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云天勵飛大算力芯片戰(zhàn)略:把百萬Tokens推理成本降低100倍以上

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2月3日,云天勵飛正式舉辦“大算力芯片戰(zhàn)略前瞻會”,首次對外公布未來三年的大算力AI推理芯片戰(zhàn)略布局。

會上,云天勵飛提出“訓(xùn)練追趕、推理超車”的戰(zhàn)略方向,并發(fā)布了基于“PD分離”思路的芯片路線圖:力爭實現(xiàn)百萬Tokens推理成本降低100倍以上的目標,推動AI從技術(shù)嘗鮮走向普惠生產(chǎn)力。


云天勵飛董事長兼CEO陳寧博士發(fā)表演講

01戰(zhàn)略方向:訓(xùn)練追趕,推理超車

云天勵飛董事長兼CEO陳寧博士在會上指出,訓(xùn)練芯片與推理芯片在算力需求上存在顯著差異。訓(xùn)練芯片更側(cè)重“絕對值”,對算力規(guī)模、帶寬能力以及科學(xué)計算的復(fù)雜精度要求更高,且對成本相對不敏感;推理芯片的核心考量則在于成本、效率與市場經(jīng)濟學(xué),關(guān)鍵在于每一個 Token 背后的邊際成本與整體性價比。

陳寧表示,公司致力于持續(xù)降低百萬Token的成本,目標是通過下一代芯片實現(xiàn)“百萬 Tokens 一分錢”。未來三年,公司希望將成本進一步降至“百萬 Tokens 0.1分錢”,以加速大模型應(yīng)用的規(guī)?;涞?。

對于未來五年的中國芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展,陳寧提出“訓(xùn)練追趕、推理超車”的策略:在訓(xùn)練芯片領(lǐng)域,目標是持續(xù)追趕,盡量保持差距不被拉大;而在推理芯片領(lǐng)域,依托中國豐富的應(yīng)用場景、強大的基礎(chǔ)設(shè)施能力以及開源模型生態(tài),有機會實現(xiàn)突破與超車。


云天勵飛董事長兼CEO陳寧博士發(fā)表演講

02基于“PD 分離”架構(gòu),三年規(guī)劃三代芯片

針對大模型時代云推理場景的需求,云天勵飛CTO李愛軍在會上介紹了公司的技術(shù)解構(gòu)與路線圖。

他表示,云天勵飛將全力投入云推理場景的大算力芯片研發(fā),基于對大模型推理計算特征的理解,按照“PD分離”的系統(tǒng)架構(gòu)規(guī)劃兩類大算力芯片:

  • P芯片(Prefill):面向計算密集型需求設(shè)計,滿足Prefill階段的高算力要求;
  • D芯片(Decode):面向訪存密集型需求設(shè)計,滿足Decode階段的高帶寬需求。

李愛軍介紹,公司在芯片微架構(gòu)層面針對Attention及AFN等計算特點進行細粒度分析,并在底層實現(xiàn)針對性優(yōu)化。在一個包含1024顆芯片的超節(jié)點內(nèi),P芯片與D芯片可實現(xiàn)有效組合,以滿足大模型云推理的集群化部署需求。


云天勵飛CTO李愛軍介紹公司芯片產(chǎn)品規(guī)劃

未來三年,云天勵飛規(guī)劃了三代芯片產(chǎn)品:

  • 今年(第一年):打造第一代超節(jié)點P芯片,面向百萬級長上下文場景進行 Prefill 推理優(yōu)化,算力水平對標Hopper架構(gòu);
  • 明年(第二年):研發(fā)第一代超節(jié)點D芯片,聚焦Decode推理的低時延目標,算力水平對標Blackwell架構(gòu);
  • 2028年(第三年):推出第二代超節(jié)點D芯片,面向毫秒級推理時延目標進一步優(yōu)化,帶動Prefill與Decode性能提升,算力層面有望看齊下一代Rubin芯片。


云天勵飛高級副總裁、CFO兼董秘鄧浩然介紹公司資本、人才與產(chǎn)能情

03GPNPU架構(gòu)的四大技術(shù)亮點

李愛軍表示,上述路線圖的核心支撐是云天勵飛的GPNPU架構(gòu)。GPNPU不僅是處理器架構(gòu),也體現(xiàn)了對大模型推理系統(tǒng)架構(gòu)的整體理解,其主要技術(shù)亮點包括四個方面:

  • GPGPU級通用編程能力(CUDA兼容):面向國內(nèi)芯片“易用性”痛點,GPNPU架構(gòu)強調(diào)對主流CUDA等生態(tài)的兼容與遷移支持,以降低客戶模型部署與遷移門檻;
  • 極致能效的NPU內(nèi)核:圍繞推理效率與能效比進行深度優(yōu)化,提升推理側(cè)性價比;
  • 引入3D Memory 結(jié)構(gòu):采用3D Memory結(jié)構(gòu),以獲得更高帶寬與更低訪問時延,提升推理效率;
  • 算力積木架構(gòu):公司延續(xù)過去五年在國產(chǎn)工藝上的探索,以“算力積木”架構(gòu)定義下一代芯片的Scale-up超節(jié)點,以滿足萬億級乃至十萬億級 MoE 架構(gòu)大模型的推理需求。



推理時代的競爭,本質(zhì)是“單位推理成本”的競爭。只有把推理做得足夠便宜、足夠穩(wěn)定、足夠易用,AI才能從“看得見的能力”走向“用得起的生產(chǎn)力”。

未來,云天勵飛將以GPNPU架構(gòu)為核心,大力推進云端大算力芯片,強化軟硬協(xié)同與存儲體系攻堅,力爭將百萬Tokens推理成本降低100倍以上,推動大模型從示范應(yīng)用走向規(guī)模化交付。

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