拆机唠透！瑞芯微给AI加速卡上“立体内存”，能跑7B大模型

麻薯滑芝士 · 发表于 4 小时前

各位，把手里刷的短视频停一停。是不是觉得2025年都快过完了，AI还是云端那些巨头的游戏，本地跑个像样的大模型，要么卡成PPT，要么设备贵得肝颤？

但有人偏不信这个邪，想把这事儿给“白菜化”。还记得今年7月，瑞芯微（Rockchip）在自家开发者大会上，掏出的那两个名叫RK1820和RK1828的“秘密武器”吗？当时就说是专门给大模型（LLM）和视觉大模型（VLM）加速用的芯片。

当时消息就像挤牙膏，就说了个大概：RK1820，配2.5GB内存，能伺候30亿参数（3B）的模型；RK1828，配5GB内存，能扛70亿参数（7B）的模型。然后？就没太多然后了，感觉像是画了个饼。

好了，现在几个月过去了，这饼不仅烙熟了，连怎么吃的“筷子”（开发套件）都给你备好了。今天咱就抛开所有枯燥的参数表，用扒掉底裤的力度，把这RK1820/RK1828，连同它的“尊享版”开发套件，里里外外、前因后果、是骡子是马，一次性唠个明明白白。保证每个单词都给你榨出汁儿来。

一、不是简单升级，是“物理外挂”式搞法
首先咱得打破一个幻想：这RK1820和RK1828，它不是下一代手机芯片或者平板主控。你甭想着明年能在什么旗舰手机上看见它。它的定位非常“极客”，非常“硬核”——它就是个纯纯的AI加速模块。

你可以把它理解成，给你现有的计算设备（比如一台小主机），外挂的一个“专用AI大脑”。这玩意儿自己就有强大的AI算力（20 TOPS，INT8精度）和直接堆在芯片上的大内存（这叫3D堆叠DRAM）。它不负责运行你的操作系统，不处理你的桌面壁纸，它就专心干一件事：以最高效的方式，狂奔你塞给它的那些大语言模型或者视觉模型。

它的形态有两种，都非常“赛博朋克”：
SO-DIMM模块：长得跟你笔记本内存条一模一样。可以直接插到兼容Jetson Nano/NX载板的那种插槽里。这意味着什么？意味着有海量的、现成的、为英伟达Jetson系列设计的工控机、开发板，理论上都能靠换“内存条”的方式，获得一波狂奔大模型的能力。这招“借壳上市”玩得挺溜。

M.2模块（即将到来）：就是跟你电脑里NVMe固态硬盘一个接口样子的东西。插到M.2 Key-M插槽就能用。这适用性就更广了，是个现代点的小主机，基本都有这个口。

所以，瑞芯微这步棋，下的是“生态渗透”。不跟你抢主控SoC的江山，而是做一颗专精的“协处理器”，用最灵活的方式，塞进各种设备的肚子里。

二、 “尊享版”套件长啥样？接口多到丧心病狂
光有芯片和模块还不够，得有个地方让你折腾。于是，瑞芯微（通过合作伙伴Firefly）推出了一个“RK182X 3D RAM堆叠开发套件”。这名字听着拗口，你就理解成一个“全功能豪华测试平台”。

这个套件本身是个“二合一”的套娃结构：
主模块：负责通用计算和系统运行。目前套件里给配的是瑞芯微自家的旗舰——RK3588模块（8GB内存+64GB存储的版本）。这RK3588自己就带一个6 TOPS的NPU，性能已经不弱了。但现在，它主要工作是当好一个“管家”，给旁边的“打手”提供后勤。

子模块：这才是今天的主角，RK1820或者RK1828 SO-DIMM加速模块。它插在主板的专用插槽上，专门负责大模型推理的“重体力活”。

这个载板的设计，充分体现了“开发套件”的壕气——接口多到令人发指，我怀疑设计工程师有“接口不足恐惧症”：
网口狂魔：9个千兆网口，还带PoE供电功能。这明摆着是给网络视频录像机（NVR）、边缘AI网关这类多摄像头接入的场景准备的。
存储富翁：SATA口、NVMe M.2口、MicroSD卡槽全都有。你可以把它当成一个迷你NAS。
显示复古：居然还保留了一个VGA接口！以及一个HDMI。这很“工业”。
扩展拉满：留了额外的M.2接口、Wi-Fi网卡接口、RS485/串口这种工业接口，甚至还有给风扇的接口。

整个板子尺寸231mm x 164mm，拿在手里沉甸甸的。它就不是给你放客厅当机顶盒的，这是给开发者、集成商、工业领域老哥们在实验室或者机柜里“可劲儿造”的玩意儿。

官方给它刷好了Debian 12系统，Linux内核是6.1版本。最关键的是，支持RK182X芯片的RKNN3工具包已经就位。这个RKNN3和之前的版本不一样，提供了C语言接口，能干模型转换、推理、性能评估这些核心脏活。虽然现在工具包还没完全开源（说会在AIRockchip的Github上发布），但开发镜像里应该已经预装好了，拿到就能开跑。

三、性能实测：大模型“火箭”，但别指望它干“自行车”的活
唠到这儿，最关键的来了：这外挂的“大脑”，到底猛不猛？

一些初步的基准测试结果已经出来了，咱直接唠干的：

对大模型/VLM，那是真·加速：
用Qwen2.5、Qwen3这些知名的开源模型，以及一些内部的视觉语言模型（fastbvlm, internalVL3）测试。在3B和7B参数模型上，RK1828能够跑出每秒59到180个token（词元）的速度。这是个什么概念？相当流畅了，做实时对话或者图像描述，体验会非常跟手。RK1820跑3B模型，速度自然也很快。

但，它是个“偏科生”：
重点来了！如果用经典的AI视觉模型，比如YOLOv5s（做目标检测的）或者ResNet50（做图像分类的）去测，结果发现，加上RK1828模块，相比只用RK3588自带的那个6 TOPS NPU，没有任何性能提升！

对，你没看错，零提升。

这恰恰说明了RK182X的设计哲学：它就不是为传统的卷积神经网络（CNN）优化的。它的架构、内存系统，就是专门为Transformer架构的大语言模型和视觉大模型量身定做的。你想用它来加速安防摄像头的人脸识别？杀鸡用牛刀，而且这牛刀可能还没菜刀好使。它只干“大模型推理”这一件奢侈的事。

和前辈比，提升有多大？
有人可能问，RK3588自己的NPU不也能跑大模型吗？是，去年瑞芯微就发布了RKLLM工具包，让RK3588也能跑。但用Qwen2的18亿参数模型（量化方式不同）测试，RK3588大概只能跑出每秒14个token左右。

虽然测试模型和量化精度不能直接对比，但RK1828跑7B模型还能有几十到上百token的速度，这性能差距是数量级的。可以说，在设备端跑3B、7B模型这件事上，RK1828是把你从“自行车”换上了“摩托车”。

四、价格、未来和那些“圈内”消息
唠完性能唠现实——多少钱？

那个“尊享版”开发套件，搭配RK1820模块的版本，卖889美元。
搭配RK1828模块的版本，卖1029美元。
（注意，都是美元，别自动换算。而且套件里都包含了那个RK3588主模块和丰富的载板）。

目前，单独的RK1820/RK1828 SO-DIMM模块还没看到零售。但从这140美元的差价来看，模块本身估计也得几百美元一块。不便宜，但考虑到它的专用性能和在工业场景里的价值，这定价有它的逻辑。

最后，再放点从开发者社区（比如Tom Cubie的评论）里扒拉来的“小道”干货，咱也给它唠明白：

不零售：瑞芯微不直接卖芯片，而是把RK182X SO-DIMM模块直接供给企业客户。所以普通玩家想单买一块来玩，可能还得等等第三方渠道。
必上散热：无论是SO-DIMM还是未来的M.2形态，这玩意儿跑起来热量不低，必须加装散热片，别想着裸奔。
未来已剧透：下一代更强的LLM/VLM加速芯片，代号RK1860，已经在路上了。预计2026年第二或第三季度发布。好家伙，这饼已经画到明年了。

所以，瑞芯微这波操作你看懂了吗？它不是在做一个万物通用的AI芯片，而是在一个飞速细分的市场里，精准地插下了一根钉子：设备端大模型推理。

对于那些想做智能机器人、高端AI语音交互设备、带复杂视觉理解的工业相机，又死活不想把数据传上云、对延迟零容忍的公司来说，RK182X这种“即插即用”的专用加速方案，提供了一个非常诱人的可能性。它不完美，挑活干，但它在它该干的活上，确实能“唠出火星子”。

至于咱们普通消费者，看个热闹就好。但这股“让大模型在小小设备上狂奔”的风，已经越来越猛了。今天它是个几百美元的开发模块，明年后年，谁知道会不会被塞进你的下一台手机或者笔记本里呢？

这一切，都从这颗带着“3D堆叠内存”的、特立独行的AI加速芯片开始。