緣AI發展中的重重難題。

技術與產品：創新設計，破解性能與能效難題

Dennis Laudick介紹，Imagination在圖形、人工智能和并行計算處理器設計領域擁有數十年的深厚經驗并積累了3000多項技術專利。早在首款大眾市場智能手機誕生時，公司就率先對GPU進行優化并成功商用。隨著圖形與并行處理性能需求呈爆炸式增長，功耗與芯片成本始終是客戶集成電路成功的關鍵要素。因此，Imagination在追求高性能的同時，始終將能效比與面積效率作為產品設計的核心指標。這一堅持帶來了持續的技術革新，例如分塊延遲渲染技術（TBDR）徹底改變了行業規則，首次讓移動設備實現復雜實時圖形渲染成為可能。

隨著AI成為常見工作負載，靈活的AI處理能力愈發重要。GPU通用并行可編程的特性，使其成為釋放高性能、高能效且具備未來適應能力AI潛力的主流選擇。Imagination專注于現代高性能GPU的復雜設計，而非直接生產集成電路（IC），這些GPU應用于圖形處理、人工智能和其他并行計算領域。公司大部分投資用于開發工具和軟件，以支持在這些GPU上構建和運行最終應用程序。其設計以IP授權的形式，被云計算、汽車、消費電子、移動設備和物聯網等領域的客戶使用，生產出具備相應能力的最終半導體產品。

Imagination產品的獨特性顯著。它是少數幾家為圖形和人工智能處理提供GPU設計的公司之一，客戶可授權并集成這些設計，無需巨額投資就能提供高性能的圖形和人工智能功能。多年來，Imagination專注于開發功耗和面積高效的處理器，已成為高性能且低功耗GPU設計領域的領導者。為應對AI模型快速演進和先進制程帶來的熱管理挑戰，公司今年5月推出了全新的E系列GPU架構。與傳統的專用AI加速器相比，E系列GPU具備更高的靈活性和通用計算能力，能在同一平臺上處理多種類型的圖形和AI工作負載。其并行計算架構結合在手機、汽車等嵌入式市場的優化經驗，能在低功耗條件下高效運行復雜的數據密集型任務，實現性能與能效的平衡。

E系列GPU支持高達16個零開銷硬件虛擬機，是上一代產品的兩倍，還配備了先進的QoS機制，有助于打造更具確定性和隔離性的多任務系統。此外，它支持多核配置，芯片廠商可根據需求靈活配置，實現“一款GPU，同時滿足圖形與AI多重任務”的設計目標，增強產品差異化競爭力，有效解決了芯片公司在產品設計和性能優化方面的難題。

應用方向和生態合作：精準布局，滿足多樣化市場需求

Dennis Laudick表示，Imagination處于獨特優勢地位，通過與幾乎每個細分領域的領先半導體公司溝通，了解未來市場需求，因此產品通常設計為滿足最廣泛的需求范圍。針對各個市場的專業化趨勢，公司每個系列GPU都推出了相應的產品線，以D系列GPU為例DXT/DXTP專注于移動設備和高端消費電子產品對電源效率、性能和面積優化的高要求；DXS為汽車、機器人和工業自動化市場提供額外的安全功能和能力；DXD則針對近期中國市場對云基礎設施（游戲或人工智能）的高性能GPU需求激增而量身定制。這種精準的市場布局，使得Imagination能夠為不同領域的全球客戶提供定制化的解決方案，滿足他們在邊緣AI應用中的多樣化需求。

在構建生態合作伙伴網絡方面，Dennis Laudick認為，公司專注于開放框架和標準。在圖形領域，深度參與Khronos組織以及OpenGL、OpenCL和Vulkan等標準的制定；在人工智能領域，支持TensorFlow、PyTorch、ONNX、TVM等行業標準技術方案，為客戶提供最大程度的靈活性，減少技術鎖定。

在中國市場，以本地化實踐為重點，推動產業協同發展。在RISC - V生態方面，Imagination是RISC - V國際基金會的高級會員和RISC - V中國聯盟的重要成員，積極參與共建異構計算生態系統，與國內多家主流RISC - V CPU廠商建立深度合作，共同打造“RISC - V CPU + Imagination GPU”的異構平臺，應用于多個垂直市場，包括工業控制、智能視覺、AIoT終端和教育科研等。在AI生態方面，與國內領先的模型開發者緊密合作，今年6月成為首批完成百度文心ERNIE模型在終端側適配的技術提供者，更早些時候也完成了對Deepseek模型的適配。通過持續拓展“GPU + CPU + 模型 + 場景”的多維合作，幫助客戶提升平臺價值，加快產品上市速度，實現邊緣AI場景下的性能、功耗與靈活性的最佳平衡，為全球客戶在生態系統建設方面提供了有力支持。

行業現狀、挑戰及趨勢：靈活應對，引領未來發展

Dennis Laudick認為，當前市場上人工智能（AI）確實存在一些炒作現象，但AI仍是軟件開發領域的一次根本性變革，將逐漸滲透到更多應用場景。行業初期存在一個誤區，認為AI需要專門的、獨立的處理流程。雖然特定硬件處理器能提供最佳性能和能效，但犧牲了靈活性。隨著人工智能算法不斷更新，許多早期專用的人工智能處理器無法適應新算法，如變壓器和大型語言模型（LLM）類型的算法。因此，支持人工智能的靈活方式，能夠適應未來發展的，是通過通用、并行處理器，這正是IMG的GPU的優勢所在。Imagination憑借其靈活可編程的GPU知識產權（IP），為圖形和人工智能應用提供了卓越的功耗、性能和面積（PPA）表現，同時實現了快速上市時間和更低的總體擁有成本，幫助客戶在快速變化的行業環境中保持競爭力。

從企業視角看，邊緣/終端AI芯片大規模商用的核心阻礙在于靈活性以及在性能、效率與未來適應性需求之間實現平衡的能力。此外，盡管人工智能行業大部分關注通過擴大規模提升功能性，但整個行業也需要共同努力解決效率問題，探索優化的人工智能方法，以實現其在更多設備上的應用。Imagination擁有30余年歷史，將計算機圖形學領域積累的并行處理技術專長應用于人工智能領域。其靈活可編程的GPU IP為全球客戶和芯片公司解決了在邊緣AI發展中面臨的性能、效率、靈活性和適應性等多方面的難題。

總體而言，Imagination在邊緣/終端AI芯片領域憑借深厚的技術積累、獨特的產品設計、廣泛的應用布局以及開放的生態合作，展現出強大的競爭力。其不斷創新的GPU架構和專注于滿足多樣化市場需求的產品策略，為行業發展提供了重要方向，有望在未來的市場競爭中持續占據領先地位，推動邊緣/終端AI芯片技術不斷向前發展，為各行業的智能化轉型提供有力支持，成為全球芯片公司在邊緣AI發展道路上的可靠伙伴。