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把推理内核授权进你的硅片。

四类自研推理内核覆盖多模态融合、混合注意力、稀疏专家和线性注意力,并支持 FPGA 原型验证。

实验台上的 FPGA 评估板与笔记本
图 1 · 评估板上运行推理内核
FS-Fusion 多模态融合推理 IP

多模态融合推理 IP

FS-Fusion

视觉-语言联合理解(VLM)与多源传感器在现场端侧的就地融合推理。

原生支持 SmolVLM + SegFormer MiT 融合管线

FS-Attention 混合注意力推理 IP

混合注意力推理 IP

FS-Attention

原生支持混合注意力新结构(Hybrid Attention)的高端大语言模型。

适配 Qwen3 / 3.5(0.6B 至 9B)与 SmolLM2

FS-MoE 稀疏混合专家推理 IP

稀疏混合专家推理 IP

FS-MoE

为端侧动态激活稀疏大模型设计,在有限带宽下承载大参数量模型。

端侧承载跨越式大参数量级模型

FS-Linear 线性注意力 / 新型架构 IP

线性注意力 / 新型架构 IP

FS-Linear

适配以 DeltaNet 为代表的线性注意力与新型 RNN 演进架构。

端侧无限长上下文的极低延迟流式处理

先在 FPGA 上跑起来,
再决定流不流片。

评估板配合可定制的 IP 授权,验证模型映射、接口与系统链路,为设计导入和流片决策提供实测依据。

工程师把相机模组接入评估板
图 2 · 相机模组接入评估板

从 IP 授权到流片

  1. 01

    确认路线

    目标模型、性能与功耗目标、更新频率、接口需求。第一个问题永远是:模型多久变一次。

  2. 02

    FPGA 评估

    在评估板上部署推理内核,跑通模型,测量精度与吞吐,形成第一台工程样机。

  3. 03

    系统导入

    围绕评估结果做接口、系统软件与现场验证,把样机变成产品原型。

  4. 04

    ASIC 交付

    模型冻结后,采用量产 ASIC,或把 IP 集成进客户自己的芯片流片。

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告诉我们目标器件、模型与接口,我们回复 IP 支持范围与评估计划。

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