市场上主流的端侧AI MPU 大全
描述
当前市场上主流的端侧AI MPU（Micro Processing Unit，微处理器）品牌及型号盘点，涵盖不同应用场景（如物联网、边缘计算、嵌入式设备等）的芯片选择：
1. 国际品牌
NVIDIA
- Jetson系列：面向边缘AI的高性能MPU
- Jetson Orin Nano/NX/AGX（基于Ampere架构，4-64 TOPS算力）
- Jetson Xavier NX（6核CPU+384核GPU，21 TOPS）
- Jetson Nano（低功耗入门级，472 GFLOPS）
Qualcomm（高通）
- QCS系列：集成AI加速的物联网芯片
- QCS610/QCS410（5.5 TOPS，支持4K AI视频处理）
- QCS8250（15 TOPS，面向高端边缘AI设备）
- 骁龙移动平台（部分支持端侧AI）
- 骁龙8 Gen 2（Hexagon处理器，60+ TOPS）
Intel
- Movidius VPU：专为视觉AI优化
- Myriad X（4 TOPS，低功耗视觉处理）
- Myriad 2（用于无人机/安防摄像头）
- Atom/Celeron集成AI：如Atom x6000E系列（支持DL Boost加速）。
ARM
- Ethos系列NPU（IP核授权，集成于SoC中）
- Ethos-U55（微控制器级AI加速，0.5 TOPS）
- Ethos-U65（更高性能边缘计算）
STMicroelectronics（意法半导体）
- STM32MP1（Cortex-A7 + Cortex-M4，集成AI加速库）
- STM32U5（超低功耗MCU，支持TinyML）
Renesas（瑞萨）
- RZ/V系列：
- RZ/V2M（双核Cortex-A53 + 1.4 TOPS AI加速）
- RZ/A3UL（Cortex-A55，支持AI模型轻量化部署）
Texas Instruments（TI）
- Sitara AM6x系列（Cortex-A72 + DSP，支持AI推理）
- AM62A（1.4 TOPS，工业视觉）
- AM68A（8 TOPS，多摄像头AI处理）
- Jacinto 7（用于ADAS，集成深度学习加速器）
Microchip
- PolarFire SoC（RISC-V + FPGA，支持轻量AI推理）
Infineon（英飞凌）
- PSoC 6（ARM Cortex-M4/M0+，支持TinyML）
- AURIX TC3xx（车规级MCU，集成AI加速指令）
Samsung（三星）
- Exynos Auto V系列（车用AI芯片，10+ TOPS）
- Exynos i系列（物联网芯片，集成NPU）
Google
- Edge TPU（专用AI加速芯片，4 TOPS，低功耗）
- 集成于Coral开发板（如Coral Dev Board）
Apple
- M系列/A系列芯片（集成神经网络引擎，端侧AI优化）
- M2（15.8 TOPS，平板/笔记本）
- A17 Pro（35 TOPS，手机端AI）
2. 中国品牌
华为海思（HiSilicon）
- 昇腾（Ascend）系列：
- Ascend 310（22 TOPS，面向边缘推理）
- Ascend 910（训练+推理，但主要用于云端）
- 麒麟SoC（集成NPU）：如麒麟9000（15.8 TOPS）
地平线（Horizon Robotics）
- 征程（Journey）系列：
- 征程5（128 TOPS，自动驾驶/智能座舱）
- 征程3（5 TOPS，ADAS/边缘AI）
寒武纪（Cambricon）
- MLU系列：
- MLU220（8 TOPS，边缘推理）
- MLU370（32 TOPS，高性能边缘计算）
全志科技（Allwinner）
- V/R系列：
- V853（1.2 TOPS，集成NPU，智能摄像头）
- R329（双核A53 + 0.5 TOPS NPU）
瑞芯微（Rockchip）
- RK3588（6 TOPS NPU，旗舰级边缘计算）
- RK3566/RK3568（1 TOPS NPU，中端设备）
晶晨（Amlogic）
- A311D（5 TOPS NPU，智能盒子/机器人）
- A5（低成本AIoT芯片）
平头哥（T-Head，阿里旗下）
- 玄铁系列（RISC-V架构，支持AI加速指令集）
- C906/C910（集成向量扩展，适合TinyML）
比特大陆（Bitmain）
- BM1684（17.6 TOPS，边缘服务器/安防）
- BM1880（低功耗端侧推理）
云天励飞（Intellifusion）
- DeepEye 1000（2 TOPS，视觉推理芯片）
黑芝麻智能（Black Sesame）
- 华山系列（车规级AI芯片）
- A1000（58 TOPS，自动驾驶）
- A2000（196 TOPS）
爱芯元智（Axera）
- AX630A（3.6 TOPS，智能视觉处理）
- AX620A（低功耗AIoT芯片）
芯驰科技（SemiDrive）
- V9系列（车规级，集成AI加速，10+ TOPS）
算能（Sophgo）
- SG2000系列（RISC-V + AI加速，边缘计算）
瓴盛科技（Leadcore）
- JA310（4G AIoT芯片，集成NPU）
3. 新兴/专用厂商
- GreenWaves Technologies：GAP9（多核RISC-V，超低功耗AI传感器）
- Syntiant：NDP系列（模拟AI处理器，μW级功耗）
- Hailo：Hailo-8（26 TOPS，高效边缘推理）
BrainChip（神经形态计算）
- Akida（事件驱动AI处理器，超低功耗）
SiFive（RISC-V IP）
- Intelligence系列（支持AI扩展指令集）
Kneron（耐能）
- KL520（0.5 TOPS，终端AI加速）
- KL720（4 TOPS，视觉处理）
Groq（张量流处理器）
- GroqChip（高吞吐量推理，适合边缘服务器）
Mythic（模拟计算AI）
- M1076（模拟AI芯片，低延迟推理）
4. 开源/可定制方案
- Eta Compute ECM3531（双核Cortex-M3 + DSP，μW级AI）
- GreenWaves GAP9（9核RISC-V，传感器端AI）
- Espressif ESP32-NN（ESP32 + 轻量AI加速库）
关键参数对比
| 品牌/型号 | **算力（TOPS）** | 典型应用 | 功耗 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA Jetson Orin | 4-64 | 机器人/自动驾驶 | 10-60W |
| Qualcomm QCS8250 | 15 | 智能摄像头/XR设备 | 5-15W |
| 地平线征程5 | 128 | 自动驾驶 | <30W |
| 瑞芯微RK3588 | 6 | 边缘服务器/工业AI | 5-10W |
| STM32U5 | <0.1 | 可穿戴设备/TinyML | μW级 |
选型建议
- 高性能边缘计算：NVIDIA Jetson Orin、地平线征程5
- 低功耗物联网：STM32U5、瑞萨RZ/V2M
- 低成本AIoT：全志V853、瑞芯微RK3568
- 中国国产替代：海思Ascend、寒武纪MLU
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