AI 演算

プレビュー版です。 ここでは RISC-V エコシステムにおける AI アクセラレータ、NPU IP、AI SoC の整理を始め、今後の「モデル / 演算子 / ソフトウェアバージョンの適合成熟度」に向けたフィールドと評価基準を定義しています。

現在のデータは、公開情報で確認できるハードウェア仕様とツールチェーン情報のみを対象としています。公開ベンチマークがない項目にスコアをでっち上げることはしません。少数の ARM アーキテクチャの AI SoC は比較対象として残しており、「アーキテクチャ」フィールドとフィルターで明確に区別しています。実測データの追加は issue で歓迎します。

13 件のレコード 2026-11-04 データスナップショット プレビュー版
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製品 / メーカー種類 / 所在地演算性能精度フレームワークSDK / ツールチェーン成熟度代表チップ
ロードマップ

次のステップ:モデル / ソフトウェアバージョンの適合成熟度

ハードウェアの演算性能は出発点にすぎません。プロジェクト期間を実際に左右するのは、「このモデルが自分のツールチェーンのバージョンで動くか、量子化後の精度低下はどれくらいか、演算子のカバレッジは十分か」です。今後、各 AI レコードは以下のマトリクスへ拡張されます。

01

演算性能と精度

INT8 / INT4 / FP16 のピーク性能、メモリ帯域、消費電力と電力効率、パッケージとインターフェース。

02

ツールチェーンのバージョン

SDK、コンパイラ、量子化ツール、ドライバ、Runtime のバージョン組み合わせと、インストール・再現手順。

03

モデルと演算子

ONNX / TFLite / PyTorch からの変換、演算子カバレッジ、動的 shape、量子化後の精度回帰。

現在のページは、公開情報で確認できるハードウェア仕様とツールチェーン情報のみを扱っています。公開ベンチマークがない項目にスコアをでっち上げることはしません。実測データやパラメータの訂正は GitHub Issues で歓迎します。