1. FPAI异构融合可编程智能芯片
FPAI是复旦微电子集团面向人工智能应用场景，自主研发设计的异构融合可编程智能芯片，FPAI创新地采用多核异构融合架构设计，单芯片集成多核高性能处理器系统（PS/SoC）、神经网络处理器（NPU）和可编程逻辑（FPGA/PL）。单芯片即可满足端侧智能应用全流程计算需求（预处理、AI推理、后处理），具备异构协同、高集成、高能效、可扩展、高灵活性等优势，搭配全自主设计软件工具链Icraft，赋能多场景智能应用快速落地。
2. FPAI产品谱系
3. 青龙系列FPAI
青龙（QL）系列FPAI面向端侧中等规模算力场景需求，包括三款产品：
青龙系列FPAI芯片内部架构图：
4. PS（处理器系统）
高性能多核处理器系统（Processing System，PS/SoC），集成CPU、VPU、GPU三个计算单元。PS负责FPAI芯片的系统控制与资源调度，同时也是通用浮点算力，NPU和FPGA都可以视为其外设，智能应用程序（runtime app）运行在PS上，负责调度管理智能计算任务以及控制数据流。
- PS支持部署嵌入式操作系统，支持ubuntu20.04以及多种国产操作系统。
- PS支持裸机（baremetal）部署运行智能应用程序，不依赖操作系统，启动时间快、强实时控制。
5. PL/FPGA
可编程逻辑（Programmable Logic，PL），具备可编程特性以及场景自适应能力，负责自定义硬算子实现、数据采集接口与预处理、用户自定义业务功能实现等。FPAI芯片的应用涉及到FPGA工程的开发。
6. PS-PL接口
对于30TAI/70TAI/100TAI，芯片内部采用AXI总线高速互联，PS-PL接口情况：
7. PSDDR
对于FPAI芯片需外挂DDR，对于30TAI/70TAI/100TAI，PS侧挂载的DDR内存称之为PSDDR。
8. PLDDR
对于FPAI芯片需外挂DDR，对于30TAI/70TAI/100TAI，PL侧挂载的DDR内存称之为PLDDR。NPU计算需要访问PLDDR，因此推荐PLDDR位宽挂满DDR。
9. NPU
神经网络处理器（Neural Processing Unit，NPU）是一种专门为深度学习和神经网络计算设计的处理器。它通过模拟人脑神经网络的工作原理，利用大规模并行计算单元和高效的数据流架构，显著提升了人工智能任务的计算效率和能效比。
NPU 的核心功能是加速神经网络中的复杂运算，例如矩阵运算、卷积操作和激活函数计算。与传统的 CPU 和 GPGPU 相比，NPU 在处理 AI 任务时表现出更高的性能和更低的功耗，尤其适用于图像识别、语音识别、自然语言处理等场景。
FPAI芯片中的NPU支持加载运行Icraft编译生成的模型文件（json&raw），并由Icraft-runtime进行调度管理。
FPAI芯片中集成的NPU，均采用自主定义架构设计，具体包括以下两个架构：
- 布衣/BY/buyi架构
- 诸葛/ZG/zhuge架构
10. FPAI工作模式
1.PSIN模式
- 数据从PS侧（SD卡存的图片/以太网压缩数据流等）接入芯片->HP口->PLDDR->NPU计算->后处理计算等
- PS侧运行runtime app 调度管理智能计算任务和数据流
2. PLIN模式
- 数据从PL侧（LVDS/SDI/光纤等）接入->FPGA接口模块->PLDDR->NPU计算->后处理计算等
- PS侧运行runtime app 调度管理智能计算任务和数据流
3. HOST_IN模式（PCIE加速卡形式）
- 系统组成：上位机（HOST）+FPAI，二者需要通信与协同
- HOST数据->PCIE接口->PLDDR->NPU计算->后处理计算等
- PS侧运行runtime app 调度管理智能计算任务和数据流
- HOST运行应用程序负责数据分发以及结果回收
4.Socket模式（多用于前期开发调试、精度测试与系统功能演示）
- 系统组成：上位机（windows系统）+FPAI，二者通过网线连接
- 上位机数据->socket协议>NPU计算-> socket协议->上位机
- PS侧运行 icraft-serve，启动NPU计算响应服务，FPAI只负责NPU计算
- 上位机运行socket模式运行时程序，负责前后处理以及调用NPU服务
11. 开发软件工具链Icraft
为配套FPAI芯片的开发，复旦微自主设计了端到端软件开发套件Icraft，由编译、运行和分析工具几部分组成。
Icraft-Modelzoo
为方便用户快速入门FPAI开发，已将主流神经网络算法适配到FPAI芯片上，提供全流程代码及教程，并进行了详细性能测试，为用户选型评估以及快速入门提供支撑。
参考实现（解决方案）
针对典型应用场景，完成了底层传感器数据接口定义、软件应用开发全流程的工程实现，将代码和教程开源，具体包括：位流（开发板可直接使用）、文档、FPGA工程和runtimeapp。
