近日，芯原股份（芯原，股票代码：688521.SH）官宣与谷歌联合推出面向始终在线、超低能耗端侧大语言模型应用的Coral NPU IP。该IP基于谷歌在开放机器学习编译器方面的基础研究成果，并结合AI的安全特性进行了强化，为开发者提供统一的开源技术平台，以构建强大的边缘AI生态系统。 据了解，芯原为该IP开发了符合RISC-V标准的向量处理器，使其成为公司端侧AI芯片设计平台的重要组成部分，并可在此基础上为客户定制端侧AI芯片设计方案。
Coral NPU基于RISC-V开放指令集架构标准构建，引入原生张量处理能力，支持主流机器学习框架，如JAX、PyTorch和TensorFlow Lite（TFLite），并采用基于开放标准的工具，例如来自低级虚拟机（LLVM）项目的多级中间表示（MLIR），作为编译器基础设施。其设计面向超低功耗、始终在线的边缘AI应用，尤其适用于可穿戴设备和泛在感知系统。
Coral NPU IP已在谷歌开发者网站开源，面向全球开发者开放。芯原将提供商业化的企业级IP版本，并结合自身丰富的IP储备以及芯片设计与验证能力，为客户的相关芯片提供一站式芯片定制等服务。目前，芯原正在开发基于Coral NPU IP的验证芯片，面向AI/AR眼镜与智能家居等应用，以加速大语言模型在边缘端的部署。
01、芯原为何携手谷歌？此次合作带来哪些收益？
笔者认为此次芯原与谷歌联合推出的Coral NPU IP，不仅是一款基于RISC-V的开源神经网络加速器，更是一次关于“开放标准+产业化落地”的创新实践。这意味着——AI编译器、硬件架构与芯片设计的生态壁垒，正被重新定义。
那芯原为何携手谷歌？此次合作带来哪些收益？带着这些疑问笔者采访了芯原股份创始人、董事长兼总裁戴伟民博士。戴博士指出，Coral NPU的技术起点可追溯至谷歌在2023年发起的“Open Se Cura”开源研究计划，该项目旨在探索安全、可验证且具普适性的AI硬件架构。“当时谷歌认为大模型一定会在端侧落地，因此希望与具备成熟芯片设计与产业化能力的合作伙伴携手推进。芯原正是在这样的背景下成为谷歌首个联合商业化伙伴。”他补充道，芯原此前就已参与Open Se Cura开源项目，并成功实现了首代芯片的流片。“事实上，芯原与谷歌的合作由来已久，早在十多年前就已开启。”戴博士回忆说。
实际上，十多年前，芯原就参与了谷歌VP8/VP9视频编解码标准的商业化落地。VP8/VP9作为谷歌推出的开源、免版税的视频编码标准，帮助谷歌打破了H.264专利垄断，并推动Web视频标准开放化。芯原负责将VP8/VP9集成到视频IP和芯片中，实现硬件加速和系统优化，从而积累了丰富的开放标准实现经验，同时为客户提供“开源标准+硬件加速+定制服务”的一站式解决方案。
今天的Coral NPU合作与VP8/VP9合作如出一辙：谷歌提供开源算法与工具链，芯原负责IP设计、验证及商业化落地，形成从实验室到市场的闭环协同。
02、RISC-V+开放工具链：开放计算的下一步
据介绍，Coral NPU的一大技术亮点在于，它将RISC-V开放指令集架构（ISA）与机器学习编译器生态紧密结合。RISC-V提供可扩展、可定制的指令架构，使AI算子可被直接内嵌进ISA级设计。
Coral NPU的另一大创新是完全基于开放编译生态构建。它使用LLVM社区的MLIR（Multi-Level Intermediate Representation） 作为编译中间层，实现多框架无缝适配。这种“框架无关、工具链统一”的设计，打通了算法层与硬件层的鸿沟，使开发者可以在相同工具链下部署多平台AI应用，使TensorFlow、PyTorch、JAX等主流框架可平滑部署到Coral NPU上。
这种架构意味着开发者不再需要针对不同NPU编写冗长的低级驱动代码，从而极大降低了AI模型在端侧设备上的部署门槛。
Coral NPU在理念上代表了一种“AI原生ISA”的尝试——不再是CPU+NPU的松耦合设计，而是从指令集层面实现AI计算的原生融合。
03、芯原的核心价值：从IP到SoC的“桥梁能力”
作为全球领先的定制芯片平台与IP提供商，芯原的优势不仅在于拥有丰富的可授权IP库，更在于其能够提供从架构设计、验证到系统集成的完整解决方案。
戴博士强调在本次合作中，芯原将基于Coral NPU IP开发验证芯片，面向AI/AR眼镜、智能家居、可穿戴设备等应用场景。这意味着芯原并非仅作为“代工者”，而是通过以下三个方向延展谷歌的技术生态：
1、将开源IP转化为可商用IP产品 ——提供可授权的企业级版本；
2、为客户提供芯片定制服务 ——基于Coral NPU构建差异化SoC；
3、参与边缘AI生态建设 ——将其与自有图形、ISP、视频、音频等IP协同优化。
这种“IP+平台+设计服务”的垂直整合模式，正是芯原区别于传统IP公司的关键竞争力。
04、技术解析：AI原生的三核架构
如上图所示，Coral NPU的内部架构由标量核（Scalar Core）+ 向量执行单元（Vector Unit）+ 矩阵执行单元（Matrix Unit）组成，体现了AI原生的层次化设计逻辑。这种设计相当于将传统CPU的“控制流”与AI加速的“数据流”融合为一个统一指令域，兼顾了灵活性与能效。
据悉，在22nm工艺下，其性能指标达到512 GOPS@6mW（800MHz），具备极高能效比，特别适用于始终在线（Always-on）、超低能耗的边缘AI场景，如语音唤醒、手势识别和场景感知。
05、生态意义：打破边缘AI的碎片化困局
目前，边缘AI设备的最大痛点在于——生态割裂、工具不兼容、算法迁移难。不同厂商的NPU往往依赖自有编译器与SDK，使得AI模型移植困难、调优复杂。
Coral NPU的出现，正是为了解决这一碎片化问题：
以MLIR为统一编译框架；以RISC-V为通用计算标准；以C语言接口与主流AI框架的无缝衔接，降低开发门槛。换句话说，它不仅是一个NPU IP，更是一种开放的边缘AI计算标准化提案。
06、从生态角度看：谷歌的开放实验室 + 芯原的产业引擎
谷歌近年来在AI硬件领域的策略出现了明显分层——TPU 聚焦云端训练与推理；Pixel SoC 实现终端AI体验；Coral系列则探索开源与边缘设备的融合。
此次与芯原合作的Coral NPU，正是Coral生态的IP化延伸——让开发者能够在任何RISC-V SoC上部署Google风格的AI工具链。
而对芯原而言，这不仅是一项IP合作，更是其在“开源硬件+ RISC-V +边缘AI”三大趋势交汇点上的战略布局。芯原正在以平台化的“芯片设计服务公司”姿态，成为业内重要的“开放计算生态共建者”。
07、开放的边缘AI，正在形成中国力量
谷歌与芯原的这次合作，标志着开源计算从学术研究走向产业落地的新阶段。它体现了AI硬件发展的三重趋势：从专有到开放 —— RISC-V与MLIR成为连接软件与硬件的中枢；从中心到边缘 ——大模型推理逐步分布至终端；从技术到生态 ——芯原等IP与服务企业成为推动AI硬件普及的关键中间层。
从产业视角看，芯原与谷歌的合作具有多重战略价值：谷歌开源研究 → 芯原商业落地——构建从算法到芯片的闭环验证链。此外，这个合作有力推动RISC-V国际生态共振，Coral NPU的开源设计将成为RISC-V AI扩展的重要参考实现，助力RISC-V在AI、IoT领域的广泛应用。
芯原在该项目中承担关键实现角色，使中国力量参与AI硬件标准化进程，提升国内AI芯片产业的国际话语权与生态贡献度。
对芯原而言，Coral NPU是迈向“全球AI硬件共建者”的关键一步。随着验证芯片在AI/AR眼镜、智能家居设备等领域落地，Coral NPU有望成为未来5年边缘AI标准化的关键参考架构。
未来，随着Coral NPU的商业版本落地，谷歌的开源生态与芯原的产业生态有望在全球范围内形成双轮驱动，构筑一个更开放、更普惠、更智能的边缘AI世界。
15年前，凭借与谷歌在VP8视频编解码的合作，芯原跃居全球视频编解码领域龙头；15年后，芯原携手谷歌在边缘AI领域合作，这次，芯原又会有哪些收益呢？开动你的大脑想象一下吧！（完）
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