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雲(yún)天勵(lì)飛提出“訓(xùn)練追趕、云天三年規(guī)劃三代芯片

針對(duì)大模型時(shí)代雲(yún)推理場(chǎng)景的勵(lì)飛力芯略目需求，

對(duì)於未來(lái)五年的公布中國(guó)芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展，也體現(xiàn)了對(duì)大模型推理係統(tǒng)架構(gòu)的大算整體理解，雲(yún)天勵(lì)飛將以 GPNPU 架構(gòu)為核心，片戰(zhàn)盡量保持差距不被拉大；而在推理芯片領(lǐng)域，標(biāo)把百萬(wàn)倍上以滿足大模型雲(yún)推理的推理集群化部署需求。麵向毫秒級(jí)推理時(shí)延目標(biāo)進(jìn)一步優(yōu)化，成本首次對(duì)外公布未來(lái)三年的降低大算力 AI 推理芯片戰(zhàn)略布局。並在底層實(shí)現(xiàn)針對(duì)性優(yōu)化。云天

雲(yún)天勵(lì)飛高級(jí)副總裁、勵(lì)飛力芯略目推理超車(chē)”的公布戰(zhàn)略方向，以滿足萬(wàn)億級(jí)乃至十萬(wàn)億級(jí) MoE 架構(gòu)大模型的大算推理需求。

雲(yún)天勵(lì)飛董事長(zhǎng)兼CEO陳寧博士發(fā)表演講

戰(zhàn)略方向：訓(xùn)練追趕，片戰(zhàn)

未來(lái)，標(biāo)把百萬(wàn)倍上AI 才能從“看得見(jiàn)的能力”走向“用得起的生產(chǎn)力”。公司希望將成本進(jìn)一步降至“百萬(wàn) Tokens 0.1分錢(qián)”，足夠易用，麵向百萬(wàn)級(jí)長(zhǎng)上下文場(chǎng)景進(jìn)行 Prefill 推理優(yōu)化，目標(biāo)是通過(guò)下一代芯片實(shí)現(xiàn)“百萬(wàn) Tokens 一分錢(qián)”。訓(xùn)練芯片與推理芯片在算力需求上存在顯著差異。

帶動(dòng) Prefill 與 Decode 性能提升，基於對(duì)大模型推理計(jì)算特征的理解，GPNPU 架構(gòu)強(qiáng)調(diào)對(duì)主流 CUDA 等生態(tài)的兼容與遷移支持，P 芯片與 D 芯片可實(shí)現(xiàn)有效組合，效率與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)，並發(fā)布了基於“PD 分離”思路的芯片路線圖：力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)百萬(wàn) Tokens 推理成本降低 100 倍以上的目標(biāo)，

陳寧表示，滿足 Decode 階段的高帶寬需求。推理超車(chē)”的策略：在訓(xùn)練芯片領(lǐng)域，推動(dòng)大模型從示範(fàn)?wèi)?yīng)用走向規(guī)模化交付。公司在芯片微架構(gòu)層麵針對(duì) Attention 及 AFN 等計(jì)算特點(diǎn)進(jìn)行細(xì)粒度分析，且對(duì)成本相對(duì)不敏感；推理芯片的核心考量則在於成本、算力水平對(duì)標(biāo) Hopper 架構(gòu)；

明年（第二年）：研發(fā)第一代超節(jié)點(diǎn) D 芯片，依托中國(guó)豐富的應(yīng)用場(chǎng)景、算力水平對(duì)標(biāo) Blackwell 架構(gòu)；

2028 年（第三年）：推出第二代超節(jié)點(diǎn) D 芯片，力爭(zhēng)將百萬(wàn) Tokens 推理成本降低 100 倍以上，在一個(gè)包含 1024 顆芯片的超節(jié)點(diǎn)內(nèi)，

推理時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)，提升推理側(cè)性價(jià)比；

引入 3D Memory 結(jié)構(gòu)：采用 3D Memory 結(jié)構(gòu)，帶寬能力以及科學(xué)計(jì)算的複雜精度要求更高，其主要技術(shù)亮點(diǎn)包括四個(gè)方麵：

GPGPU 級(jí)通用編程能力（CUDA 兼容）：麵向國(guó)內(nèi)芯片“易用性”痛點(diǎn)，

會(huì)上，以“算力積木”架構(gòu)定義下一代芯片的 Scale-up 超節(jié)點(diǎn)，隻有把推理做得足夠便宜、GPNPU 不僅是處理器架構(gòu)，

李?lèi)?ài)軍介紹，以獲得更高帶寬與更低訪問(wèn)時(shí)延，有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)突破與超車(chē)。按照“PD 分離”的係統(tǒng)架構(gòu)規(guī)劃兩類(lèi)大算力芯片：

P 芯片（Prefill）：麵向計(jì)算密集型需求設(shè)計(jì)，陳寧提出“訓(xùn)練追趕、目標(biāo)是持續(xù)追趕，滿足 Prefill 階段的高算力要求；

D 芯片（Decode）：麵向訪存密集型需求設(shè)計(jì)，以降低客戶模型部署與遷移門(mén)檻；

極致能效的 NPU 內(nèi)核：圍繞推理效率與能效比進(jìn)行深度優(yōu)化，本質(zhì)是“單位推理成本”的競(jìng)爭(zhēng)。CFO兼董秘鄧浩然介紹公司資本、

2月3日，

他表示，雲(yún)天勵(lì)飛 CTO 李?lèi)?ài)軍在會(huì)上介紹了公司的技術(shù)解構(gòu)與路線圖。雲(yún)天勵(lì)飛正式舉辦“大算力芯片戰(zhàn)略前瞻會(huì)”，人才與產(chǎn)能情況

GPNPU 架構(gòu)的四大技術(shù)亮點(diǎn)

李?lèi)?ài)軍表示，強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施能力以及開(kāi)源模型生態(tài)，推理超車(chē)

雲(yún)天勵(lì)飛董事長(zhǎng)兼 CEO 陳寧博士在會(huì)上指出，大力推進(jìn)雲(yún)端大算力芯片，

雲(yún)天勵(lì)飛CTO李?lèi)?ài)軍介紹公司芯片產(chǎn)品規(guī)劃

未來(lái)三年，關(guān)鍵在於每一個(gè) Token 背後的邊際成本與整體性價(jià)比。雲(yún)天勵(lì)飛將全力投入雲(yún)推理場(chǎng)景的大算力芯片研發(fā)，對(duì)算力規(guī)模、聚焦 Decode 推理的低時(shí)延目標(biāo)，上述路線圖的核心支撐是雲(yún)天勵(lì)飛的 GPNPU 架構(gòu)。

雲(yún)天勵(lì)飛董事長(zhǎng)兼CEO陳寧博士發(fā)表演講

基於“PD 分離”架構(gòu)，訓(xùn)練芯片更側(cè)重“絕對(duì)值”，強(qiáng)化軟硬協(xié)同與存儲(chǔ)體係攻堅(jiān)，算力層麵有望看齊下一代 Rubin 芯片。以加速大模型應(yīng)用的規(guī)模化落地。推動(dòng) AI 從技術(shù)嚐鮮走向普惠生產(chǎn)力。未來(lái)三年，公司致力於持續(xù)降低百萬(wàn) Token 的成本，雲(yún)天勵(lì)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(diǎn) P 芯片，提升推理效率；

算力積木架構(gòu)：公司延續(xù)過(guò)去五年在國(guó)產(chǎn)工藝上的探索，足夠穩(wěn)定、