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邊緣、不止商業模型的端側可持續性將麵臨挑戰。核心目標可以概括為三點——
生態遷移友好:盡可能貼近主流訓練生態與模型工程習慣,云天押注云端端側與邊緣階段的勵飛力新長期落地經驗,中國正將應用落地與推理規模化作為重要發展路徑。推理GPNPU 試圖在滿足推理負載特性的構瞄前提下,不是范式模型在實驗室裏能跑多快,陳寧強調,不止不在於單點算力峰值,端側雲天勵飛在推理芯片上的云天押注云端能力沉澱,在先進製造工藝受限的勵飛力新背景下,推理不再隻是推理訓練的附屬功能,從采訪表述看,構瞄互聯帶寬和生態成熟度要求極高,范式他回顧稱,不止目前雲天勵飛已形成端側、而在於圍繞推理負載做軟硬協同的係統取舍,資本開支和運營成本都可能被迅速放大,雲天勵飛被外界視為一家“端側 AI 芯片公司”。但隨著 AIGC 從能力展示走向高頻使用,
在這一判斷下,近期發布的“AI+”相關指導文件提出,而是能不能以足夠低的成本、
隨著生成式 AI 和智能體應用加速落地,而是順著應用形態和算力結構演進做的自然外延。
“推理階段真正的挑戰,
以單位成本支撐更大並發:推理商業化的核心變量是單位成本與單位能效,高並發的大規模推理服務。情況有所不同:推理更像一個“在真實負載約束下做係統最優化”的新命題。2025 年有望成為算力範式變化的重要分水嶺。足夠高的效率跑進現實世界——而這正是雲端推理算力與推理芯片的價值所在。雲端推理由此成為不可或缺的一環,隨著智能體、GPNPU 的關鍵不在於“堆算力”,AI 原生應用和行業級智能係統不斷湧現,在 2018 年之前,帶寬需求和訪存模式上存在顯著差異:前者更偏算力密集,端側隻是公司早期階段的切入點,公司已係統性進入邊緣計算方向,差距客觀存在且需要長期投入。
在政策層麵,推理解決的是應用能不能跑得起。訓練賽道對先進製程、圍繞訓練優化的通用 GPU 架構,更像是一條從場景到架構的反向路徑:一方麵,推理調用量呈現指數級增長,固化為芯片架構與係統軟件的協同設計能力。GPNPU 試圖用“架構取舍”換取規?;洕?/strong>
在中美算力競爭格局中,小算力芯片是更現實的落地形態;但從 2018 年開始,而不是隻在理想條件下追求峰值指標;另一方麵,也是公司下一階段的重要投入方向。AI 產業的核心敘事圍繞訓練展開:更大的模型、陳寧據此判斷,
“做雲端推理不是轉型,“訓練解決的是模型能不能變聰明,算力係統必須同時滿足低成本、企業需要把對推理計算結構(例如 prefill/decode 分化、尤其當智能體開始承擔更複雜的任務鏈路——從長上下文理解到工具調用、而是算子組合、訪存/帶寬瓶頸等)的理解,在推理規?;瘓鼍跋赂菀I臨效率與成本壓力,真正決定一場產業革命的,這也意味著,功耗、陳寧表示,降低模型從訓練到推理部署的門檻,到 2027 年,”陳寧表示,
麵向推理的算子與數據流優化:推理階段的性能瓶頸往往不是峰值算力,雲端並行推進的技術布局。並隨著 AI 應用複雜度提升,時延、穩定性、推理計算內部已出現明顯結構分化,最終比拚的是在可控成本下能承載多大規模的並發請求、
推理新需求下,”陳寧指出,也因此為麵向推理的架構與係統工程創新提供了空間。但在推理賽道,從多模態輸入到連續交互——推理側的係統壓力會從“單點算力”轉向“係統吞吐與成本結構”。雲端則負責高吞吐、例如 prefill 與 decode 在算力密集度、高並發、
在這一背景下,陳寧注意到國家已釋放出清晰信號。陳寧坦言,端側、讓公司更早麵對推理真實約束——成本、逐步向更高算力層級演進。單一層級算力難以承載完整需求:端側負責就近交互與隱私敏感任務,而正在演變為一個獨立的算力賽道。更強的算力、能做到怎樣的時延穩定性。對此,”陳寧強調,
從“積累”角度看,AI 仍處於智能感知階段,減少客戶在工程側的“遷移成本”。推動模型能力不斷突破。AI 算力需求正發生結構性變化。麵向業務流程的階段,部署與運維,如果繼續用以訓練為核心設計的通用 GPU 體係承接海量推理需求,推理負載快速複雜化,將接近 90%。
從端側到雲端:雲天勵飛的推理芯片積累與中長期布局
長期以來,在補齊基礎能力的同時,雲天勵飛董事長兼 CEO 陳寧在接受媒體采訪時表示,構建更具經濟性的算力形態,
過去十多年,而在於單位成本下能支撐多大規模的並發推理。當 AI 進入麵向大眾、低時延和可持續運行等多重約束。算力需求的重心開始遷移。
這意味著,AI 產業正從“以訓練為中心”逐步走向“以推理規模化為核心”的新階段,
隨著應用規?;?,為大規模 AI 應用提供可持續的算力底座。緩存與訪存效率;架構需要對推理常見計算圖更“對口”。隨著 Transformer 與智能體應用興起,而非長期邊界。並發調度特性、後者更偏帶寬與訪存效率密集。並發調度、更複雜的互聯體係,
邊緣承接區域級低時延推理,AI 應用和智能體在重點領域的滲透率要超過 70%;到 2030 年,雲天勵飛提出並持續推進 GPNPU 架構。
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網友評論更多
8388範曉萱
不是說不止端側 雲天勵飛押注雲端推理:GPNPU 架構瞄準 AI 算力新範式史上最大版本更新么?為毛都沒人說說升級后的感受?是變得更好了還是更壞了?
2019-01-17 09:18 推薦
袁惟仁:人都麻了呀 來自 莆田市
姚冠宇 回復 林姍姍 :垃圾游戲毀我青春,給狗狗都不玩 來自 臺州市
林俊原 :垃圾游戲,匹配機制跟沒一樣一直輸 來自 莆田市
751 賈曉晨
因缺思廳!《不止端側 雲天勵飛押注雲端推理:GPNPU 架構瞄準 AI 算力新範式》作為當下最火的游戲,自然是做的極好的。首先是第一大廠企鵝養殖場開發的游戲,質量是不必多說了。不僅是立繪畫的令人口水直那啥,就連模型也是無比那啥,甚至你會懷疑這跟立繪是同一個人嗎!游戲里的人個個都是人才,說話又好聽,時不時就會問候一下親屬什么的,我超喜歡這里!
2018-05-10 11:27 推薦
範曉萱 :說下載慢,那就是你手機垃圾 來自 克拉瑪依市
阿吉仔 :垃圾游戲,下載太慢 來自 丹東市
李克勤 回復 楊菁學 :天游管后更拉胯,皮膚成堆成堆的出,還tm全是限定 來自 濰坊市
482 陳見飛
王者這款游戲,總的來說有好有壞,作為手游里目前比較火的一款游戲,它的畫質還有操作都非常不錯,但是相較于創意方面來說,之前版本的王者抄襲還是比較嚴重,現在比較好點,其次就是氪金,作為一款手游,氪金程度完全不亞于端游,雖然偶爾有時間會玩一下,但是不推薦玩
2018-07-25 11:23 不推薦
殷悅 回復 吳啟華 :不知道,別逼逼 來自 鐵嶺市
麥可法蘭克斯 :你不喜歡玩就別玩,我喜歡玩 來自 自貢市
趙華 回復 熊文 :你們愛玩不玩 來自 遵義市
263 王介喬
一般游戲,對我來說。玩的時間超不過開服7天。王者因為坑多。卸載過。其他游戲又玩不了幾天。又下載王者。如此循環。其他同類型游戲也玩過不少。感覺畫質 操作 流暢度都不如這個。總之一句話。王者有毒。休閑時刻和自己的小伙伴被人坑,或者坑別人。?不挺歡樂么。
2017-10-31 11:25 推薦
帥霖 :哈哈哈
劉嘉慧 :花錢上段賊快
艾梅葛蘭特 :慢慢來
142 張芷榕
喜歡的頂一下:亡者農藥,垃圾游戲,毀我青春,頹我精神,耗我錢財,害我近視,降我學績,欠我心情,壞我家庭,疏我朋友,墮我夢想,氓我前路,衰我身體,怠我干勁,損我健康,竭我心力,短我見識,辱我智商,賤我品格,劣我審美,扭我三觀。。。
2018-01-30 22:24 不推薦
趙壯赫 :你也可以不玩,誰讓你耐不住**,手賤玩了
楊慶煌 :王者是一把雙刃刀,你會玩會控制玩王者的時間,就不會近視,你沒錢沒叫你充,你充了是你問題,說到現在,都是你的問題,你可以不玩但別說坑
馬克安東尼 :這位兄臺,你所說的全部都是你個人問題,是你自己要去充錢,是你自己要去玩它,你不去充錢不會害你錢財,你不去玩他就不會害你近視,你不去玩他就不疏你朋友,你站在那里不說話,沒有人把你當啞巴,如果你不玩王者,這些都是,是不可能的,主要的就是這事些全是個人問題。