跃昉科技基于RISC-V的工业级NB2,落地多场景应用

2022-08-19 17:28:10 来源:半导体器件应用网 点击:3903

跃昉科技基于RISC-V的工业级NB2,落地多场景应用

8月16日,跃昉科技“跃昉智慧物联芯,助力双碳新基建”新品发布会暨媒体沟通会上,正式发布全球首款可量产的基于12nm RISC-V的工业级高性能边缘应用SoC芯片产品——NB2,目前已在智慧能源、智慧物流、智能制造、智慧城市等领域实现应用落地。

跃昉科技基于RISC-V的工业级NB2,落地多场景应用

据悉,NB2搭载了跃昉科技自研的四核64位RISC-V核心,主频高达1.8GHz;外部存储器支持DDR4/LPDDR4(x),带宽分别可达3200MT/s和4266MT/s;内置多种硬件加速引擎,包括3D GPU、4TOPS算力NPU、独立的图像、音频及数据处理引擎等;同时采用12nm工艺及原生工业级设计,集成GPU、VPU、NPU、DSP等多类异构处理器、支持DDR4/LPDDR4、eMMC等高速存储、结合千兆以太网、USB3.0、MIPI-DSI、SPI、I2C、UART等丰富接口;NB2符合工业级标准,工作温度范围为-40℃~85℃,封装为FCBGA 19x19 mm/0.65pitch/728pin,典型功耗低至5W。

跃昉科技NB2作为一款定位高端工业级应用的64-bit RISC-V SoC芯片产品,可支撑丰富工业物联网边缘侧高端应用,满足高性能、高可靠、低功耗等严苛需求。它面向边缘计算、深度学习、机器视觉及语音处理等多类应用,也是目前业内第一款基于RISC-V架构的边缘智能高端处理器产品。

RISC-V作为一种新兴的精简指令集架构,虽然相较于X86和ARM还有较大的差距,但RISC-V的生态已日益成熟完善并壮大起来,其应用也逐渐从入门级向中高端延伸。就中国当前RISC-V芯片市场格局来看,主流的RISC-V产品主要集中在小家电、可穿戴设备等入门级MCU应用,远未触碰以X86和ARM为主导的中高端领域(如服务器、PC、手机等),而就主频高于1.5GHz的高端AP,业界之前仍是空白。

跃昉科技作为RISC-V的新生力量,推出此款旗舰级SoC产品NB2,为目前稀缺的RISC-V高端应用带来了优异的解决方案。凭借NB2出众的性能和丰富的应用扩展性,跃昉科技已为高端RISC-V SoC应用注入新的活力。

据了解,跃昉科技NB2主要聚焦智慧能源、智慧物流、智能制造、智慧城市等领域,从多维度为工业物联网应用赋能。NB2与生俱来的RISC-V开源优势,加上自主研发的安全可控性,为系统应用规避了供应链风险;NB2原生的工业级标准、先进工艺加持的低功耗设计,均为苛刻的工业及行业应用需求提供了可能;NB2增强的安全特性,也确保了工业物联网系统应用中的数据安全;NB2完善的RISC-V平台开发套件及文档,可对系统应用开发进行高效的支撑。

跃昉科技基于RISC-V的工业级NB2,落地多场景应用

NB2的开发过程中,跃昉科技已和行业头部级客户进行了合作,针对RISC-V仍不够完善的生态,弥补底层软件的不足,并提前开发中上层软件应用。如在和某智慧能源客户的合作中,双方利用原型平台搭建出能源网络中的边缘智能设备,实现了对能源网络南向终端的数据采集、计算分析、存储管理等功能,且能够和北向云平台按需交互。2021年,双方在实际应用场景中进行了试点,历经近一年的高效稳定运行,该客户对跃昉科技RISC-V产品的应用效果予以充分肯定,对未来的推广前景充满期待。

此外,跃昉科技还与智慧物流、数据安全等细分市场的客户保持深度互动,通过技术开发的方式提前对RISC-V应用生态进行布局。面向不同的应用场景,跃昉科技有针对性地开发了边缘计算框架,成功移植Docker运行环境、Go/Rust等语言支持、甚至Ethereum等区块链方案至RISC-V平台,为客户系统应用提供定制化、差异化的解决方案。跃昉科技NB2原型系统在边缘智能、增强安全方面的特性也让客户对RISC-V应用充满信心和期待。

与市面上一些定位高端RISC-V处理器的MPW芯片不同,跃昉科技的新一代高端RISC-V SoC产品NB2直接采用Full Mask流片,当前正处在试产阶段,预计在2022年Q4实现量产。随着在各类行业应用纷纷落地,跃昉科技NB2将成为RISC-V崛起潮流中一股不可忽视的力量。跃昉科技也将携高端RISC-V产品的出众优势,开创高端边缘智能应用的一个崭新时代。

未来,围绕NB2芯片,跃昉科技标定智慧能源、智慧物流、智能制造、智慧城市等应用方向,计划打造全新的RISC-V应用平台。除了基于NB2的高性能开发板,凭借自身在RISC-V应用底层生态的多年积累,跃昉科技还将配套发布NB2 Linux发行版,涵盖BSP、内核、驱动、库、组件、中间件、工具、参考程序等各层系统应用需求。

 

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