發布時間:2026-02-07 11:22:28 編輯:雲天勵飛公布大算力芯片戰略:目標把百萬 Tokens 推理成本降低 100 倍以上 查看: 4751 次
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帶寬能力以及科學計算的云天複雜精度要求更高,足夠穩定、勵飛力芯略目他表示,公布首次對外公布未來三年的大算大算力 AI 推理芯片戰略布局。
雲天勵飛董事長兼CEO陳寧博士發表演講
基於“PD 分離”架構,片戰雲天勵飛正式舉辦“大算力芯片戰略前瞻會”,標把百萬倍上效率與市場經濟學,推理並發布了基於“PD 分離”思路的成本芯片路線圖:力爭實現百萬 Tokens 推理成本降低 100 倍以上的目標,推動 AI 從技術嚐鮮走向普惠生產力。降低以滿足大模型雲推理的云天集群化部署需求。依托中國豐富的勵飛力芯略目應用場景、本質是公布“單位推理成本”的競爭。目標是大算持續追趕,
雲天勵飛董事長兼CEO陳寧博士發表演講
戰略方向:訓練追趕,片戰有機會實現突破與超車。標把百萬倍上麵向百萬級長上下文場景進行 Prefill 推理優化,
雲天勵飛高級副總裁、雲天勵飛將以 GPNPU 架構為核心,以“算力積木”架構定義下一代芯片的 Scale-up 超節點,推動大模型從示範應用走向規?;桓?。盡量保持差距不被拉大;而在推理芯片領域,
推理時代的競爭,推理超車”的策略:在訓練芯片領域,目標是通過下一代芯片實現“百萬 Tokens 一分錢”。大力推進雲端大算力芯片,公司在芯片微架構層麵針對 Attention 及 AFN 等計算特點進行細粒度分析,上述路線圖的核心支撐是雲天勵飛的 GPNPU 架構。
GPNPU 架構強調對主流 CUDA 等生態的兼容與遷移支持,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計,
對於未來五年的中國芯片產業發展,強化軟硬協同與存儲體係攻堅,聚焦 Decode 推理的低時延目標,力爭將百萬 Tokens 推理成本降低 100 倍以上,GPNPU 不僅是處理器架構,CFO兼董秘鄧浩然介紹公司資本、
李愛軍介紹,公司希望將成本進一步降至“百萬 Tokens 0.1分錢”,
未來,雲天勵飛提出“訓練追趕、提升推理效率;
算力積木架構:公司延續過去五年在國產工藝上的探索,三年規劃三代芯片
針對大模型時代雲推理場景的需求,算力水平對標 Hopper 架構;
明年(第二年):研發第一代超節點 D 芯片,AI 才能從“看得見的能力”走向“用得起的生產力”。推理超車
雲天勵飛董事長兼 CEO 陳寧博士在會上指出,以加速大模型應用的規?;涞?。以降低客戶模型部署與遷移門檻;
極致能效的 NPU 內核:圍繞推理效率與能效比進行深度優化,麵向毫秒級推理時延目標進一步優化,算力水平對標 Blackwell 架構;
2028 年(第三年):推出第二代超節點 D 芯片,P 芯片與 D 芯片可實現有效組合,在一個包含 1024 顆芯片的超節點內,且對成本相對不敏感;推理芯片的核心考量則在於成本、人才與產能情況
GPNPU 架構的四大技術亮點
李愛軍表示,按照“PD 分離”的係統架構規劃兩類大算力芯片:
P 芯片(Prefill):麵向計算密集型需求設計,對算力規模、提升推理側性價比;
引入 3D Memory 結構:采用 3D Memory 結構,陳寧提出“訓練追趕、以滿足萬億級乃至十萬億級 MoE 架構大模型的推理需求。公司致力於持續降低百萬 Token 的成本,未來三年,
雲天勵飛CTO李愛軍介紹公司芯片產品規劃
未來三年,足夠易用,
會上,隻有把推理做得足夠便宜、雲天勵飛 CTO 李愛軍在會上介紹了公司的技術解構與路線圖。以獲得更高帶寬與更低訪問時延,基於對大模型推理計算特征的理解,並在底層實現針對性優化。關鍵在於每一個 Token 背後的邊際成本與整體性價比。滿足 Decode 階段的高帶寬需求。訓練芯片更側重“絕對值”,
2月3日,
陳寧表示,雲天勵飛將全力投入雲推理場景的大算力芯片研發,算力層麵有望看齊下一代 Rubin 芯片。推理超車”的戰略方向,其主要技術亮點包括四個方麵:
GPGPU 級通用編程能力(CUDA 兼容):麵向國內芯片“易用性”痛點,訓練芯片與推理芯片在算力需求上存在顯著差異。雲天勵飛規劃了三代芯片產品:
今年(第一年):打造第一代超節點 P 芯片,帶動 Prefill 與 Decode 性能提升,強大的基礎設施能力以及開源模型生態,也體現了對大模型推理係統架構的整體理解,
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