从进迭时空K3看RISC-V CPU与Imagination GPU协同：如何构建高性能SoC能力

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www.eetrend.com – Apr. 21, 2026 –

随着端侧AI和高性能计算需求的快速增长，处理器产业的分工模式正在发生变化。近期，Arm 已发布其自研AI芯片，这一动向也让产业对IP模式的开放性与生态中立性产生了更多关注。

在这一背景下，RISC-V CPU IP的价值进一步凸显：为芯片厂商提供更高的自主性与灵活性，且有助于构建更开放、稳定的产业生态。与此同时，SoC设计正从单一算力提升，转向多计算单元协同的系统级优化。RISC-V CPU与GPU的协同，正成为支撑AI PC、具身智能机器人，汽车，工业等智能终端的关键能力。

近期，进迭时空推出的K3处理器，正是这一趋势下的一个典型实践案例。

RISC-V CPU的突破：从通用计算走向高性能平台

进迭时空是一家RISC-V架构AI CPU 芯片设计企业，今年推出的K3芯片基于进迭时空自研的RISC-V CPU IP（X100），最大主频达2.4GHz，单核性能可对标主流高性能CPU架构，并具备约130K DMIPS的通用算力。同时，该芯片集成最高60 TOPS INT4的AI算力，支持30B级大模型的本地推理。

这一设计体现出RISC-V在高性能SoC领域的一个重要方向：不仅作为通用计算核心存在，更成为融合AI能力与系统能力的基础平台。从这个角度看，RISC-V正在从"可选架构"走向"平台级架构"。

从"能算"到"能用"：系统能力成为关键

在实际应用中，仅有CPU和AI算力并不足以支撑完整系统。无论是AI PC、机器人还是各类智能终端，都需要同时具备图形界面、多媒体处理以及操作系统运行能力。这使得SoC设计必须从"提供算力"走向"支撑完整系统"。

在这一背景下，GPU与RISC-V CPU的协同，逐渐成为构建高性能SoC的重要路径之一。以K3为例，其在系统中引入了基于 Imagination PowerVR GPU -IMG BXM 4-64，使芯片在具备高性能通用计算与AI能力的同时，也具备完整的图形与并行计算能力。

这一组合带来的价值体现在多个层面：为诸如Ubuntu等Linux及其他操作系统提供完整图形环境；支持Vulkan等标准化图形与计算接口；兼容GPU开源图形栈，降低开发门槛；扩充并行计算能力，如相机拼接或物体检测。换句话说，GPU的引入，使RISC-V平台从"能计算"进一步走向"能运行完整系统"。

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