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楼群芳_可重构计算超节点的理论探索和实践.pdf

上传人: 蓝*** 编号:1270083 2026-06-20 36页 6.74MB

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1. **智能体时代算力困境**:传统静态硬件(GPU/TPU/ASIC)无法匹配动态AI需求,陷入“匹配者困境”,异构架构导致复杂度高、成本不可持续。 2. **CGRA技术突破**:可重构计算架构实现“软件定义硬件”,通过编译器动态映射数据流图,达成ASIC级能效(10x~1000x算力提升)与CPU级灵活性,击穿“指令/存储/通信墙”。 3. **超节点架构创新**:Torus-X互联拓扑实现千卡级扩展,3D集成提升算力密度,统一内存编址消除通信瓶颈,支撑Agent集群高效协同。 4. **应用与展望**:已部署国产大模型(Qwen3、Deepseek V3),未来将支撑智能体海量上下文缓存,成为AI文明“数字基座”。
**算力突围之路** 如何突破传统硬件的“指令墙、存储墙、通信墙”,实现AI算力的全栈重构? **智能体芯片困境** 面对动态AI智能体,为何“每任务一芯片”的异构架构会走入死胡同? **CGRA的能效革命** 可重构计算架构(CGRA)如何兼顾通用性与专用性,实现10x~1000x的能效飞跃?
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