NPU概念股票|NPU板块龙头股资金流向(实时)

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。

寒武纪：NPU，中文名称为神经网络处理器，是为加速人工神经网络模型而专门设计的处理器。2017年，某知名品牌手机厂商发布了其旗舰手机芯片，称其为“全球首款配备专用NPU的智能手机AI计算平台”，其中的NPU即为公司提供的寒武纪1A处理器。

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。

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。

瑞芯微：公司的智能应用处理器芯片通常内置多核CPU和GPU，并根据应用场景的需求增加ISP、NPU、多媒体视频编解码器及音频处理器等处理内核。其中NPU即神经网络处理器，其核心功能是高效执行神经网络计算，在处理AI任务上比CPU和GPU具有更高的能效比、更低的延迟和更强的场景适配性等优势。通过内置不同性能层次的CPU、GPU内核，以及从0.2TOPs到6TOPs的不同算力的自研NPU，公司产品可以充分满足不同市场、场景、产品应用对性能和算力的差异化需求。按功能侧重方向划分，公司的智能应用处理器芯片可分为通用应用处理器、机器视觉专用处理器、音频专用处理器等。其中部分系列还推出工业规格及车用规格等专用版本，具有可靠性高、抗干扰性强、可扩展性好等特点。机器视觉专用处理器包含RV1126B系列、RV1106/03系列、RV1103B系列等，内置ISP、AI-ISP、视频编码器、NPU等自研核心IP，具有良好的视觉处理能力，适用于多场景下的机器视觉应用。

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。

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。

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。

北京君正：2025年中报披露，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。针对端侧AI不断提高的算力需求趋势，公司加强了更高算力神经网络处理器技术的研发，其中4T版本部分代码的研发已完成，并继续进行各功能模块的优化，公司更大算力的神经网络处理器IP预计将于明年初应用于公司下一代产品中。