随着AI模型的不断演进，传统IP供应商基于固定架构与硬连线加速器的NPU解决方案逐渐显露疲态，难以满足Transformer等新一代模型的复杂计算需求。
Quadric通过Chimera GPNPU重新定义了AI推理的底层处理架构，将通用计算与矩阵加速深度融合，提供高度可编程、灵活扩展的计算平台，有望成为打破当前困局的关键技术方案。
传统NPU架构的
内在矛盾与技术困局
AI模型的发展速度远超传统NPU架构的适配节奏。过去五年内，各类IP授权企业为快速满足市场对“AI加速”的呼声，纷纷将已有CPU、DSP、GPU架构稍作修改，叠加外部硬件矩阵加速器，试图以最小成本完成AI性能“升级”。
这种“加一块”的设计策略短期内确实提升了特定模型（如ResNet、VGG）的推理速度，但在底层架构上埋下了根本性的问题——核心计算被分拆至两个异构引擎，算法必须在部署前被划分为通用逻辑与矩阵操作两部分，运行效率取决于分区质量与引擎之间的数据交互能力。
在Transformer成为主流模型后，NPU架构暴露出更明显的短板。
Transformer广泛使用自注意力、多头注意力、屏蔽机制等复杂图形运算符，不仅对计算密度要求更高，更对算子灵活性提出了挑战。
传统的硬连线加速器缺乏可编程性，仅能覆盖一部分标准算子，难以支持持续演化的新运算结构。
这种架构依赖特定运算路径的设计，若要适配新模型，通常意味着需要进行昂贵的芯片重新设计与流片，大幅增加产品开发周期和风险。
与此同时，架构设计背后的企业组织机制也是NPU停滞不前的重要因素。
传统IP供应商为了维护已有IP核的市场地位，不愿在内部推行全新架构，这不仅涉及到原有技术路线的调整，也可能引发组织层级的利益冲突。
重构工具链、编译器与软硬件协同机制需要大量前期投入，而现有收入来源主要仍来自传统IP授权，这使得公司更倾向于保守选择，将改良局限在可控范围内。
这样的路径依赖最终形成了一种“结构性拖延”——技术虽已陈旧，但商业与组织层面缺乏推翻重来的动力。
传统NPU架构基于“通用处理器+硬连线加速器”的组合，适用于早期AI模型，但在应对模型结构快速演变、算子复杂化的背景下显得滞后。
其在结构划分、算子适配性、更新周期与组织惰性方面均暴露明显短板，已难以满足前沿AI算力的实际需求。
Chimera GPNPU
的架构优势与创新突破
与传统IP公司的“补丁式”升级不同，Quadric在设计Chimera GPNPU时，从根本上重构了AI推理的底层架构。
其核心在于将可编程ALU（算术逻辑单元）与高效的矩阵引擎在指令级别进行深度融合，以细粒度架构替代传统二元划分结构，从而实现对AI模型算子的全覆盖支持和高效运行。
Chimera GPNPU采用32位完全可编程ALU，最多可配置至1024个单元，结合脉动阵列式矩阵处理引擎，共享一个AXI数据端口和统一的指令调度机制。
这种架构不再将矩阵运算视为“外部加速”，而是纳入同一执行流之中，极大减少了算法拆分带来的通信开销和同步问题。
在同一逻辑架构下，开发者无需区分哪一段代码属于ALU，哪一段由矩阵引擎处理——系统自动调度资源，按需调用，从而简化软件开发流程，提升整体算力利用率。
Chimera GPNPU不仅可扩展至高达864 TOPS的峰值性能，还具备高度的能效优化能力。
相比传统NPU依赖特定算子加速的策略，其“均衡吞吐”架构支持MAC与ALU混合型负载，可以在运行图神经网络、Transformer、大语言模型等多种AI场景中都保持稳定高效。
这种高度可编程性确保在模型更新时无需进行硬件变更，仅需调整软件代码即可适配新需求。
架构的生命周期与AI技术发展趋势保持同步。在未来五年，AI算子的复杂性和多样性将持续上升，而固定硬件路径注定被淘汰。
Chimera的设计使其能够在不重新流片的前提下，通过软件定义方式支持未来模型，从而大幅降低客户在AI演进过程中的开发与维护成本。
对于SoC架构师而言，这种灵活性意味着可以跳过传统供应商的技术路径依赖，直接构建适应未来十年的AI平台。
Chimera GPNPU通过深度融合ALU与矩阵引擎，解决了传统架构算子割裂与模型适配性差的问题。
其高度可编程、高并发和易扩展的特点，不仅显著提升AI推理性能，也赋予系统对未来AI演进的强适应力，是破解当前NPU困境的重要突破口。
小结
AI模型的快速迭代已经将传统NPU架构推至转型边缘。延续既有的IP路线虽具短期商业回报，却无法支撑长期技术演进的需求。
面对日益复杂的AI负载与不断演化的算子结构，只有从根本重构架构、提升处理器的编程灵活性和算力密度，才能真正解决NPU发展中的结构性困境。