瑞芯微 RK182X 系列 AI 协处理器已经完成量产,根据机构调研信息,该系列将在2026 下半年正式放量,M.2 形态算力卡成为边缘端离线大模型的主流硬件方案,可在嵌入式设备本地跑通 7B 参数大模型,解决端侧大模型长期存在的内存墙、带宽瓶颈问题。

RK1820 / RK1828 核心硬件参数
两款芯片峰值 NPU 算力均为20TOPS@INT8,采用3D 堆叠片内 DRAM,区别主要在于内置内存,直接决定可运行模型上限:
项目 | RK1820 | RK1828 |
片内 DRAM | 2.5GB | 5GB |
典型功耗 | <8W | ≈10W |
支持模型上限 | 3B 及以下 LLM/VLM | 78B LLM/VLM |
接口形态 | M.2 Key BM / SODIMM | M.2 Key BM / SODIMM |
互联接口 | PCIe2.0 x1 / USB3.0 | PCIe2.0 x1 / USB3.0 |
内存带宽 | 最高 1024GB/s | 最高 1024GB/s |
M.2 2280 规格即插即用,适配 RK3588/RK3576/RK3568 等主控,主 SoC 负责系统调度,RK182X 专职 AI 推理,互不抢占 CPU 与内存资源。
M.2 算力卡实测:7B 大模型本地离线推理
测试环境:RK3588 主控 + RK1828 M.2 Key B‑M 算力卡,模型:Qwen2.5‑7B‑INT8,输入 128token,输出 128token。
TTFT(首 token 响应):92.85ms
TPS 生成速度:67.36 tokens/s,达到流畅可用交互等级,可实现离线多轮对话、图文问答。
对比参考:仅依靠 RK3588 自带 NPU 跑 Qwen2.5‑7B,仅约 15.6tokens/s,接入 RK1828 后推理性能提升 4 倍以上。
RK1820 受限于 2.5GB 片内内存,更适合 3B 参数以内模型,Qwen2.5‑3B 实测可达 96+ tokens/s,面向成本敏感场景;7B 大模型生产部署优先选用 RK1828 版本。
支持模型清单:
大语言:Qwen2、Qwen3、Llama3、Gemma 系列 1.5B‑7B;
多模态:Qwen‑VL、MiniCPM‑V,本地图文理解;
语音:Whisper、SenseVoice 离线 ASR/TTS;
工业视觉:YOLO 全系列、图像分割、缺陷检测,多路视频流并行分析。
M.2 对比 SODIMM 版本差异
同芯片两种硬件形态,M.2 版本体积更小,更适配工控机、小型边缘盒子;SODIMM NPU 主频更高,性能略强。
项目 | M.2 Key BM | SODIMM |
尺寸 | 81×25×21.75mm | 69.6×45×20.67mm |
重量 | 约 53g | 约 76g |
NPU 主频 | 850MHz | 1000MHz |
Qwen2.57B TPS | 67.36 token/s | 86.57 token/s |
行业落地与放量节奏
1. 量产进度:RK182X 已量产,2026 下半年客户导入完成后进入放量周期,主打主控 + 独立 AI 协处理器异构架构,避开 SoC 内置 NPU 带宽瓶颈。
2. 典型场景:智慧工地、工业质检、本地私有化大模型盒子、机器人、离线智能终端,摆脱云端 token 开销,保障数据隐私。
3. 选型建议:
3B 模型、成本优先:RK1820;
7B 大模型、多模态业务:RK1828,优先 M.2 版本方便快速集成;追求极致推理性能选 SODIMM 形态。
总结
RK182X M.2 算力卡把 7B 大模型真正带到低功耗边缘端,不用高性能 x86 主机,嵌入式平台插上即可离线跑大模型。下半年放量后,会进一步降低私有化端侧大模型硬件门槛,加速 AIoT 设备本地大模型普及。
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