如何让AI硬件具备「未来可升级性」？
06/11/2025, 01:00 PM UTC
未来AI硬件的前沿保障策略A Novel Approach to Future Proofing AI Hardware
➀ 边缘AI硬件面临在长生命周期（如汽车15年以上）中支持持续演进的AI模型的挑战；
➁ 楷登电子推出NeuroEdge 130协处理器，通过与NPU紧耦合的可编程架构处理非NPU任务，实现硬件未来升级能力；
➂ 该方案比传统DSP面积缩小30%、功耗降低20%，并通过ISO26262功能安全认证适配汽车领域。
➀ Edge AI hardware faces challenges in supporting evolving AI models over long product lifecycles (e.g., 15+ years for automotive).
➁ Cadence's NeuroEdge 130 Co-Processor addresses this by offloading non-NPU AI tasks through a programmable architecture tightly coupled to NPUs, enabling future upgrades.
➂ The solution reduces area by 30%, power by 20% vs traditional DSPs, and integrates ISO26262 safety certification for automotive applications.
在汽车、航空航天等需要长期服役的边缘AI应用场景中，硬件固定架构与AI算法快速进化形成了根本性矛盾。数据显示，到2033年全球边缘AI支出的过半将投向硬件，但传统NPU仅擅长线性运算，难以灵活支持新兴的激活函数、归一化等非线性操作，更无法预测Transformer 、具身智能等未来模型的需求。
楷登电子(Cadence)的解决方案颇具新意：通过NeuroEdge 130 AI协处理器构建动态响应层。这款基于Tensilica Vision DSP架构优化的IP核，将矢量/标量运算单元与NPU紧耦合，共享内存并采用低延迟接口。其创新性体现在三方面：首先，通过裁剪非AI功能使同配置面积缩减30%；其次，支持双向主从模式，既可辅助NPU运算，也能作为主控协调多NPU协作；最后，NeuroWeave软件栈配合NeuroConnect API，实现已有NPU生态的无缝接入。
值得关注的是，该方案针对汽车场景强化了功能安全设计，通过ISO26262 FUSA认证，意味着其能直接应用于ADAS等关键系统。测试数据显示，在等效工作负载下，NeuroEdge相比传统DSP方案功耗降低20%，这对电动车能源效率至关重要。正如NVIDIA将GPU转向AI专用架构的路径，楷登此次硬件「瘦身」策略可能为边缘计算芯片设计开辟新范式。
虽然无法预判未来15年AI的全部演进方向，但这种「可编程硬件冗余」的思路提供了一种弹性框架。当行业集体转向多模态Agent架构时，灵活的协处理器设计或将成为平衡算力效率与未来适应性的关键支点。
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