不久前，格羅方德正式完成了對新思科技ARC處理器業務的整合，ARC處理器IP業務正式并入MIPS。
MIPS在芯片半導體領域已有超過40年歷史，2021年全面轉向RISC-V產品研發，目前是業界面向物理AI平臺提供RISC-V IP、軟件及定制化專用標準產品（ASSP）的領先企業，在推動交通運輸、機器人及其他嵌入式市場的物理AI應用落地方面具備獨特優勢。
不久前，格羅方德正式完成了對新思科技ARC處理器業務的整合，ARC處理器IP業務正式并入MIPS。
7月18日，由芯原微電子和上海開放處理器產業創新中心主辦的"RISC-V和物理智能論壇"在上海張江科學會堂舉行，主題為"RISC-V賦能空間計算與物理智能"。會上，MIPS（格羅方德旗下公司）中國區業務發展負責人李勇（Alan Li）發表題為《MIPS破局物理AI效率壁壘，賦能IoT至車載全場景AI高效部署》的演講，系統介紹了MIPS與ARC整合后的產品布局，以及面向物理AI的RISC-V解決方案——Atlas S8200處理器內核。
MIPS（格羅方德旗下公司）中國區業務發展負責人李勇
李勇表示，MIPS與ARC的強強聯合具備三重優勢：市場覆蓋上，整合后的團隊是業內首家實現RISC-V規?；涞氐钠髽I；生態優勢上，MIPS與ARC累計服務300余家合作客戶；專業技術積淀上，擁有41款不同的RISC-V與AI內核產品。"通過MIPS和ARC的整合，格羅方德已經不僅僅是一家芯片制造企業，而更多的是一個綜合的技術公司，可以給客戶提供從RISC-V處理器IP、軟件及定制平臺，到結合格羅方德先進制造工藝的全棧一體化解決方案。"
針對物理AI，MIPS提供打通"從軟件到芯片"全流程的四大板塊：Atlas Explorer虛擬平臺用于評估IP并進行左移式軟硬件協同設計；Atlas Processor IP面向安全關鍵應用和低時延事件處理的任務關鍵型計算平臺；Atlas ASSP是針對物理AI優化的定制化芯片；Atlas Physical AI則是支持感知、推理、執行與通信的子系統。
RISC-V發展迅猛：2031年全球出貨約360億顆
李勇引用RVEI工委會及The SHD Group 2026年RISC-V市場報告的數據指出，RISC-V在國內外發展都十分迅猛：2025年中國RISC-V SoC市場規模約240億美元，預計2031年將增長至約864億美元；2025年全球RISC-V SoC出貨量約69億顆（其中國內出貨量已遙遙領先），預計2031年將增長至約360億顆，復合年增長率高達31.7%，對應市場收入將從約940億美元增長至約3130億美元，CAGR達22.5%。他還提到，工信部4月在會議上指出，要加強"十五五"規劃期間RISC-V相關產業的大力發展。
RISC-V快速發展的根基在于指令集架構的優勢。相比x86、Arm"一刀切"的指令集方案，RISC-V開放、模塊化、可自定義：基礎指令集（RV32I/RV64I）僅包含約47條固定指令、指令規范永久不變；擴展指令集可按需選配，如M擴展（整數乘除法）、F/D擴展（單/雙精度浮點）、V擴展（向量，并行計算的基礎）；自定義擴展則包括用于高性能AI的矩陣擴展，支持用戶自定義指令和數據類型，賦予充分的創新自由度。"比如針對AI算力有要求的場景，可以做指數運算Softmax的擴展；針對電機控制，可以做三角函數的擴展指令集。"
Atlas S8200展現CPU的可編程性+NPU的能效
針對RISC-V如何在物理AI領域落地，MIPS給出的答案是Atlas S8200處理器內核——一個集標量、向量、矩陣、內存、數據移動引擎于一體的綜合多功能處理器內核。
李勇介紹，S8200內置符合RVA23標準的RISC-V CPU內核，集成矩陣擴展單元和矢量擴展，并實現L1、L2、L3緩存，是一個"自給自足的單元"，可獨立運行AI推理工作負載而無需回退到主CPU。其算力靈活可配，從0.1 TOPS到100 TOPS可選；能效表現尤為突出，密集計算能效可達30 TOPS/W以上，且無需依賴模型稀疏性。使用模式上，S8200既可以作為獨立的AI加速器為應用CPU卸載任務，也可以作為具備AI推理能力的應用處理器，在同一核心上同時運行Linux等高級操作系統和本地AI推理——"CPU的可編程性+NPU的能效"。
具體看三大引擎：
標量引擎：符合RVA23標準，兼容HLOS和RTOS，雙發射超標量架構，支持CHI或AXI接口進行片上網絡互聯，并支持硬件多線程。一項針對TensorFlow Lite Micro（TFLM）內核應用OpenMP并行化策略的評估顯示，與單線程系統相比，雙線程系統的推理延遲降低了40%——硬件多線程已被證明是恢復超標量流水線效率損失的強大技術。
向量擴展：符合RISC-V RVV 1.0標準，支持定點和浮點操作數，可配置向量寬度最高達1024位；軟件與向量長度無關，"一次編寫，隨處運行"，并支持LMUL分組這一RISC-V獨有特性。面向視覺應用，S8200支持單周期向量加載/存儲至/自L2內存、原生支持條件執行的掩碼操作、聚合/分散（Gather/Scatter）和零開銷循環。自定義方面，支持用戶自定義指令（如指數運算PLA分段線性近似）和自定義數據格式（BF16、INT4、FP4等）。
矩陣擴展：這是S8200高能效的關鍵。S8200采用外積（Outer Product）架構，在ISA層面實現向量-向量外積（OPA），用于構建通用矩陣乘法（GeMM）和卷積等更高級的原語，以O(N）的數據移動實現O(N³）的計算密度，能效提升一個數量級。李勇解釋，內積與外積架構的計算總量并無差別，差別在數據加載操作量——當M=N=K=64時，外積架構的數據加載操作量可減少32倍，大幅降低功耗，且僅需一套加載存儲單元（LSU），節約芯片面積、簡化硬件設計；雖然外積架構需要更大的累加寄存器堆，但綜合性能與功耗優勢，這一硬件開銷具備極高性價比。矩陣陣列規模還可通過增減MAC陣列靈活定制（峰值吞吐量為每周期2×M² ops），支持BF16、INT4、FP4等額外精度模式，并具備按行、按列讀寫的高效轉置能力。
軟硬件協同設計與車載應用實踐
軟硬件協同設計是芯片設計的關鍵話題。MIPS的Atlas Explorer虛擬平臺提供周期精確仿真器與可視化工具，性能仿真器與RTL代碼聯動保障仿真高精度，讓軟件工程師和架構師在硬件實現之前就可以進行軟件仿真和優化，流片前編譯器即可基于虛擬平臺開展適配開發。李勇以片上SRAM容量規劃為例：容量過小損害性能、過大增加成本，借助Atlas Explorer，系統架構師可以針對不同硬件配置仿真AI業務負載性能，直觀查看各類硬件參數對性能的影響，做出科學合理的設計取舍。
應用案例上，李勇展示了基于S8200、搭載BEVFormer模型的L2+ ADAS方案：整車配置前視長焦（8MP@30fps）、前視廣角（8MP@15fps）、2路側視（3MP@15fps）和4路環視（3MP@15fps）共8路攝像頭，前視長焦攝像頭用于自動緊急制動（AEB）、自適應巡航（ACC）等功能，目標處理延遲要求小于33毫秒；全部攝像頭輸入BEVFormer時空感知模型實現統一的時空融合感知，性能目標為每秒15次以上推理。8路攝像頭數據經各自的主干網絡（ResNet-50）和Neck（FPN）后送入BEVFormer，最終實現障礙物檢測、車道檢測、交通標識檢測以及弱勢交通參與者（VRU）識別。S8200針對低延時感知模型的實現，完全可以滿足整個系統的要求。
軟件層面，S8200支持PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、TFLite等主流AI框架訓練出的模型，依托基于MLIR/IREE的開源編譯器架構——機器學習計算圖分層漸進降級編譯、對完整模型執行全局統一優化，徹底杜絕算子兼容報錯問題；同時提供MIPS內核函數庫，對高頻調用算子進行深度調優，并支持針對特定網絡層的自定義算子擴展。
"Atlas S8200是MIPS針對RISC-V在物理AI領域的重量級產品，集合了易用性、高效AI算力和軟硬件協同設計三大支柱。"李勇總結道，MIPS希望通過RISC-V定義邊緣AI的未來，為客戶提供從軟件到芯片最后流片的一整套流程化服務。他還透露，MIPS與客戶的合作已有諸多成功落地：最新一代IQ7系列產品基于MIPS RISC-V處理器實現；在機器人領域，MIPS最近與一家德國公司就其機器人芯片展開合作，采用了MIPS最新的32位實時控制處理器內核。
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