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無問芯穹:成為大模型時代的算力運營商

   日期:2025-08-06     作者:3t3mm       評論:0    移動:http://www.aderss.com/mobile/news/158.html
核心提示:無問芯穹在行業(yè)內首次實現了多種大模型算法在多種芯片上的高效協同部署、運行,以獨家技術優(yōu)勢解決異構算力整合問題,降低行業(yè)對

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無問芯穹在行業(yè)內首次實現了多種大模型算法在多種芯片上的高效協同部署、運行,以獨家技術優(yōu)勢解決異構算力整合問題,降低行業(yè)對單一國際芯片品牌的依賴,增強產業(yè)鏈供應鏈韌性和競爭力。

文|錢麗娜ID | BMR2004

在AI算力冰冷的賽道中,一群來自清華大學、上海交通大學、中國科學院的年輕學者用“無問芯穹”這四個充滿詩情畫意的字,打開了面向無垠穹隆的空間。“無問”二字源自清華的校歌,歌詞中寫道“立德立言,無問西東”,AI時代即起,英雄也將不問出處。

2025年年初,的問世,人們驚覺大模型訓練還能如此壓榨算力。在算力決定生產力和競爭力的時刻,算力優(yōu)化這條賽道的機會陡然出現。

01

找準生態(tài)壁壘中的機會

依托“多元異構、軟硬協同”的核心技術優(yōu)勢,無問芯穹打造了連接“M種場景與模型”和“N種硬件與芯片”的“M×N”AI基礎設施新范式。

無問芯穹的目標是成為大模型時代首選的算力運營商。這樣的定位來自于他們對市場的洞察。

人工智能發(fā)展由算力、算法和數據三要素驅動。如果把人工智能比作一支火箭,數據是燃料,算法是導航系統(tǒng),算力就是引擎。人工智能算法要在人工智能芯片上完成部署才能運行,而芯片市場中國際尖端芯片市占率居高不下,雖然許多場景里國產芯片也能完成任務,但囿于國際主流芯片的基礎軟件生態(tài)壁壘,通常難以被優(yōu)先使用。此外,國產算力間生態(tài)互不相通,多元芯片間難協同提供算力。同時,算力資源呈現持有方分散化、地域分布不均衡的特點,跨系統(tǒng)調度與利用效率不高,高性價比、高附加值算力仍存在巨大的供給缺口。

為此,無問芯穹構建了一朵“異構云”,在行業(yè)內首次實現了多種大模型算法在多種芯片上的高效協同部署和運行,以獨家技術優(yōu)勢解決異構算力整合問題,降低行業(yè)對單一國際芯片品牌的依賴,增強產業(yè)鏈供應鏈韌性和競爭力。

無問芯穹首創(chuàng)了跨機房訓練技術,提升零散算力資源可用性,實現高價值數據資源本地處理,讓算力與數據流通更高效。打通異屬算力資源的高效調度,解決算力需求動態(tài)預測與調度問題,實現跨域算力資源共享和配置優(yōu)化,助力算力資源與下游產業(yè)協同發(fā)展。

依托“多元異構、軟硬協同”的核心技術優(yōu)勢,無問芯穹打造了連接“M種場景與模型”和“N種硬件與芯片”的“M×N”AI基礎設施新范式,實現多種大模型算法在多元芯片上的高效協同部署;在云側,無問芯穹基于多元芯片算力底座構建了Infini-AI異構云平臺,向大模型開發(fā)者提供極致性價比的高性能算力和原生工具鏈,為大模型從開發(fā)到部署的全生命流程降本增效;在端側,無問芯穹以軟硬協同核心技術構筑“端模型+端軟件+端IP”智能終端一體化解決方案。

02

解決異構、異域和異屬問題

“異構云”克服了既有算力資源利用的技術“難點”,連接全國算力一體化建設的布局“斷點”,打通算力到新質生產力轉化的生態(tài)“堵點”。

無問芯穹基于異構云平臺打造了多區(qū)域算力生態(tài)平臺,可匯聚異構、異域、異屬算力,向區(qū)域下游產業(yè)提供集算力咨詢、交易、交付、運營與調度為一體的公共算力服務。具體來看分別表現為:

異構:多元算力優(yōu)化適配,突破基礎軟件壁壘使能國產芯片

異構云的核心技術是異構算力適配,即通過一系列技術手段和優(yōu)化策略,使不同芯片之間能夠高效、穩(wěn)定地協同工作,實現整體系統(tǒng)的最佳性能和功能表現。

2024年7月,無問芯穹于業(yè)內首次突破性地實現六種不同品牌芯片間的交叉混合訓練,用華為昇騰、天數智芯、沐曦、摩爾線程四種國產芯片分別與超威半導體(AMD)、英偉達(NVIDIA)進行聯合訓練,算力利用率最高可達97.6%,支持700億參數規(guī)模的大模型訓練。該技術可幫助上層用戶及任務屏蔽底層芯片差異,促進存量算力資源與新增可控算力二者間高效融合。

異域:跨機房、跨端云訓練,解放長尾數據與算力資源價值

在異域聯合訓練技術方面,無問芯穹全球首創(chuàng)跨機房訓練技術。通過并行編排機制的獨特創(chuàng)新,實現跨越120公里的異屬機房中集群間聯合訓練,在通信帶寬僅有不到20GB/s 的情況下,實現沐曦加速卡與英偉達加速卡的跨機房混訓,最大化降低低通信帶寬的影響,使算力的性能損失保持在10%以內。同時,該技術支持云、邊數據隔離式模型訓練。企業(yè)利用極少量邊緣算力即可實現和充沛云端算力的協同訓練,高價值行業(yè)數據資產得以留在本地,可極大提升數據流通效率與產業(yè)價值。

異屬:匯聚多來源算力建設算力生態(tài)平臺,賦能產業(yè)數智升級

在異屬算力資源高效調度方面,無問芯穹持續(xù)打造算力資源市場化運營最佳實踐。過去3個月間,無問芯穹已成功利用核心技術實力,先后推動上海徐匯模速空間算力生態(tài)平臺、浙江杭州市算力資源服務平臺、北京海淀公共算力服務平臺等標桿項目落地。

無問芯穹聯合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官夏立雪介紹,近百家下游企業(yè)正排隊入駐上述平臺。算力生態(tài)平臺的建設有利于將算力服務從單一資源交易升級為全產業(yè)鏈生態(tài)引擎,既解決企業(yè)“用得起、用得好”算力的現實需求,也通過生態(tài)聚合效應賦能地區(qū)構建因地制宜的特色現代化產業(yè)體系。

無問芯穹的“異構云”克服了既有算力資源利用的技術“難點”,連接全國算力一體化建設的布局“斷點”,打通算力到新質生產力轉化的生態(tài)“堵點”。結合人工智能應用開發(fā)工具鏈,提升算力基礎設施對大模型廣泛應用的支持水平,讓算力真正成為推動數智化轉型的核心引擎。

03

智能終端的機會

無問芯穹以軟硬協同核心技術優(yōu)勢打造了“端模型+端軟件+端IP”智能終端一體化解決方案。

智能終端是將我國數字技術突破與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好結合的最佳“反應界面”。隨著多模態(tài)、強推理、端芯片等端側大模型技術拐點的到來,數十億終端將邁入大模型時代,實現人機交互范式的根本性變革。

然而,動輒百億參數規(guī)模的大模型部署對端側設備的計算能力、功耗和存儲空間都提出了巨大挑戰(zhàn)。將模型安裝終端本地環(huán)境后,模型性能損失、推理速度太慢、功耗效益低下等困境將影響智能消費終端的發(fā)展,限制自動駕駛感知決策、無人機路徑規(guī)劃、動作決策等場景的落地效果。

為此,無問芯穹以軟硬協同核心技術優(yōu)勢打造了“端模型+端軟件+端IP”智能終端一體化解決方案,以頂尖的終端AI系統(tǒng),在更加苛刻的硬件資源限制下,深度協同應用場景,實現算法模型、推理引擎、系統(tǒng)調度、芯片架構的全鏈路優(yōu)化閉環(huán)。已發(fā)布全球首個多模態(tài)3B輕量化開源模型,同精度下推理速度領先其他模型300%;自研智能終端大模型推理引擎,在多種硬件上推理性能達行業(yè)第一;自研第二代大模型推理處理器LPU,實現智能終端推理性能和能效的量級提升。

端模型:多模態(tài)模型端側輕量化部署,升級關鍵生產力工具

大模型能力正從云側逐漸下沉至終端,逐漸加深對視覺、聽覺等更多模態(tài)信息的理解,終端需要實現更匹配人類感官感受的新交互范式。

2024年12月,無問芯穹推出全球第一款端側全模態(tài)理解開源模型Megrez-3B-Omni,實現端上圖像、音頻、文本模態(tài)數據的極速推理,并在三個模態(tài)的多種測評基準中都取得了最優(yōu)性能,推理速度最大可領先同精度模型300%,同時還特別提供了WebSearch 功能,可以自動決策工具調用時機,用戶得以構建屬于自己AI搜索,通過網絡獲取最新信息,克服小模型的幻覺問題和知識儲備不足的局限。

端軟件:支持端側AI更高效落地,協同基礎軟硬件系統(tǒng)運行

隨著優(yōu)質數據資源價值挖掘觸頂,未來模型能力增長將轉向依賴推理時的迭代計算,以此提升模型指令遵循能力和復雜任務處理能力,這將推動產業(yè)中10—100倍的推理開銷需求增長。

無問芯穹自研智能終端推理加速引擎Mizar 適配Intel、AMD、NVIDIA等硬件平臺,支持各種終端設備CPU、GPU 和NPU 的同時推理,還能通過跨越軟硬件層次的系統(tǒng)優(yōu)化,為多款智能終端設備額外帶來70% 以上的性能提升,最大化端側硬件性能的利用,已在聯想多款型號產品中完成適配,將伴隨最新版本產品預裝量產和上線。

端IP:軟硬件一體化設計,以AI推理硬件為智能終端提速增效

多模態(tài)模型與推理時計算的范式變化使得智能終端的算力與帶寬需求激增,現有端芯片已無法滿足泛端側智能應用需求。無問芯穹長期堅持軟硬件協同優(yōu)化技術路線以實現硬件效能的數量級提升,而非單純依賴硬件工藝的緩慢迭代,自研第二代大模型推理處理器LPU(Large-model Processing Unit)IP,采用了“算法-軟件-架構-工藝”協同優(yōu)化設計,支持文生文、文生圖與文生視頻等大模型在智能終端上的高性能、低功耗推理,可大幅降低大模型終端產業(yè)部署成本,支撐人工智能在新型消費電子、創(chuàng)新型硬件制造以及工業(yè)、服務、醫(yī)療等眾多場景中的高質量落地。

無問芯穹基于軟硬件協同設計核心技術能力,打造的“端模型+端軟件+端IP”智能終端一體化解決方案,可適用于多樣化新一代智能終端, 致力于實現10倍以上的推理吞吐和能效提升,正與聯想等行業(yè)伙伴一起打造下一代現象級新終端與端云協同計算新范式,推動端側輕量化模型在垂類終端如智能網聯新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人以及智能制造裝備中的規(guī)?;涞?。

 
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