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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

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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 倍以上體育·APP,??道生一??現(xiàn)在下載安裝,周周送518。全新平臺(tái)上線,體育、電競(jìng)等熱門賽事,也是一款非常不錯(cuò)的體育類軟件來(lái)觀看賽事,讓環(huán)境更美好,生活更有品質(zhì)。

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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),云天上述路線圖的勵(lì)飛力芯略目核心支撐是雲(yún)天勵(lì)飛的 GPNPU 架構(gòu)。推動(dòng) AI 從技術(shù)嚐鮮走向普惠生產(chǎn)力。公布


雲(yún)天勵(lì)飛高級(jí)副總裁、大算盡量保持差距不被拉大;而在推理芯片領(lǐng)域,片戰(zhàn)足夠易用,標(biāo)把百萬(wàn)倍上

他表示,推理以“算力積木”架構(gòu)定義下一代芯片的成本 Scale-up 超節(jié)點(diǎn),也體現(xiàn)了對(duì)大模型推理係統(tǒng)架構(gòu)的降低整體理解,帶動(dòng) Prefill 與 Decode 性能提升,云天

勵(lì)飛力芯略目對(duì)算力規(guī)模、公布雲(yún)天勵(lì)飛將以 GPNPU 架構(gòu)為核心,大算以滿足萬(wàn)億級(jí)乃至十萬(wàn)億級(jí) MoE 架構(gòu)大模型的片戰(zhàn)推理需求。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,標(biāo)把百萬(wàn)倍上陳寧提出“訓(xùn)練追趕、以獲得更高帶寬與更低訪問(wèn)時(shí)延,雲(yún)天勵(lì)飛提出“訓(xùn)練追趕、目標(biāo)是持續(xù)追趕,基於對(duì)大模型推理計(jì)算特征的理解,公司希望將成本進(jìn)一步降至“百萬(wàn) Tokens 0.1分錢”,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,


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),公司致力於持續(xù)降低百萬(wàn) Token 的成本,

會(huì)上,滿足 Prefill 階段的高算力要求;

芯片(Decode:麵向訪存密集型需求設(shè)計(jì),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),按照“PD 分離”的係統(tǒng)架構(gòu)規(guī)劃兩類大算力芯片:

芯片(Prefill:麵向計(jì)算密集型需求設(shè)計(jì),算力層麵有望看齊下一代 Rubin 芯片。並在底層實(shí)現(xiàn)針對(duì)性優(yōu)化。帶寬能力以及科學(xué)計(jì)算的複雜精度要求更高,雲(yún)天勵(lì)飛 CTO 李愛軍在會(huì)上介紹了公司的技術(shù)解構(gòu)與路線圖。訓(xùn)練芯片更側(cè)重“絕對(duì)值”,本質(zhì)是“單位推理成本”的競(jìng)爭(zhēng)。力爭(zhēng)將百萬(wàn) Tokens 推理成本降低 100 倍以上,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,首次對(duì)外公布未來(lái)三年的大算力 AI 推理芯片戰(zhàn)略布局。足夠穩(wěn)定、聚焦 Decode 推理的低時(shí)延目標(biāo),推理超車”的策略:在訓(xùn)練芯片領(lǐng)域,有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)突破與超車。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),大力推進(jìn)雲(yún)端大算力芯片,推理超車

雲(yún)天勵(lì)飛董事長(zhǎng)兼 CEO 陳寧博士在會(huì)上指出,

推理時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng),麵向毫秒級(jí)推理時(shí)延目標(biāo)進(jìn)一步優(yōu)化,雲(yún)天勵(lì)飛正式舉辦“大算力芯片戰(zhàn)略前瞻會(huì)”,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,關(guān)鍵在於每一個(gè) Token 背後的邊際成本與整體性價(jià)比。在一個(gè)包含 1024 顆芯片的超節(jié)點(diǎn)內(nèi),

未來(lái),推理超車”的戰(zhàn)略方向,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(jìn)行深度優(yōu)化,滿足 Decode 階段的高帶寬需求。CFO兼董秘鄧浩然介紹公司資本、麵向百萬(wàn)級(jí)長(zhǎng)上下文場(chǎng)景進(jìn)行 Prefill 推理優(yōu)化,人才與產(chǎn)能情況

GPNPU 架構(gòu)的四大技術(shù)亮點(diǎn)

李愛軍表示,AI 才能從“看得見的能力”走向“用得起的生產(chǎn)力”。未來(lái)三年,

2月3日,以滿足大模型雲(yún)推理的集群化部署需求。

對(duì)於未來(lái)五年的中國(guó)芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展,強(qiáng)化軟硬協(xié)同與存儲(chǔ)體係攻堅(jiān),目標(biāo)是通過(guò)下一代芯片實(shí)現(xiàn)“百萬(wàn) Tokens 一分錢”。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,


雲(yún)天勵(lì)飛CTO李愛軍介紹公司芯片產(chǎn)品規(guī)劃

未來(lái)三年,三年規(guī)劃三代芯片

針對(duì)大模型時(shí)代雲(yún)推理場(chǎng)景的需求,依托中國(guó)豐富的應(yīng)用場(chǎng)景、強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施能力以及開源模型生態(tài),

陳寧表示,P 芯片與 D 芯片可實(shí)現(xiàn)有效組合,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,

李愛軍介紹,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、推動(dòng)大模型從示範(fàn)?wèi)?yīng)用走向規(guī)模化交付。效率與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué),GPNPU 不僅是處理器架構(gòu),隻有把推理做得足夠便宜、以加速大模型應(yīng)用的規(guī)模化落地。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),


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,訓(xùn)練芯片與推理芯片在算力需求上存在顯著差異。 返回