NPU概念股票|NPU板块龙头股资金流向(实时)

翱捷科技：公司的NPU支持传统的CNN神经网络，以及新型的LLM大模型。

云天励飞：DeepEdge10基于公司自研的神经网络处理器NPU（NNP400）架构，采用国内先进工艺、支持多芯粒扩展的Chiplet技术，可提供12TOPS（INT8）整型计算和2TFLOPS（FP16）浮点计算的深度学习推理计算算力，满足市场对处理芯片在算法的多样性、准确性、算力密度及效能方面的要求；针对各类应用场景，云天励飞已开发出Edge10C、Edge10标准版和Edge10Max三款芯片。Edge10系列主要应用于边缘大模型推理领域，能高效支持Transformer模型中的矩阵乘法运算。目前DeepEdge10芯片主要的适配的合作伙伴包括摄像头、边缘计算设备、机器人、汽车智能座舱等行业的客户，并已开始实现批量出货。

炬芯科技：公司凭借在芯片技术、软件算法、通信技术等领域的优势，积极与各行业的伙伴合作，共同推动端侧AI在物联网、智能眼镜、智能音箱等多个领域的应用。公司持续追求低功耗下SoC芯片产品算力的提升，基于CPU、DSP加NPU三核异构的核心架构已研发成功，后续公司芯片产品架构将从过去的CPU加DSP的双核异构架构，逐步升级为基于CPU、DSP加NPU的三核异构的核心架构。公司就该核心技术商业化落地进展显著，第一代采用三核异构架构的芯片已发布，这款芯片中的基于存内计算（ComputinginMemory,以下简称CIM）架构的NPU加速引擎优势明显。相较于AI算法采用DSP实现方式，它将算力水平大幅提升。同时，CIM的架构可以大幅降低数据搬移存储来提升访存效率和降低功耗，使得新产品在大幅提高算力的同时降低功耗，满足端侧设备对于低功耗的要求。其中，基于CIM的NPU单核可提供100GOPS的算力，能效比高达6.4TOPS/W@INT8。此外，公司已着手第二代CIM技术相关IP的研发工作，这将持续助力公司深耕AIoT智能终端音频应用领域。

国芯科技：在NPU和GPGPU等其他处理器领域，公司也开始投入预研，进行技术储备。在NPU方向，公司将于未来三年投入资金以支持下一代人工智能（AI）芯片技术以及相应的工具链设计，公司与香港应科院合作研发下一代AI芯片以及神经网络处理器等产品，该技术将用于公司的汽车电子、工业控制和机器人应用领域的AI芯片开发。在GPGPU方向，公司同上海清华国际创新中心以及智绘微电合作，基于RISC-V开源指令系统研发新一代开源GPGPU内核架构，共建RISC-V架构的GPGPU生态，该项技术将用于公司的网络通信与边缘计算应用领域的机器学习、密码学、网络数据处理与存储等海量数据任务的并行计算能力提升。2024年3月，公司在互动平台表示，不同于英伟达的GPU架构，公司与智绘微协同合作，联合投资开发的图形处理器（GPU）架构为自研技术，并与上海清华国际创新中心合作开发的GPGPU内核则基于RISC-V开源指令架构。公司产品目前代工一切正常。

安凯微：公司现有物联网摄像机芯片主要应用于家用摄像机、安防摄像机、婴儿监视器等物联网视觉终端产品中。集成神经网络处理器（NPU），具备轻量级算力，支持人形检测和人脸识别等算法的物联网摄像机芯片已经大量出货，广受市场认可。公司物联网摄像机芯片支持的图像分辨率布局涵盖100万至8K像素，其中4K分辨率芯片已于2024年上半年正式推出，8K分辨率芯片处于在研阶段。智能化方面，正式推出的孔明二代芯片系列具有2TOPS算力。2024年上半年，公司具有算力的芯片累计出货超过1000万颗。无算力芯片和带算力的芯片产品相结合，共同满足客户差异化的需求。

北京君正：随着AI技术的快速发展和应用，芯片对AI算法提供算力支持在智能IOT领域的需求越来越普及，公司近些年来一直在神经网络处理器的研究上持续投入。公司结合自身在CPU技术上自主研发的优势，把CPU技术和神经网络处理器技术有机的结合在一起，形成了公司独特的AI算力引擎。公司的AI算力引擎兼顾计算效能与灵活性，在高算力的基础上衍伸了可编程能力，在保证充分的灵活性的基础上能够有效对卷积、池化等高强度计算进行加速，低比特量化技术则进一步强化了公司AI算力引擎的低功耗与低带宽AI计算能力，可以在不同的计算精度下提供不同的算力，以应对不同的计算需求与场景。

晶晨股份：2024年4月25日公司在互动平台披露：NPU（神经网络处理单元）是一种专门用于加速神经网络计算的处理器，它是“并行认知处理”，在深度机器学习方面，能够更加高效地完成神经网络计算任务，同时能耗更低、设计紧凑，能够在有限的空间内提供高效的计算能力。此外，NPU包含专门的硬件加速器，这些加速器能够显著提高数据处理速度。我们的NPU技术目前是集成在公司SoC里面的。

国科微：2025年2月17日公司在互动平台披露，公司研发的AI边缘计算芯片是基于大模型底层架构设计的算力芯片，其搭载公司自研的NPU可适配包括轻量级LLM语言大模型、AIGC生成式模型、CV大模型以及多模态大模型等市场主流大模型，支持主流计算框架和开发工具，可应用于边缘计算、具身智能、机器人、工业视觉等领域；可使用在AIPC、AIoT设备终端、带显示屏的交互终端，AI相机，AI模组、AI加速卡、AI智能终端以及边缘服务器等多种形态的边缘AI产品上，助力智能制造、智慧交通、智慧城管、智能机器人、无人驾驶车等应用领域的建设。目前，公司正积极对接包括端侧大模型厂商在内的意向客户，未来，公司将积极把握AI行业发展带来的机遇，持续优化边缘AI战略布局，加速AI能力在全系芯片的普及化应用。

芯原股份：芯原的神经网络处理器（NPU）IP已被72家客户用于其128款人工智能芯片中，集成了芯原NPUIP的人工智能（AI）类芯片已在全球范围内出货超过1亿颗，这些内置芯原NPU的芯片主要应用于物联网、可穿戴设备、智慧电视、智慧家居、安防监控、服务器、汽车电子、智能手机、平板电脑、智慧医疗等10余个市场领域，奠定了芯原在人工智能领域全球领先的根基。通过将NPU与芯原其他自有的处理器IP进行原生耦合，基于芯原创新的FLEXA低功耗低延迟同步接口通信技术，公司还推出了一系列创新的AI-ISP、AI-GPU，以及正在开发中的AIDisplay、AI-Video等IP子系统，这类基于AI技术的IP子系统，可以给传统的处理器技术带来颠覆性的性能提升。

瑞芯微：NPU作为公司核心自研IP，在过去几年已经过多代迭代，对于神经网络模型的支持和计算单元的利用效率持续提升，并具有良好的可扩展性，方便模型、算法的快速移植和部署。公司人工智能应用处理器芯片矩阵已基本形成，能够为客户提供从0.5TOPs到6TOPs的不同算力芯片，满足不同领域客户、不同层次的算力需求。同时客户可以在不同算力芯片之间实现AI算法快速移植、更新迭代，从而帮助客户有效缩短产品研发周期，节省研发投入，快速推出不同市场定位、不同性能层次的产品， 助力客户迅速扩张。公司的人工智能应用处理器芯片按功能侧重方向可分为通用应用处理器、机器视觉处理器、车载处理器、工业控制处理器等。