在Imagination正式加入百度飞桨硬件生态圈之后，双方的合作又往前推了一大步。这次不是简单的“握手”，而是实打实的技术融合。

伦敦和北京同步宣布——Imagination Technologies的IMGDNN API已经成功集成到Paddle Lite中。Paddle Lite是百度飞桨（PaddlePaddle）框架下的轻量化推理引擎，专门为嵌入式设备和移动端设计。而IMGDNN API呢，就是让开发者能充分利用PowerVR架构的GPU和神经网络翻跟斗（NNA）的潜力，把性能榨干。这件事的意义在于：Imagination硬件平台现在能支持的AI框架又多了，开发者们在异构系统（比如CPU+GPU+NNA）里跑AI应用，不再需要手忙脚乱地调兼容。

举个具体的例子：以前要搭建一套“Imagination NNA + CPU”的异构计算系统，得花不少精力在调度和适配上面。现在好了，开发者可以直接用PaddlePaddle的工具集，比如先用PaddleSlim把预训练模型量化压缩，再通过Paddle Lite部署到Imagination的NNA上执行，整个过程流畅得多。目前这个代码已经合并到Paddle Lite的Develop分支，下个主要稳定版本v2.8就会正式携带。具体怎么用，官方文档里写得很清楚。

百度飞桨生态产品负责人王运凯的原话是：“很高兴看到飞桨在AI领域和Imagination合作……这次集成进一步丰富了我们的生态系统。” 话说得比较官方，但背后的信号很明确：Imagination的NNA IP现在能跑在飞桨这条生态链上了。

说到Imagination的NNA，它本身也不是吃素的。经过硅验证，已经在汽车、移动、AIoT、数据中心这些市场站稳了脚跟。最新的IMG 4系列多核架构，单位面积性能非常出色，多核叠加后最高能飙到500 TOPS以上。而且它用了Tensor Tilling新技术，能大幅降低带宽需求，配套的驱动和软件工具也相当完善。这些技术底子，才是它被飞桨看中的真正原因。

Imagination AI高级总监Andrew Grant的说法也很实在：“我们很荣幸加入百度飞桨的硬件生态计划……Imagination NNA现在能支持所有主流AI框架，对Paddle Lite的支持是生态拼图上的又一块。” 翻成大白话就是：我们不只是做硬件，软件生态也得跟上，不然硬件再强也白搭。