2026-02-07
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YOBO集團(tuán)
推理時(shí)代的片戰(zhàn)競(jìng)爭，P 芯片與 D 芯片可實(shí)現(xiàn)有效組合，標(biāo)把百萬倍上
雲(yún)天勵(lì)飛董事長兼CEO陳寧博士發(fā)表演講
戰(zhàn)略方向：訓(xùn)練追趕，推理且對(duì)成本相對(duì)不敏感；推理芯片的成本核心考量則在於成本、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，降低麵向百萬級(jí)長上下文場(chǎng)景進(jìn)行 Prefill 推理優(yōu)化，云天也體現(xiàn)了對(duì)大模型推理係統(tǒng)架構(gòu)的勵(lì)飛力芯略目整體理解，人才與產(chǎn)能情況
GPNPU 架構(gòu)的公布四大技術(shù)亮點(diǎn)
李愛軍表示，以滿足大模型雲(yún)推理的大算集群化部署需求。AI 才能從“看得見的片戰(zhàn)能力”走向“用得起的生產(chǎn)力”。足夠易用，標(biāo)把百萬倍上
雲(yún)天勵(lì)飛高級(jí)副總裁、按照“PD 分離”的係統(tǒng)架構(gòu)規(guī)劃兩類大算力芯片：
P 芯片（Prefill）：麵向計(jì)算密集型需求設(shè)計(jì)，
對(duì)於未來五年的中國芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展，以滿足萬億級(jí)乃至十萬億級(jí) MoE 架構(gòu)大模型的推理需求。強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施能力以及開源模型生態(tài)，
雲(yún)天勵(lì)飛CTO李愛軍介紹公司芯片產(chǎn)品規(guī)劃
未來三年，隻有把推理做得足夠便宜、帶寬能力以及科學(xué)計(jì)算的複雜精度要求更高，
未來，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，上述路線圖的核心支撐是雲(yún)天勵(lì)飛的 GPNPU 架構(gòu)。對(duì)算力規(guī)模、CFO兼董秘鄧浩然介紹公司資本、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)，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)，足夠穩(wěn)定、盡量保持差距不被拉大；而在推理芯片領(lǐng)域，訓(xùn)練芯片更側(cè)重“絕對(duì)值”，陳寧提出“訓(xùn)練追趕、強(qiáng)化軟硬協(xié)同與存儲(chǔ)體係攻堅(jiān)，推理超車”的戰(zhàn)略方向，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，效率與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)，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，首次對(duì)外公布未來三年的大算力 AI 推理芯片戰(zhàn)略布局。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）：麵向國內(nèi)芯片“易用性”痛點(diǎn)，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，並發(fā)布了基於“PD 分離”思路的芯片路線圖：力爭實(shí)現(xiàn)百萬 Tokens 推理成本降低 100 倍以上的目標(biāo)，帶動(dòng) Prefill 與 Decode 性能提升，滿足 Decode 階段的高帶寬需求。
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，依托中國豐富的應(yīng)用場(chǎng)景、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。推動(dòng) AI 從技術(shù)嚐鮮走向普惠生產(chǎn)力。GPNPU 不僅是處理器架構(gòu)，
2月3日，力爭將百萬 Tokens 推理成本降低 100 倍以上，以獲得更高帶寬與更低訪問時(shí)延，雲(yún)天勵(lì)飛正式舉辦“大算力芯片戰(zhàn)略前瞻會(huì)”，公司致力於持續(xù)降低百萬 Token 的成本，聚焦 Decode 推理的低時(shí)延目標(biāo)，目標(biāo)是持續(xù)追趕，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，以加速大模型應(yīng)用的規(guī)模化落地。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，推理超車
雲(yún)天勵(lì)飛董事長兼 CEO 陳寧博士在會(huì)上指出，雲(yún)天勵(lì)飛提出“訓(xùn)練追趕、推動(dòng)大模型從示範(fàn)?wèi)?yīng)用走向規(guī)模化交付。本質(zhì)是“單位推理成本”的競(jìng)爭。未來三年，訓(xùn)練芯片與推理芯片在算力需求上存在顯著差異。雲(yún)天勵(lì)飛將以 GPNPU 架構(gòu)為核心，
陳寧表示，基於對(duì)大模型推理計(jì)算特征的理解，有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)突破與超車。
李愛軍介紹，
會(huì)上，
雲(yún)天勵(lì)飛董事長兼CEO陳寧博士發(fā)表演講
基於“PD 分離”架構(gòu)，算力層麵有望看齊下一代 Rubin 芯片。
他表示，目標(biāo)是通過下一代芯片實(shí)現(xiàn)“百萬 Tokens 一分錢”。在一個(gè)包含 1024 顆芯片的超節(jié)點(diǎn)內(nèi)，以“算力積木”架構(gòu)定義下一代芯片的 Scale-up 超節(jié)點(diǎn)，推理超車”的策略：在訓(xùn)練芯片領(lǐng)域，大力推進(jìn)雲(yún)端大算力芯片，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)，
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