IT之家 7 月 13 日讯—— 据央视新闻报道，每秒我国首颗基于软件定义与三维近存计算技术的次浮 AI 芯片于 7 月 13 日在上海正式发布。该芯片采用 14 纳米制程工艺，点运峰值算力高达每秒 520 万亿次浮点运算。算国其核心突破在于通过底层架构创新，自研成功探索出一条不依赖先进制程微缩的芯片高端算力发展路径，为国产 AI 芯片提供了新的架构技术范式。

技术核心：软硬协同突破“存储墙”

据 IT之家报道，突破该芯片在技术路线上实现了两大关键创新：

1. 软件定义芯片（SDC）：通过软件编程动态调配硬件资源，每秒使芯片能够灵活适应不同计算任务，次浮显著提升了算力利用率与通用性。点运
2. 三维近存计算：采用三维垂直堆叠技术，算国将计算单元与存储单元紧密集成。自研这一设计使访存带宽达到每秒 6.4TB，芯片从物理架构上有效缓解了长期制约高性能计算的架构“存储墙”瓶颈，大幅缩短了数据在计算与存储单元间的传输距离。

生态完整：构建全栈式算力支撑体系

报道指出，由于该路线降低了对先进制程的绝对依赖，其供应链具备更高的稳定性与可控性。与此同时，官方同步发布了配套的全栈软件工具链，主要亮点包括：

• 框架兼容：全面兼容 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架。
• 产品体系完整：形成了从单张加速卡、AI 服务器，到液冷超节点及大规模智算集群的完整产品矩阵。
• 落地能力强：为大模型训练与推理提供了规模化、可落地的算力支撑。

行业意义：架构创新替代制程追随

业内专家分析认为，这一成果标志着我国在高端算力芯片领域，探索出了一条以架构创新代替制程追随的自主发展新路。这不仅有助于夯实人工智能的算力底座，也为全球 AI 芯片技术发展提供了中国方案。

延伸阅读：关键技术解析

1. 软件定义芯片（Software Defined Chip, SDC）

• 核心思想：通过软件编程动态定义和配置芯片硬件功能，实现“一芯多用”。
• 优势：显著提升芯片的通用性、灵活性和能效比，避免硬件资源闲置。

2. 三维近存计算（3D Near-Memory Computing）

• 技术原理：在垂直方向上将计算单元与存储器（如 DRAM）进行三维堆叠集成。
• 解决痛点：突破传统冯·诺依曼架构中的“存储墙”限制，极大缩短数据传输路径，提升整体能效和计算性能。

3. 访存带宽的重要性

在 AI 芯片领域，除了峰值算力，访存带宽是衡量性能的关键指标。例如，英伟达 H100 芯片采用 HBM2e/HBM3 高带宽内存，带宽约为 2TB/s。相比之下，我国这款新芯片实现了 6.4TB/s 的访存带宽，显示出其在数据吞吐能力上的显著优势。

4. “存储墙”（Memory Wall）挑战

• 定义：指处理器计算速度的增长远快于内存访问速度，导致计算单元频繁等待数据读写，从而限制系统整体性能。
• 现状：这是当前高性能计算和人工智能领域面临的核心挑战之一，也是三维近存计算技术旨在解决的关键问题。

5. 全栈软件工具链

• 构成：包括编译器、驱动程序、运行时库、性能分析工具以及对接主流深度学习框架的接口。
• 价值：完善的工具链能降低开发者使用门槛，加速算法迁移，是 AI 芯片实现商业化成功和生态繁荣的关键因素。

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