近日，國際計算機體系結構領域頂級會議HPCA 2025（International Symposium on High-Performance Computer Architecture）在美國召開。會議共收到534篇來自全球頂尖科研機構及高校的論文投稿，最終錄用率僅為21%。

睿創微納AI-ISP研發團隊與中國科學技術大學聯合發表的學術論文《Exploring the Performance Improvement of Tensor Processing Engines through Bit-weight Dimension Transformation in MAC Operations》成功入圍，其創新性技術路徑在會議現場獲得多位國際權威專家學者的高度評價。

研究團隊跳出以傳統基于乘加器的張量計算架構，首次提出從“位權維度”優化矩陣乘法的全新微架構設計方法及高算力密度的計算架構，在算子底層實現突破性性能提升，為紅外ISP中的AI模塊帶來了顯著加速效果。

聚焦底層架構

深挖位權優化潛力

人工智能作為現代技術革命的引擎，其發展根基深植于張量計算體系——尤其是被稱為深度學習基石的矩陣乘法運算。當前主流的GPU、NPU等AI加速芯片均將張量處理引擎（Tensor Processing Engine, TPE）作為專用矩陣乘法單元進行集成，但這類硬件模塊往往占據芯片30%-50%的晶圓面積及40%以上的動態功耗，成為制約AI算力提升與成本控制的關鍵瓶頸。

針對這一產業級挑戰，睿創微納AI-ISP研發團隊突破傳統乘加器（Multiply-Accumulate, MAC）的位權維度約束，首創基于位權解耦的組件化架構設計范式。該技術從位權維度重構了矩陣乘法中的基本運算單元，揭示了更廣闊的架構設計空間。

特別值得關注的是，團隊開發的張量計算微架構已有效適配紅外圖像增強算法，為低成本、高算力密度的邊緣端AI視覺處理開辟了新的技術路徑。

多維優化

指標全面提升

研究團隊提出了多種優化后的計算架構，在實際測試中展現出了卓越的能效與面積效率表現。與傳統基于乘加單元的矩陣乘法單元對比，在28nm制程下，其張量核INT8算力面積效率實現1.56倍提升（達11.29 TOPS/mm2），能效比提升1.49倍（達13.89 TOPS/W）。

特別是創新性位稀疏架構，通過稀疏特征編碼與紅外圖像的協同優化，較基準方案面積效率實現2.85倍的提升，為邊緣計算場景的高性能AI推理提供了新的硬件范式。

行業賦能

加速紅外圖像處理

睿創微納基于該架構研發的AI推理引擎，在紅外圖像增強算法中取得了顯著的加速效果。該AI圖像增強算法融合了傳統圖像增強算法的一些策略，不僅具有極佳的能效、面效表現，且圖像細節重建能力顯著增強。

關于HPCA

作為計算機體系結構領域四大頂級會議（HPCA、ISCA、ASPLOS、MICRO）的核心成員，IEEE高性能計算機架構國際研討會（HPCA）自1995年創辦以來始終引領著全球計算硬件的創新方向。

該會議以嚴苛的學術評審著稱（近年論文錄用率穩定在18%-22%）, 評審專家大多來自于高通、英特爾、英偉達、IBM、AMD等頂尖研究機構，持續位列CSRankings體系結構類會議前三甲。HPCA聚焦計算架構的范式革新，其技術議程涵蓋AI芯片架構、存算一體架構、量子-經典混合計算、超異構處理器等前沿方向。

歷屆體系結構四大會議曾發布重塑行業格局的里程碑成果，包括Google TPU（ISCA'17首代張量處理器）、華為昇騰910（HPCA'21首個達芬奇架構NPU）、寒武紀MLU（ISCA'16首款商用深度學習ASIC）等標桿性芯片設計。

睿創微納（股票代碼：688002）是全球領先的、專業從事專用集成電路、感知芯片與AI智能整機產品與解決方案研發的國家級高新技術企業。公司深耕紅外、微波、激光等多維感知領域，掌握多光譜感知芯片研發的核心技術與AI智能算法深度研發等能力，為全球客戶提供性能卓越的紅外熱成像、微波、激光芯片，應用終端及行業感知解決方案，以技術進步為客戶創造增量價值。

睿創微納產品廣泛應用于航空航天、衛星通訊、空間通訊、碳中和、低空經濟、安防消防、汽車輔助駕駛、應急救援、消費電子、人工智能、醫療健康、科研創新等領域。

睿創微納致力于打造中國最有價值的特種芯片企業，成為世界領先的智慧感知技術解決方案提供商，承載“讓人們從更多維度發現世界之美”的使命，在持續拓展人類感知能力的征途上留下自己的腳印。