凯发集团官网★✿✿，凯发天生赢家一触即发首页★✿✿，凯发官网平台★✿✿！凯发k8(中国)天生赢家GPU生态之外技术路线的支持★✿✿，以谷歌（Google）为代表的TPU（张量计算单元）芯片★✿✿、Groq为代表的LPU芯片都是其中典型★✿✿。

　　对于目前市场中XPU广泛发展的情况k8凯发天生赢家·一触即发(中国区)官方网站★✿✿，中昊芯英联合创始人兼CTO郑瀚寻接受21世纪经济报道记者专访时指出★✿✿，“在计算技术发展迭代过程中★✿✿，产业界持续追求更高费效比的路径★✿✿，可能会逐渐向某个方向收敛★✿✿，这是可以预见的趋势★✿✿。”

　　他进一步表示★✿✿，过去★✿✿，业界普遍认为ASIC芯片从流片到最终落地应用过程中邪魅少爷们霸上小公主的唇★✿✿，需要付出较高成本★✿✿，但随着专用芯片持续发展★✿✿，其成本不再那么高昂时★✿✿，会有越来越多厂商愿意借力自研专用芯片架构★✿✿，探索推进个性化AI能力落地★✿✿。这是ASIC芯片备受关注的原因★✿✿。“好比在架构方面★✿✿，天下大势★✿✿，合久必分★✿✿、分久必合★✿✿。”

　　郑瀚寻对记者分析★✿✿，近些年间硅谷涌现出的芯片新玩家★✿✿，如Groq★✿✿、SambaNova和Cerebras等★✿✿，均没有选择GPU或类似GPU架构★✿✿，而是致力于通过架构创新实现性能和能效突破★✿✿。

　　“渐进式能力提升难以缩小与的差距★✿✿，唯有求新求变★✿✿，才有可能实现类似新能源汽车领域的‘弯道超车’★✿✿。”他指出k8凯发天生赢家·一触即发(中国区)官方网站k8凯发天生赢家·一触即发(中国区)官方网站★✿✿。此外★✿✿，GPU芯片如今取得的成功★✿✿，更大程度在于的成功★✿✿，其多年来累积了深厚的工程化实验团队★✿✿，这已经不是所有后来者可以直接照搬复制的路线★✿✿。

　　在GPU之外★✿✿，定制化ASIC芯片早已受到更大关注★✿✿，无论是近期再度“炸裂”市场的百亿美元订单★✿✿，还是谷歌持续对TPU自研芯片的演进★✿✿，都显示出★✿✿，市场的确对GPU之外的AI计算芯片同样有关注度★✿✿。

　　中昊芯英选择的就是与谷歌类似的GPTPU路线世纪经济报道记者分析★✿✿，自从英伟达在旗下Tesla V100系列芯片中加入Tensor Core（张量处理单元）以来★✿✿，其对CUDA Core在处理单元方面其实并没有呈现剧烈波动★✿✿、功能实现也没有太大变化邪魅少爷们霸上小公主的唇k8凯发天生赢家·一触即发(中国区)官方网站★✿✿，反而是对Tensor Core的数量★✿✿、支撑功能等方面★✿✿，每一次迭代都有新亮点★✿✿。

　　”他进一步指出★✿✿，尤其在大模型时代★✿✿，随着处理数据规模的持续扩大邪魅少爷们霸上小公主的唇邪魅少爷们霸上小公主的唇★✿✿，每多N倍数据传输量★✿✿，张量运算单元就能够完成N的计算量★✿✿，意味着能实现相对划算的计算效果★✿✿。倘若简单类比的话★✿✿，郑瀚寻指出★✿✿，传统CUDA Core可以理解为是让一群大学生同时完成一道题目★✿✿，其中CPU是博士生邪魅少爷们霸上小公主的唇★✿✿，可以处理很复杂的题目★✿✿，但该群体中只有一位博士生★✿✿；GPU由于是多人共同进行运算邪魅少爷们霸上小公主的唇★✿✿，看起来会比CPU更能胜任有较大计算量的工作★✿✿；但TPU更像是一台

　　车产业的发展★✿✿，在车型内部设计过程中调整了传统燃油车的变速箱★✿✿、传动装置等配置★✿✿，由此虽然在物理空间方面有一定限制★✿✿，但在同样算力数量级的前提下★✿✿，可以实现更好的数据迁移和存储表现★✿✿，同时实现更低的能源消耗★✿✿。“因此可以看到★✿✿，

　　★✿✿，不仅在传统深度学习领域★✿✿，甚至在AI for science和科学模拟等领域★✿✿，也已经可以通过采用Tensor Core的计算架构受益k8凯发天生赢家·一触即发(中国区)官方网站★✿✿。”他补充道★✿✿。

　　大模型持续发展★✿✿，Scaling Law仍未失效k8凯发天生赢家·一触即发(中国区)官方网站★✿✿，这意味着运行模型对底层AI算力集群在提出更高要求★✿✿。如何把“单点能效”持续放大到“集群能效”★✿✿，是国产XPU芯片面对的进一步挑战★✿✿。

　　产业链厂商分别针对芯片间★✿✿、机柜间★✿✿、间等不同维度★✿✿，着力应对庞大规模的高速数据传输需求★✿✿。郑瀚寻对记者表示★✿✿，很显然★✿✿，

　　“一方面★✿✿，在这里可以发挥Tensor Core的优势★✿✿，通过传输N倍的数据量★✿✿，完成N的计算量★✿✿；另一方面★✿✿，在算力提升后★✿✿，就要对互联能力发力★✿✿。TPU芯片的优势在于★✿✿，谷歌此前推出第三代产品时★✿✿，已经支持多达千片芯片规模的片间互联★✿✿。”据介绍★✿✿，中昊芯英能够支持千卡集群内1024片芯片直接光模块高速片间互联★✿✿，并且有了千卡集群的落地实践也在探索借助OCS全光互联等新技术方案k8凯发天生赢家·一触即发(中国区)官方网站★✿✿，来进一步增强自身互联能力★✿✿。

　　从英伟达的路线来看★✿✿，其是通过构建InfiniBand高速互联协议★✿✿，形成公司的一条护城河★✿✿，市场也一度有声音提到★✿✿，InfiniBand是更适合大规模

　　集群部署的连接协议★✿✿。但也因为英伟达相对封闭的态度★✿✿，令其竞争对手更积极推进以太网协议的发展★✿✿。这也是多数国产

　　”郑瀚寻对记者分析道★✿✿，近两年来★✿✿，头部AI芯片厂商在积极构建以太网联盟★✿✿，而该技术路线本身无论是物理介质还是带宽能力都实现大幅提升★✿✿，已经十分具竞争力★✿✿。“例如特斯拉基于以太网介质和底层推出的TTPoE（Tesla Transport Protocol Over Ethernet）连接协议★✿✿，能够实现很低延迟★✿✿。我们基于类似做法★✿✿，对比特斯拉发布的论文后发现★✿✿，中昊芯英的互联延迟已经做得比表现更好★✿✿。”软件生态建设同样不容忽视★✿✿。由于英伟达建设十余年的CUDA生态为闭源状态★✿✿，

　　平台均绕不过自主建设软件栈和工具链的过程★✿✿。“类比手机生态来说★✿✿，在安卓系统刚起步时邪魅少爷们霸上小公主的唇★✿✿，国产手机为了能顺畅运行一款大型

　　★✿✿，各家也需要对自身系统投入大量精力进行具体优化★✿✿。”他指出★✿✿，未来国产AI芯片也将通过持续的工具链完善★✿✿，实现不同平台间的兼容与流畅体验★✿✿。当然对于模型本身而言★✿✿，Transformer架构自2017年提出以来★✿✿，经历了各种优化和改进★✿✿，如今★✿✿，越来越多多模态大模型甚至世界模型也在探索落地★✿✿。

　　郑瀚寻对21世纪经济报道记者指出★✿✿，虽然目前大模型仍在迭代邪魅少爷们霸上小公主的唇★✿✿，但“万变不离其宗”★✿✿。“今天市面上绝大多数大语言模型★✿✿，

　　虽然后续有模型在某些细微环节提出优化方案★✿✿，但整体结构并未出现根本性变化★✿✿。”他续称★✿✿，这也给了AI芯片厂商发展机会★✿✿，按照1-2年的产品迭代周期★✿✿，有序推进研发进程★✿✿。此外★✿✿，公司团队也在持续关注模型的演进方向★✿✿，如果有需要★✿✿，会及时把相关功能落地到芯片中★✿✿。

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