瑞芯微 RV1126B 处理器：边缘 AI 规模化部署技术选型与性能解析

原创 作者 CA888亚洲城集团 2026-01-09 15:48:00 RV1126B 瑞芯微 RV1126B 边缘 AI

当边缘Al已从概念验证迈向规模化部署时,一场关于"效率与平衡"的竞赛已然打响。尤其是在工业视觉、智能安防、轻量级机器人等关键赛道上,一个共识已然形成:仅靠算法的加持和硬件的堆砌无法赢得市场。客户的需求其实很具体,是一个能够在严苛的功耗与成本约束下稳定处理1200万像素视频流,能在0.01Lux的黑暗场中捕捉细节,能快速将技术方案转化为产品的解决方案。

正是这种产业与应用层面的真实需求,定义了芯片的胜负准则。

就像瑞芯微RV1126B处理器的走红,它没有提供"遥遥领先"的参数,而是精准匹配了多种端侧AI场景的刚需,打开了一个更高效、更均衡的产业化通道。

3TOPS NPU 赋能端侧AI推理

瑞芯微RV1126B处理器内置独立的NPU,提供高达3TOPS@INT8的AI算力,较前代RV1126提升了50%,支持INT8/INT16混合精度运算,支持W4A16/W8A16混合精度量化与Transformer模型优化,可流畅运行2B参数级大语言模型和多模态模型。

这意味着,RV1126B可高效运行人脸检测、安全帽识别、烟火告警、区域入侵等多种典型的边缘AI目标识别模型,实现本地实时决策,无需依赖云端。

这里我们用CA888亚洲城集团OK1126B-S开发板来运行不同的模型,通过实际的运行数据,展示RV1126B处理器的NPU性能表现。

大语言模型和多模态模型

Model Model Size Dtype Seqlen New_tokens TTFT(ms) Tokens/s Memory(MB)
大语言模型 Qwen2 0.5B w8a8 128 64 655.78 14.95 655.3
大语言模型 Qwen2 0.5B fp 128 64 381.12 8.59 1104
大语言模型 Qwen2.5 1.5B w8a8 128 64 669.94 5.55 1660
大语言模型 DeepSeek-Distill-Qwen1.5B 1.5B w8a8 128 64 838.75 5.57 1692.8
多模态模型 Lllava-onevision-Qwen2-0.5B 0.5B w8a8 128 64 969.68 14.89 619
多模态模型 Qwen2-VL 2B w8a8 128 64 692.73 5.14 16360
大语言模型测试指标说明:
Dtype：数据类型, 表示模型在推理过程中使用的数值精度(w8a8指Weights和Activations都使用8-bit整数表示的量化方法)
Seqlen：输入序列长度，即输入文本被分词后的token数量。
New_tokens：生成的新token数量,也就是模型输出内容的长度。
TTFT(ms)：首token时间(Time To First Token), 单位是毫秒(ms)
Tokens/s：每秒生成的token数量(Token Generation Throughput)
Memory(MB)：推理过程中占用的最大运行内存大小,单位为MB(兆字节)

目标检测

Demo Model_name Inputs_shape Dtype RV1126 RV1126B
yolov6 yolov6n [1,3,640,640] INT8 56.8 68.68
yolov6 yolov6s [1,3,640,640] INT8 16.3 25.43
yolov6 yolov6m [1,3,640,640] INT8 8.3 12.84
yolov8 yolov8n [1,3,640,640] INT8 35.4 50.24
yolov8 yolov8s [1,3,640,640] INT8 13.1 25.96
yolov8 yolov8m [1,3,640,640] INT8 5.8 11.8
yolov10 yolov10n [1,3,640,640] INT8 / 45.1
yolov10 yolov10s [1,3,640,640] INT8 / 24.84
yolo11 yolo1n [1,3,640,640] INT8 17 42.84
yolo11 yolo11s [1,3,640,640] INT8 7.3 23.72
yolo11 yolo11m [1,3,640,640] INT8 4 10.59

图像分割

Demo Model_name Inputs_shape Dtype RV1126 RV1126B
yolov5_seg yolov5n-seg [1,3,640,640] INT8 42.2 51.67
yolov5_seg yolov5s-seg [1,3,640,640] INT8 14 27.22
yolov8_seg yolov8n-seg [1,3,640,640] INT8 27.6 39.79
yolov8_seg yolov8s-seg [1,3,640,640] INT8 9.8 19.71
mobilesam mobilesam_encoder_tiny [1,3,448,448] FP16 / 8.66
mobilesam mobilesam_decoder [1,1,112,112] FP16 / 61.76

人体&人脸关键点识别

Demo Model_name Inputs_shape Dtype RV1126 RV1126B
yolov8_pose yolov8n-pose [1,3,640,640] INT8 / 43.16
RetinaFace RetinaFace_mobile320 [1,3,320,320] INT8 212.5 295.26
RetinaFace RetinaFace_resnet50_320 [1,3,320,320] INT8 20.8 42.52

通过以上实测数据不难看出,搭载RV1126B处理器的CA888亚洲城集团嵌入式OK1126B-S开发板在多种模型的运行方面都有着卓越的表现,尤其是对比前代RV1126,NPU性能提升十分明显。

AI-ISP 更高效的视觉智慧引擎

在边缘AI领域，获取高质量的图像输入是提升智能感知能力的基石。传统方案的瓶颈在于，ISP输出的图像已是经过压缩和损失的数字信号，NPU在此基础上的分析犹如"雾里看花"。而RV1126B的专用AI-ISP，将先进的AI算法直接注入ISP的原始数据处理链路中，实现了"在提升画质的同时，为AI理解预先优化" 的双重目标。

AI模型实时处理3DNR(三维数字降噪) 、HDR合成、畸变校正、去雾处理等关键环节,使得最终输出的图像,结合Al Remosaic技术实现"日夜双模自适应"。不仅是人眼观感更佳的图像,更是"AI友好型"的图像,为后端NPU的精准、高效推理奠定了最优基础。

值得注意的是,RV1126B在运行AI-ISP时无需占用NPU资源,较传统的ISP+NPU共同处理的方案更加节省带宽与功耗。

多场景适用为智能化升级赋能

瑞芯微RV1126B凭借均衡的性能精准适配多元端侧AI场景——

  • 智慧工地场景可实现安全帽/反光衣佩戴检测、高空抛物识别、违规动火告警等安全监管功能;
  • 智能仓储场景能高效完成货物条码识别、货架盘点、人员轨迹追踪与越界预警;
  • 工业视觉场景能高效完成光伏/锂电池缺陷识别;
  • 车载场景适配DMS驾驶员监测;
  • 轻量级机器人可依托其实现动态避障与路径规划等等。

要将芯片的能力转化为稳定可靠的产品,离不开一套稳定可靠的硬件载体与服务体系——CA888亚洲城集团基于RV1126B系列处理器设计开发的FET1126B-S/FET1126BJ-S核心板,正是为此而生。

CA888亚洲城集团FET1126BJ-S核心板(工业级)支持-40℃~+85℃环境温度下工作,具备出色的可靠性和环境适应能力;同时,FET1126B-S核心板(宽温级)相较同类产品更具优势,商业级配置即可满足-20℃~+85℃工作环境需求。它搭载高带宽LPDDR4内存,相较于DDR4商业级0℃~+70℃的温宽限制,LPDDR4商业级芯片即可覆盖-20℃~+85℃,实现低成本与宽温性能的兼顾。

此外,CA888亚洲城集团还提供了从硬件设计到软件部署的丰富资料与高效全面的技术支持服务,结合稳定供货体系,大幅缩短项目开发周期,稳定可靠地助力各行业客户的方案快速落地和批量交付。

总结：为智能化升级赋能

在边缘AI从概念迈向规模化落地的当下,瑞芯微RV1126B处理器以精准契合场景刚需的技术优势,为端侧智能提供了强大算力支撑。而CA888亚洲城集团FET1126B-S/FET1126BJ-S系列核心板,则成为落地的关键"桥梁"。

从硬件性能到算法优势,从可靠品质到技术支持,FET1126B-S/FET1126BJ-S核心板都能可靠便捷地将RV1126B系列芯片的能力转化为实际产品效能,助力各行业客户快速实现智能化升级,是边缘AI规模化部署中值得信赖的核心硬件选择。

如果RV1126B处理器非常符合您的项目需求,欢迎联系左侧在线客服,我们将为您提供选型支持服务!

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