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Imagination Technologies近日推出 Imagination E-Series GPU IP，重新定义了边缘人工智能和图形系统设计。E-Series凭借其高效的并行处理架构，在提供卓越图形性能的同时，针对人工智能工作负载，其 INT8/FP8 算力可在 2 到 200 TOPS 之间扩展。它为未来的边缘应用提供了一种通用且可编程的解决方案，涵盖图形渲染、桌面和智能手机等领域，可实现自然语言处理、工业计算机视觉以及自动驾驶等应用。
E-Series的两项核心创新为其重塑端侧系统设计奠定了基础：
● Neural Cores（神经核）：最高可扩展至 200 TOPS（INT8/FP8），显著提升 AI 与计算性能。
● Burst Processors（爆发式处理器）：极富创新的架构设计，使边缘应用中平均功耗效率提升35%。
IDC研究总监Phil Solis表示：“各类设备上的 AI 功能正在迅速演进，但AI系统设计者依然面临性能、效率与灵活性的多重挑战。Imagination凭借其长期深耕低功耗 GPU 的经验，成功实现了GPU架构对图形与AI的灵活支持。E-Series 结合了 GPU 的可编程性与 AI 性能的飞跃，为边缘智能（Edge AI）系统开发者带来了极具吸引力的解决方案。”
高性能与低功耗AI加速的完美结合
E-Series延续了 Imagination GPU 一贯强大的图形处理能力，包括对光线追踪的支持。在此基础上，它在每一个 GPU 核中深度集成了低精度、高能效 AI 加速能力，构建出计算密度极高的 E-Series 神经核，其性能可扩展至200 TOPS INT8，AI 性能比上一代 D 系列（ D-Series ）提升高达 400%。这些神经核支持多种主流 AI 数值格式，使开发者能够设计出满足不同性能、精度和功耗需求的网络架构。在诸多性能优化方案中，E-Series采用了对 AI 友好的内存架构，优先利用本地内存进行计算，从而大幅降低访问外部存储所带来的功耗和性能损耗。
可编程AI架构，面向未来系统设计
GPU作为可编程处理器，通过面向未来的架构设计，使设备能够持续应对 AI、计算和图形工作负载的演进。E-Series神经核通过在 GPU 内部深度集成 AI 加速能力，与更广泛的 GPU 及异构计算软件生态实现无缝协同 —— 其算力可通过OpenCL 等主流 API直接调用，开发者借助oneAPI、Apache TVM 或 LiteRT等开放标准工具，能轻松将工作负载迁移至神经核。Imagination的计算库与高度优化的图形编译器，进一步释放了GPU的全部潜能。
“Edge AI 硬件与软件的深度融合对于释放端侧智能的潜力至关重要，”Counterpoint Research 高级分析师 Parv Sharma 表示，“E-Series使开发者能够在多种应用场景和终端设备上部署端侧 AI 算法。”
高效处理架构，保证边缘AI与图形处理持续运行
Imagination的PowerVR GPU架构以能效著称，已在功耗受限设备中应用近二十年。E-Series进一步引入全新爆发式处理器（Burst Processors）技术，在 AI 推理、游戏和用户界面等工作负载下平均功耗效率再提升 35%。该技术通过缩短流水线深度、减少数据在GPU内部的移动实现能效提升。
一款GPU，满足更多任务
当代设备日益复杂，处理器需同时支持图形与AI多项工作负载。为保障用户体验，实现高质量服务（QoS）和清晰划分任务优先级至关重要。E-Series在前代产品的多任务处理能力基础上实现了增强，将Imagination GPU支持的、具备硬件加速且零开销的虚拟机数量从8个翻倍至16个，并提供了先进的QoS支持。E-Series GPU的多核版本可以利用额外的核心来提升性能或增强灵活性。这些GPU能够同时处理多种图形工作负载、多种AI工作负载，或图形与AI工作负载的组合。
Imagination 创新与工程负责人 Tim Mamtora 表示：“E-Series 将 GPU 放在图形与边缘 AI 系统的核心位置。对需要同时运行图形与计算任务的系统设计者而言，E-Series GPU 提供了一种高度灵活的解决方案，既无需依赖额外的向量处理器或固定功能 AI 加速器，又能在降低整体系统设计成本的同时，实现面向未来的可扩展性。”
首款 E-Series GPU IP 将于 2025 年秋季正式上市，目前已完成授权。汽车、消费电子、桌面及移动版本亦在同步开发中。
更多详细信息可关注我们的《E-Series 预览白皮书》。
