电子发烧友网报道（文/李弯弯）进入2026年，人工智能产业正站在一个关键的结构性拐点上。随着端侧大模型轻量化技术的成熟以及强推理模型的出现，AI的重心正加速从云端的集中式训练向边缘侧的高效推理迁移。
然而，这一迁移并非坦途。行业正面临两大核心变局：一方面，AI基础设施的能耗约束日益严峻，单纯的峰值算力堆砌已不再是唯一标准，每瓦算力与推理效率成为核心护城河；另一方面，AI的应用形态正加速从虚拟世界嵌入物理世界，物理AI（具身智能、机器人、自动驾驶）以及AI Agent（智能体）的本地化部署，对芯片的实时控制能力、多模态感知以及隐私安全提出了全新的硬件要求。
在此背景下，边缘AI芯片企业正面临既要极致性能、又要极致成本与功耗的实战挑战。针对这些行业痛点，电子发烧友网近日专访了Imagination高级产品总监Rob Fisher。Imagination深耕并行处理架构近40年，Rob Fisher与我们深入探讨了Imagination在芯片架构层面的底层创新、软件生态的破局之道，以及在汽车与具身智能领域的最新布局。
架构革新：告别单纯算力堆砌，重塑能效比护城河
在边缘侧，功耗往往比峰值性能更为关键。Rob Fisher指出，Imagination始终坚信GPU不仅是图形引擎，更是一个通用的并行计算平台——它应该伴随工作负载的演进而不断进化，而不是被锁定在某一个固定功能的时代。
“我们最新的E系列GPU正是这一理念的自然延续。”Rob Fisher表示，E系列的设计目标是面向一个AI无处不在的世界，而其中大部分AI正加速向边缘侧迁移，进入那些在功耗、带宽和面积上都受到严格限制的设备。
“我们给E系列设定的挑战听起来简单，实现却极具难度：如何在不突破功耗预算的前提下，大幅提升AI性能？”Rob Fisher强调，最核心的架构变革在于计算密度的显著提升。通过将AI加速深度集成到GPU核心管线中，E系列GPU能够从紧凑设计扩展到系统级数百TOPS的性能，其单位面积和单位瓦特的AI性能远超前几代产品。
关键在于，这种性能提升源于使现有的计算架构本身具备更强的能力，而非依赖大型的独立加速器。Rob Fisher详细解释了Imagination在能效方面的具体战术：
首先是分块延迟处理理念的延伸。Imagination将这一传统优势延伸到AI领域，通过将工作负载拆分为小块且符合局部性原则的片段，并仅计算必要的内容，最大限度地减少了外部内存访问——这是功耗的主要驱动因素，并避免了无谓的计算。
其次是全新的Burst Processors技术。Rob Fisher指出，通过批量执行指令组并将中间数据保留在算术逻辑单元（ALU）管道内，从根本上减少了内部数据移动。“仅此一项，与上一代产品相比，平均功耗就降低了约25%。”
此外，增加的AI处理能力被深度嵌入到GPU执行单元中，共享存储结构并原生支持低精度格式。这种紧耦合设计，有效规避了在独立模块之间移动数据所导致的效率低下。
在E系列GPU的设计取舍上，Rob Fisher的思路非常明确：优先保障可编程性和数据效率，而非追求极端特化的固定功能。“这虽然在窄范围的工作负载上会牺牲一点峰值效率，但在边缘侧多样且快速演进的AI应用场景中，能够获得更强的适应性和更长远的价值。”
直面存储墙：低精度计算与数据搬运的博弈
随着端侧大模型逐渐普及，内存带宽往往成为真正的瓶颈。Rob Fisher坦言，内存带宽正日益成为边缘AI的瓶颈，尤其是在大语言模型（LLM）类工作负载中，模型规模和上下文长度都会驱动持续的数据搬运。
面对Agent应用对长上下文的需求，硬件层面如何保障高并发推理时的流畅度？Rob Fisher表示，在E系列GPU产品中，Imagination的重点放在减少需要搬运的数据量，而不仅仅是试图通过系统推送更高的带宽。
“其中的关键之一是对更低精度数据格式的支持。”Rob Fisher介绍道，Imagination的GPU现已原生支持FP16、BF16、INT8，甚至FP8和MXFP4。这使得开发者能够显著减小权重和激活值的内存占用，同时保持有效的精度。这直接缓解了带宽压力，并提升了每瓦有效TOPS，尤其在边缘端的LLM推理场景中效果更为明显。
软件生态：降低迁移门槛，让硬件“懂”调度
芯片的落地离不开软件生态的支持。面对芯片在指令调度效率上可能存在的差异，以及开发者从主流框架迁移的门槛，Rob Fisher强调，强大的软件生态系统对于实现硬件的大规模可用性至关重要。
“从宏观层面来看，我们的战略是让开发者能在他们已有的环境中直接使用，而不是期望他们去学习全新的编程模型。”Rob Fisher表示，E系列基于成熟的、符合标准的软件栈，使用OpenCL和Vulkan等熟悉的API。Imagination Compute SDK中的库、编译器、文档和示例，使开发者无需具备深厚的架构专业知识即可最大化GPU利用率。
在实践中，这意味着开发者可以将现有工作负载迁移过来，并达到其性能目标，而无需从头开始重新设计。Rob Fisher透露，Imagination最近还在为llama.cpp和ExecuTorch等广泛使用的框架设计优化后端，使开发者能够将他们正在使用的模型更直接地对接Imagination GPU。“目标是尽可能减少从模型开发到部署过程中的摩擦，而不是引入另一个需要开发者学习的专有层。”
在效率方面，指令调度和硬件利用率是软件能够发挥重大作用的领域。Rob Fisher指出，E系列将其超宽并行架构与先进的编译器调度和运行时优化相结合，确保工作负载能够良好地映射到硬件上。这包括以协调的方式管理数据搬运、线程级并行性和精度格式，使开发者无需手动调优执行的每个方面。
值得一提的是，E系列拥有一个独特的片上GPU固件处理器，使GPU能够直接处理任务调度、优先级管理，甚至某些系统交互，而无需CPU持续介入。“在实践中，这意味着开发者不需要预先完美地优化每一条指令序列。系统可以在运行时自适应调整，平衡工作负载、管理并发并保持高利用率，从而使理论性能与实际性能之间的差距大大缩小。”Rob Fisher补充道。
汽车电子：软件定义汽车时代的“安全”底座
目前，Imagination出货量最大或增长最快的核心应用场景无疑是汽车领域。Rob Fisher介绍，这包括Imagination占据全球领先地位的车载信息娱乐系统，以及日益增长的ADAS（高级驾驶辅助系统）和集中式计算平台。
推动这一增长的根本原因在于汽车系统设计方式的根本转变：从固定功能的域特定硬件，转向可编程的、软件定义的计算平台，这些平台需要在十多年的生命周期内持续提供新的体验和服务。
“我们的汽车级GPU是具有高度差异化的技术，紧密贴合该市场中芯片团队的需求。”Rob Fisher指出，它们具备两大关键能力：首先是基于硬件的虚拟化技术，能够在多域平台上实现不同功能的清晰、安全隔离；其次是ASIL-B功能安全认证，使Imagination的处理器能够运行安全关键型工作负载。
再加上E系列的可编程计算能力以及PowerVR架构的性能效率优势，就不难理解为什么在软件定义的电动汽车时代，Imagination的解决方案需求如此旺盛。Rob Fisher举例道，在落地应用方面，可以在一些汽车行业最令人兴奋的新平台上看到它们，例如德州仪器的TDA5和瑞萨的R-Car Gen 5。
赋能具身智能：从“单点功能”到“系统级智能”
在当前国产化替代加速的背景下，如何在保持高性能的同时，实现极致的性价比以应对激烈的存量市场竞争？Rob Fisher表示，Imagination是半导体供应链中的赋能者，而非直接竞争对手。作为一家IP供应商，Imagination为合作伙伴提供高度优化且经过量产验证的GPU和AI架构，使他们能够以更低的成本和更小的风险获得具有竞争力的性能，而无需自行开发这些复杂的技术。
“在国内自主研发日益兴起的背景下，IP商业模式展现出强大的优势。”Rob Fisher强调，Imagination与全球范围内的众多合作伙伴携手，帮助他们更快地打造具有差异化的SoC和显卡产品，同时保持与成熟解决方案的竞争力。合作伙伴无需从头重建技术栈，而是可以将资源集中于系统级创新。
除了汽车，Rob Fisher还特别提到了以OpenClaw为代表的AI Agent和具身智能正在成为新的增长极。
“是的，我们已经在这些领域开展了相当积极的探索。”Rob Fisher表示，像OpenClaw这样的框架很好地说明了人工智能正朝着更自主、基于代理的系统方向发展，而Imagination也确保了其平台能够支持这些框架：“我们已经通过llama.cpp等环境运行大型语言模型（LLMs），并围绕这些框架构建优化后端，因此在此基础上集成代理框架便成为一个相对自然的过程，而非一项大规模的移植工作。”
对于机器人技术，尤其是类人型或具身人工智能系统，Rob Fisher认为这是Imagination非常期待的领域，因为其需求与Imagination在汽车领域已提供的解决方案高度契合：实时响应能力、功能安全、高效计算以及并行处理多工作负载的能力。
“基于硬件的虚拟化以及我们灵活的计算架构等特性，使得不同任务（如感知、规划、交互）能够并行运行，并保持可预测的性能。”Rob Fisher总结道，这些应用正是E系列GPU设计时考虑的目标场景。它们需要在边缘端具备更强的智能，以便在本地进行决策，同时确保低延迟和高可靠性。这些市场的增长与Imagination正在当前及未来架构中构建的能力高度契合，Imagination认为这两个领域在未来都将带来巨大的机遇。
结语
从Rob Fisher的分享中不难看出，Imagination正试图在2026年的边缘AI浪潮中，通过架构的底层创新和软件生态的无缝衔接，重新定义“高效计算”的标准。在物理AI和具身智能即将爆发的黎明，Imagination显然已经做好了准备，用其独特的IP赋能模式，助力合作伙伴跨越从“单点功能”到“系统级智能”的鸿沟。
声明：本文由电子发烧友原创，转载请注明以上来源。
