（来源：网易科技）
近日，芯原与Google Research联合开发的开源Coral NPU IP迎来重要技术进展。
2026年10月20日，Google Research宣布在Coral NPU的完整32位架构设计方面取得重要成果 (含矩阵执行单元，最高1 TOPS、推理平均功耗目标10mW)，并发布基于IREE/MLIR的Coral Compiler v1.0，开发者可将JAX/PyTorch/TensorFlow模型直接编译至Coral NPU硬件目标。这一进展标志着Coral NPU在硬件架构与软件生态建设方面取得新的里程碑成果。
四年来，芯原与Google Research合作开展Coral NPU的设计与验证工作，为Coral NPU芯片集成提供产品级IP，并将Coral NPU应用于实际芯片设计中，推进开源设计向商业化应用的转化。
此前，芯原与Google Research联合推出开源Coral NPU IP，面向“始终在线”、超轻量、超低能耗的边缘AI应用。Coral NPU的开源架构解决了“可移植性”和“工具链统一”的问题，但从开源RTL到一颗可流片、可量产的芯片，中间需要产品级IP的工程化实现、设计验证和定制集成。芯原结合自身丰富的半导体IP设计经验及芯片设计与验证能力，为客户提供一站式芯片定制服务，支持Coral NPU在AI/AR眼镜、AI戒指、AI玩具，以及智能家居等终端设备中的广泛应用。
Coral NPU的开源架构设计定义了方向，工程化决定了它能否真正落地。芯原正与Google Research一起，把Coral NPU从架构设计里程碑推进到芯片交付的下一站。
目前，芯原自主研发的NPU IP已被91家客户用于140余款AI芯片，覆盖超过10个主要市场领域，相关AI类芯片全球出货近2.5亿颗。这些经过大规模量产验证的NPU工程体系，正是芯原承接Coral NPU产品级IP与设计验证工作的底层能力；此外，芯原丰富的智能终端客户基础和广泛的应用领域范围也为Coral NPU的商业化落地提供了坚实的产业基础。
接下来，芯原将携手Google Research，依托自身经过大规模量产验证的NPU工程体系，持续推动Coral NPU从开源设计走向芯片交付，加速边缘AI开放生态的商业化进程。
