Industry Chips&Media推出NPU数据压缩IP：内存带宽需求最高降低53.5%

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www.digitaltoday.co.kr – Oct. 07, 2026 –

Chips&Media发布面向NPU的数据压缩IP，可在NPU与外部内存之间对Feature Map进行实时无损压缩和解压，以降低AI推理过程中的内存带宽与功耗压力。测试显示，该方案对FP16、BF16、INT8三类数据格式的带宽需求降幅分别为35.2%、45.7%和53.5%。产品采用内联AXI桥结构，计划于2027年第一季度完成硬件实现。

Chips&Media于10月7日宣布，推出面向NPU（神经网络处理器）的"数据压缩（Data Compression，DC）IP"，以缓解AI专用芯片在推理过程中的内存带宽瓶颈，并将业务重点拓展至边缘侧和服务器端AI市场。该产品也是公司首款面向非视频应用的多媒体IP，可对AI计算过程中产生的中间数据Feature Map进行无损压缩。

随着边缘设备和服务器端AI推理计算量快速增长，内存带宽正成为影响系统性能的关键因素。Feature Map在外部内存（如DRAM）中频繁读写，会带来大量数据传输开销；一旦带宽受限，即使NPU算力充足，也可能因数据无法及时送达而出现计算单元等待。与此同时，频繁访问内存还会推高功耗，在移动和嵌入式场景中的负担尤为明显。

据介绍，该数据压缩IP部署在NPU与外部内存之间，可对Feature Map进行实时压缩和解压。由于采用无损压缩方式，在恢复原始数据的同时，可确保AI模型推理精度不受影响。

在针对主要视觉网络进行的测试中，该IP对内存带宽需求的降幅分别为：FP16 35.2%、BF16 45.7%、INT8 53.5%。公司表示，这也意味着在相同内存环境下，NPU可用的有效带宽将相应提升。

为便于集成至现有系统，该IP采用内联AXI桥结构，该IP位于AXI总线与NPU之间。该方案无需额外内部SRAM，并可复用现有AXI时钟，属于轻量化设计，有助于将新增硬件面积控制在较低水平。同时，产品支持INT8、FP16、BF16等多种数据格式，并可满足高速数据流处理需求。

Chips&Media计划于2027年第一季度完成硬件实现。此后，公司还将把压缩对象从Feature Map扩展至静态权重，并进一步覆盖大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）中占用大量内存的KV Cache压缩，以扩充产品线。公司同时表示，将根据客户需求和AI工作负载特性，持续扩大该IP的适用范围。

Chips&Media相关人士表示，公司将依托20多年积累的硬件IP设计能力，以及在功耗、面积和性能优化方面的技术经验，在保持现有视频编解码市场竞争力的同时，进一步拓展至增长迅速的AI和高性能多媒体IP市场。公司也将以数据压缩IP为起点，持续完善视频相关IP产品布局，构建多元化的多媒体IP产品组合。

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