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20人团队提前实现DeepSeek构想，AI算力变天？直击大模型算力成本

20人国内团队，竟然提前2年预判到了DeepSeek的构想？玉盘AI的全新计算架构方案浮出水面后，直接震动业内：当前AI算力的核心瓶颈，他们试图从硬件源头解决！

20人国内团队，竟然提前2年预判到了DeepSeek的构想？玉盘AI的全新计算架构方案浮出水面后，直接震动业内：当前AI算力的核心瓶颈，他们试图从硬件源头解决！

芯原股份近期揭晓了其高性能GPGPU-AI计算IP的最新研发成果，为汽车电子与边缘服务器领域注入强劲动力。通过整合可编程并行计算与AI加速技术，这些IP能够在严格限制热耗与功耗的环境下，高效处理大语言模型推理、多模态感知及实时决策等复杂AI任务。

芯原股份今日宣布其高性能、可扩展的GPGPU-AI计算IP的最新进展，这些IP现已为新一代汽车电子和边缘服务器应用提供强劲赋能。通过将可编程并行计算能力与人工智能（AI）加速器相融合，这些IP在热和功耗受限的环境下，能够高效支持大语言模型（LLM）推理、多模态

类GPGPU架构支持了AI大模型快速崛起，但其难以兼顾通用性和对大模型的针对性，在面对模型规模和复杂性的急剧膨胀时，其效率与成本的黑洞被诟病已久，甚至已经影响市场对大模型未来发展的预期。

“大模型每生成 1 美元价值，需支付 3 美元算力成本”，算力成本挑战已无争议。从软件层面的各类优化方案层出不穷，真正从硬件源头着手的方案却屈指可数，市面上能看到的包括 Groq 在内的新计算硬件也多数在大模型爆发前定型，难以充分匹配大模型本身的需求。

为什么手机可以畅通无阻地运行各种应用软件？为什么在线课堂可以无卡顿、零延时？为什么电子设备的功能正在越来越强大？在这一切背后，它们的“大脑”——芯片，正在闪耀着智能的光。

自ChatGPT惊艳问世，到Sora模型在视频生成领域的颠覆性突破，人工智能（AI）正以席卷之势深刻改变着世界的面貌。这场由AI大模型驱动的科技革命，其核心燃料便是“算力”。据相关预测，全球算力规模将从2023年的1397 EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）

eda gpu cuda dcu gpgpu 2025-05-27 19:34 10

在人工智能的浪潮中，端侧大型语言模型（On-Device LLMs）迅猛发展且具备广泛的应用前景。自2023年起，随着参数量低于10B的模型系列如Meta的LLaMA、 Microsoft的Phi系列等的涌现，LLMs在边缘设备上运行的可行性和重要性

AIDC概念板块的强转弱的利空情绪已经逐渐蔓延，原因在之前的文章中分析过：一个是前期涨幅过高，市场认为部分标的已经脱离基本面，标的估值短期偏高，需要年报和一季报来支撑下；另一个就是市场并未等到足够提振板块情绪的催化剂，反而等到了利空。上周高盛和阿里蔡崇信对算力

GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）即图形处理器的通用计算，指利用GPU原本为图形渲染设计的高并行计算能力，执行非图形领域的通用计算任务。其核心在于将GPU的并行架构（如NV

在GTC 2025大会上，英特尔前首席执行官帕特·基辛格（Pat Gelsinger）再次重申了他常说的一个观点，即英伟达首席执行官黄仁勋在人工智能革命中十分幸运。不过，这次他更深入地阐述了自己的理由。

作为全球AI PC龙头的联想亮出了自家系列AI PC解决方案，其产品背后的AzureBlade M.2加速卡正是支持其AI PC体验的关键动力。AzureBlade M.2加速卡就来自国内清华系GPGPU创企珠海芯动力科技。芯动力成为联想在笔记本电脑dNPU方

当前，算力芯片领域的竞争聚焦于GPGPU（通用图形处理器）与ASIC（专用集成电路）两大技术路线。性能对比显示，ASIC在低精度计算与能效比方面占据优势，但GPGPU凭借高精度浮点运算和英伟达NVLink的互连技术仍主导市场。与此同时，头部厂商加速自研AI芯片

遥想两年前，ChatGPT给了世界一记AI冲击，而DeepSeek无疑是第二记冲击。我们不仅对DeepSeek强劲的性能所震撼，也让远在大洋彼岸的OpenAI、谷歌、META等一众玩家感受到莫大压力，从而纷纷继续“卷”起来，效仿DeepSeek的“开源”模式。

芯片 deepseek gpgpu 2025-02-10 09:10 16