【環(huán)球網(wǎng)科技綜合報(bào)道】第八屆北京智源大會(huì)日前在北京舉辦,200余位全球頂尖學(xué)者與40余位產(chǎn)業(yè)界代表齊聚一堂,圍繞世界模型、具身智能、AI自進(jìn)化等前沿議題展開深度交流。在人工智能技術(shù)向各行業(yè)縱深滲透的當(dāng)下,算力瓶頸始終是產(chǎn)業(yè)發(fā)展繞不開的核心命題。作為國(guó)內(nèi)可重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的代表性企業(yè),清微智能攜可重構(gòu)超節(jié)點(diǎn)服務(wù)器、三維集成技術(shù)亮相本次大會(huì),提出國(guó)產(chǎn)算力的四個(gè)發(fā)展思路,推動(dòng)國(guó)產(chǎn)算力從“可運(yùn)行”向“經(jīng)濟(jì)性”扎實(shí)邁進(jìn)。期間,清微智能軟件副總裁李彬圍繞技術(shù)路線選擇、工藝限制突破、產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)等行業(yè)熱點(diǎn)話題,向記者分享了清微智能的實(shí)踐與思考。
錨定可重構(gòu)路線走差異化創(chuàng)新之路
自2018年成立起,清微智能便選擇了一條與行業(yè)主流不同的技術(shù)路徑——可重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)。在李彬看來,這一選擇是基于產(chǎn)業(yè)環(huán)境與技術(shù)規(guī)律的雙重判斷。
從國(guó)際大環(huán)境來看,美國(guó)對(duì)中國(guó)芯片產(chǎn)業(yè)的遏制具有長(zhǎng)期性,若沿著國(guó)際主流成熟路線跟隨追趕,代際差距始終難以有效縮小。從技術(shù)發(fā)展的底層邏輯來看,摩爾定律已接近發(fā)展瓶頸,傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)本身已很難實(shí)現(xiàn)突破性的效能提升?!耙^續(xù)大幅提升算力性價(jià)比,必須在架構(gòu)層面做根本性創(chuàng)新,而不是在別人的架構(gòu)上做漸進(jìn)式改良。”李彬表示。
“我們寧愿選擇一條難而正確的路?!崩畋蛱寡?,八年的研發(fā)深耕,讓清微智能完成了從架構(gòu)創(chuàng)新到產(chǎn)品落地、客戶驗(yàn)證的完整商業(yè)閉環(huán),這也成為企業(yè)發(fā)展的核心護(hù)城河。
先進(jìn)制程受限,是當(dāng)前國(guó)產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)共同面對(duì)的發(fā)展挑戰(zhàn)。如何依托成熟制程支撐大模型時(shí)代的海量算力需求,清微智能給出的答案是“以集成換性能”,通過系統(tǒng)級(jí)的技術(shù)創(chuàng)新,繞開單點(diǎn)工藝的限制。
在芯片架構(gòu)層面,傳統(tǒng)架構(gòu)芯片面臨功耗墻、內(nèi)存墻、通信墻的多重限制,晶體管有效利用率不足40%。清微智能打造的可重構(gòu)數(shù)據(jù)流引擎,可讓計(jì)算單元根據(jù)數(shù)據(jù)流動(dòng)按需重組,將晶體管有效利用率提升至70%以上,用成熟制程實(shí)現(xiàn)了接近先進(jìn)制程的有效算力。據(jù)介紹,該技術(shù)方案目前已在電力、政務(wù)、EDA、電信四大關(guān)鍵行業(yè)完成規(guī)?;渴稹?/p>
在封裝集成層面,針對(duì)行業(yè)普遍面臨的“內(nèi)存墻”問題,清微智能展出的下一代AI芯片***用3.5D異構(gòu)堆疊與Chiplet架構(gòu),實(shí)現(xiàn)可重構(gòu)計(jì)算芯粒與DRAM存儲(chǔ)芯粒的三維垂直堆疊。不同于傳統(tǒng)2D平面的“單車道”傳輸模式,三維集成就像搭建起立體貫通的“四車道”,將信號(hào)傳輸距離從毫米級(jí)壓縮至微米級(jí),訪存帶寬較傳統(tǒng)HBM方案有數(shù)倍提升,可大幅降低千億參數(shù)大模型的參數(shù)搬運(yùn)延遲。
“我們的第一代算力芯片***用的是低成本的DDR,通過可重構(gòu)架構(gòu)在芯片內(nèi)部解決帶寬瓶頸,在系統(tǒng)級(jí)實(shí)現(xiàn)高性能,從而繞開了HBM依賴?!崩畋蚪榻B,通過先進(jìn)的封裝集成技術(shù),用成熟制程實(shí)現(xiàn)接近先進(jìn)制程的性能效果,是一條差異化的突破思路,不用硬碰硬地突破工藝封鎖,而是通過架構(gòu)和系統(tǒng)集成創(chuàng)新跨過發(fā)展壁壘。
競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)顯現(xiàn)超節(jié)點(diǎn)技術(shù)釋放集群價(jià)值
隨著大模型參數(shù)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張,算力需求逐漸從離散的單機(jī)供給轉(zhuǎn)向集約式的集群部署,芯片間的互聯(lián)效率成為決定集群整體效能的關(guān)鍵。本次智源大會(huì)上,清微智能展出的可重構(gòu)智算超節(jié)點(diǎn)服務(wù)器,成為國(guó)產(chǎn)算力集群技術(shù)的代表性落地成果。
據(jù)了解,該超節(jié)點(diǎn)將4096顆可重構(gòu)計(jì)算芯片以訪存語(yǔ)義為基礎(chǔ),***用Mesh拓?fù)鋵?shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信,全程無需依賴單獨(dú)的交換芯片或交換機(jī)。單集群算力突破每秒500千萬億次,互聯(lián)成本較國(guó)外同類方案降低約90%。今年3月,該成果入選2026中關(guān)村論壇重大科技成果,并已在北京市某算力場(chǎng)項(xiàng)目中正式上線,打通了硬件部署、大模型訓(xùn)推、全鏈路運(yùn)維的閉環(huán)流程。目前,清微智能已完成從千卡集群工程驗(yàn)證到十余個(gè)省份萬卡級(jí)智算中心規(guī)?;渴鸬耐七M(jìn)。
針對(duì)近期行業(yè)關(guān)注度持續(xù)提升的超節(jié)點(diǎn)技術(shù),李彬表示,超節(jié)點(diǎn)并非全新技術(shù)概念,其本質(zhì)是將大量芯片與算力***聚合,形成一個(gè)單一的大規(guī)模算力整體。過去該技術(shù)未得到廣泛應(yīng)用,是因?yàn)楫?dāng)時(shí)模型的計(jì)算規(guī)模尚不足以匹配超節(jié)點(diǎn)的算力供給。而近年來,大模型參數(shù)規(guī)模從十億、百億快速增長(zhǎng)至千億乃至萬億級(jí),對(duì)大規(guī)模算力的需求持續(xù)攀升,超節(jié)點(diǎn)的技術(shù)價(jià)值也隨之充分顯現(xiàn)。
談及產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,李彬介紹,在性價(jià)比與大規(guī)模集群兩個(gè)維度,國(guó)產(chǎn)方案已具備突出的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。單芯片層面,同等成本條件下,產(chǎn)品的性能與性價(jià)比實(shí)現(xiàn)大幅提升,清微下一代AI算力芯片產(chǎn)品,性能還將有2至3倍的提升空間;集群層面,芯片內(nèi)置高速通信能力的設(shè)計(jì),省去了外部交換機(jī)、以太網(wǎng)卡等配套設(shè)備投入,構(gòu)建同等規(guī)模的四千卡集群,互聯(lián)通信成本可降低約九成,同等資金投入下可搭建規(guī)模更大的算力集群。
共建統(tǒng)一生態(tài)推動(dòng)國(guó)產(chǎn)算力向主流邁進(jìn)
算力產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展,硬件是基礎(chǔ),生態(tài)是關(guān)鍵。隨著國(guó)產(chǎn)芯片逐步從補(bǔ)充角色走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的主流,構(gòu)建統(tǒng)一的軟件接口與產(chǎn)業(yè)生態(tài),成為行業(yè)共識(shí)。
“如果每一家芯片公司都使用自己的軟件棧,用戶需要針對(duì)不同芯片分別做適配、分別開發(fā),同一個(gè)應(yīng)用可能要做很多份,這是不可持續(xù)的。”李彬表示,行業(yè)需要一套統(tǒng)一的軟件生態(tài),不同廠商的硬件搭載統(tǒng)一的系統(tǒng)底座,用戶無需關(guān)心底層芯片架構(gòu),只需在統(tǒng)一軟件接口上開發(fā)一次,就能適配所有芯片,進(jìn)而形成規(guī)模效應(yīng)的正向循環(huán)。
在生態(tài)布局上,清微智能較早意識(shí)到生態(tài)建設(shè)的重要性,過去兩三年持續(xù)投入大量***,深度參與國(guó)產(chǎn)AI算力統(tǒng)一軟件生態(tài)建設(shè)。目前,清微智能是行業(yè)內(nèi)少數(shù)實(shí)現(xiàn)FlagOS全部核心組件全棧兼容的企業(yè),適配規(guī)模在非GPU架構(gòu)中處于行業(yè)前列,基于FlagOS開發(fā)的AI應(yīng)用,可在清微芯片上無縫運(yùn)行。
今年4月底,包括清微智能在內(nèi)的10家國(guó)產(chǎn)AI芯片企業(yè),基于FlagOS首次實(shí)現(xiàn)了千億大模型DeepSeekV4的0DAY適配,并通過FlagRelease發(fā)布了模型推理鏡像。值得關(guān)注的是,本次適配工作主要由生態(tài)開發(fā)者主導(dǎo)完成,而非芯片廠商主導(dǎo),這也標(biāo)志著國(guó)產(chǎn)創(chuàng)新架構(gòu)與國(guó)產(chǎn)軟件生態(tài)“一次編寫,多芯部署”的雙向價(jià)值進(jìn)一步落地。
在李彬看來,生態(tài)建設(shè)的重要性,甚至不亞于芯片本身的技術(shù)創(chuàng)新。對(duì)芯片企業(yè)而言,只需完成少量適配工作,就能觸達(dá)廣泛的開發(fā)者群體;對(duì)開發(fā)者而言,一次適配即可讓應(yīng)用在多類國(guó)產(chǎn)芯片上運(yùn)行,大幅降低遷移成本。更深層的產(chǎn)業(yè)價(jià)值在于,通過分工優(yōu)化,芯片廠商專注硬件架構(gòu)創(chuàng)新,軟件生態(tài)企業(yè)提升算力易用性,這種協(xié)同創(chuàng)新模式,能推動(dòng)國(guó)產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)以更快的速度追趕國(guó)際先進(jìn)水平。
產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)明朗國(guó)產(chǎn)算力已趕上國(guó)際水平
隨著人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合不斷加深,算力需求的持續(xù)增長(zhǎng)正在重塑產(chǎn)業(yè)的供給格局。李彬認(rèn)為,大模型能力的快速提升,正從根本上改變算力的供給方式。
“過去,算力是以單臺(tái)服務(wù)器、單機(jī)的方式供給,比較離散?,F(xiàn)在,模型越來越大,推理和訓(xùn)練對(duì)算力的需求越來越集中,集約式的集群部署方式成為必然選擇?!崩畋蚪榻B,相比離散部署模式,集群化部署的整體總擁有成本效率更優(yōu),若疊加超節(jié)點(diǎn)技術(shù)的優(yōu)勢(shì),算力性價(jià)比還將進(jìn)一步提升。
針對(duì)行業(yè)普遍關(guān)注的算力成本下降問題,李彬表示,算力成本的下行需要算法與硬件兩個(gè)維度協(xié)同推進(jìn)。算法層面,同等參數(shù)規(guī)模的模型能力仍在持續(xù)提升,未來隨著模型算法進(jìn)一步成熟,實(shí)現(xiàn)同等智能水平的模型成本將持續(xù)下降;硬件層面,一方面通過軟件優(yōu)化持續(xù)挖掘芯片架構(gòu)潛力,提升單位硬件的任務(wù)處理能力,另一方面通過架構(gòu)創(chuàng)新、3D封裝、超節(jié)點(diǎn)互聯(lián)等技術(shù),從底層提升算力性價(jià)比,最終為用戶提供更普惠的算力服務(wù)。
對(duì)于國(guó)產(chǎn)算力替代的產(chǎn)業(yè)臨界點(diǎn),李彬判斷,當(dāng)前行業(yè)已經(jīng)非常接近這一節(jié)點(diǎn),今年DeepSeekV4的發(fā)布便是標(biāo)志***件?!斑^去,每一次新模型發(fā)布,國(guó)產(chǎn)芯片都需要幾周甚至幾個(gè)月才能適配完成。但今年V4發(fā)布時(shí),多家國(guó)產(chǎn)芯片與國(guó)際主流廠商同期完成適配——這在AI芯片發(fā)展歷程中是首次?!崩畋虮硎?,從軟件生態(tài)角度看,統(tǒng)一軟件框架的成熟速度也超出預(yù)期,當(dāng)市面上主流的大模型和算法都能在國(guó)產(chǎn)芯片上穩(wěn)定運(yùn)行時(shí),從技術(shù)能力層面,國(guó)產(chǎn)算力已與國(guó)際主流生態(tài)形成對(duì)等水平。
“未來1到2年內(nèi),我們會(huì)看到這個(gè)臨界點(diǎn)真正到來——到那時(shí)候,用戶選擇國(guó)產(chǎn)算力芯片,單純是因?yàn)樗_實(shí)好用、性價(jià)比高。”李彬說。
而針對(duì)芯片研發(fā)周期長(zhǎng)的行業(yè)特性,李彬也坦言,芯片行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展邏輯完全不同,一款芯片從架構(gòu)設(shè)計(jì)、前后端仿真,到流片、回片、量產(chǎn),至少需要一年半到兩年時(shí)間,當(dāng)前市場(chǎng)上的產(chǎn)品,往往是企業(yè)兩年前的設(shè)計(jì)成果。這就要求芯片企業(yè)必須向前預(yù)判3到5年的技術(shù)趨勢(shì),才能推出適配未來市場(chǎng)需求的產(chǎn)品。目前,清微智能***用“落地一代、研發(fā)一代、預(yù)研一代”的研發(fā)節(jié)奏,三個(gè)方向同步推進(jìn),保障技術(shù)路線的持續(xù)前瞻性。
從架構(gòu)創(chuàng)新突破工藝限制,到系統(tǒng)集成提升集群效能,再到生態(tài)協(xié)同推動(dòng)產(chǎn)業(yè)普及,清微智能以可重構(gòu)計(jì)算為核心,走出了一條差異化的國(guó)產(chǎn)算力發(fā)展路徑,也為國(guó)產(chǎn)算力從“可用”邁向“好用”提供了可復(fù)制、可推廣的實(shí)踐方案。(心月)