从芯片到AI:为未来AI设计当下的芯片

多客科技

作者：微信文章


本文聚焦 AI 推理场景的全链路优化，从芯片架构设计、模型适配工具链、服务效率提升到系统级瓶颈突破，系统阐述其 AI 加速器（RNGD）的技术优势与未来规划。

一、背景：AI 硬件与模型迭代的协同挑战



1. AI 市场的快速变化

模型规模激增：AI 大模型参数呈指数级增长，以 Llama 系列为例，从 2023 年 Llama 7B/13B，到 2024 年 Llama 3.1 70B、Llama 3.2 70B，再到规划中的 Llama 4，参数规模与复杂度持续突破，对硬件算力、内存带宽的需求同步飙升；硬件研发周期错配：芯片设计流程（从规格定义到量产）需 18-24 个月，而 AI 模型迭代周期仅 3-6 个月，传统硬件因 “功能固化” 难以适配快速变化的模型结构（如 Transformer 变体、注意力机制优化），需打造 “可扩展、可编程” 的架构以应对模型波动性。

二、核心硬件：RNGD 加速器的架构设计与性能优势



1. 张量收缩处理器（TCP）架构




FURIOSA 推出的 RNGD（Renegade）加速器，以 “张量收缩（Tensor Contraction）” 为核心计算原语，适配 AI workload（尤其是 Transformer 模型）的密集型矩阵运算需求，核心参数与架构亮点如下：

硬件参数	规格	技术价值
算力	512 TFLOPS（FP8 精度）	采用 8 个处理单元（PE）并行计算，FP8 精度平衡算力与模型精度，适配大模型推理场景
内存配置	48GB HBM3（2×HBM3 CoWoS-S 封装）	HBM3 内存带宽达 1.5TB/s，解决 Transformer 模型的 “内存墙” 问题，支持长序列推理（如 2048token）
片上存储与带宽	256MB SRAM，384TB/s 片上带宽	大容量 SRAM 减少对 HBM 的依赖，片上带宽是 HBM 的 256 倍，降低数据搬运延迟与功耗
功耗（TDP）	180W	能效比达 2.8 TFLOPS/W，优于同算力级别的 GPU（如 NVIDIA A100 推理能效约 1.5 TFLOPS/W）

2. 张量收缩原语的优势

张量收缩是比矩阵乘法更通用的计算原语，可直接映射 Transformer 模型中的核心操作（如缩放点积注意力、层归一化、元素 - wise 运算）：

减少计算冗余：以 BERT 模型为例，传统矩阵乘法需额外处理数据格式转换，而张量收缩可直接适配注意力层的多维张量运算，将计算效率提升至 99.7%（接近理论上限）；简化编程模型：开发者无需手动拆解复杂算子（如多头注意力），硬件原生支持张量收缩操作，降低模型部署难度。

三、全链路优化：从模型到服务的效率提升

1. 模型适配工具链：Furiosa LLM 的灵活性




为解决多模型适配难题，FURIOSA 构建分层优化工具链，实现从 PyTorch 模型到硬件执行的自动化转换：

工具链层级	核心功能	价值
模型转换层	Torch.export 模型导出 + Furiosa Model Rewriter（精度转换）	支持 FP16/FP32→BF16/FP8/INT8/INT4 自动量化，平衡精度与算力（如 INT4 量化后算力提升 4 倍，精度损失 < 2%）
中间表示（IR）层	Furiosa Generator 生成硬件可执行的 Lowered IR	统一不同模型的计算图表示，自动优化算子融合（如注意力 + 层归一化融合）、内存布局，减少指令数
运行时（Runtime）层	Request Pool 请求池 + Scheduler 调度器	支持动态请求管理，适配推理场景的 “突发流量”，避免资源闲置

2. AI 服务效率：解决自回归推理的核心痛点




大语言模型（LLM）推理采用 “自回归生成” 模式（逐 token 生成），存在三大效率瓶颈，FURIOSA 通过针对性策略优化：

痛点	优化策略	效果
计算 / IO 浪费	连续批处理（Continuous Batching）：将多个推理请求动态合并为批，避免单请求独占硬件资源	批处理效率提升 3-5 倍，在 LLaMA 8B 模型上，并发请求数从 16 增至 128 时，吞吐量（TPS）提升 7.95 倍
内存浪费	分页注意力（Paged Attention）：将注意力权重按 “页” 管理，复用重复的键值对（KV Cache）	内存利用率提升 40%，支持更长上下文（如从 1024token 扩展至 4096token）而不增加内存占用
请求等待延迟	分块预填充（Chunked Prefill）：将长序列输入（如 1024token）拆分为小块预计算，并行生成	预填充阶段延迟降低 50%，避免单长序列请求阻塞批处理队列

四、系统级突破：解决多卡协同的瓶颈

1. 多卡服务的核心瓶颈




当 AI 服务需多 RNGD 卡并行（如 LLaMA 70B 模型推理需 4-8 卡）时，系统级瓶颈集中在PCIe 互联与 P2P（Peer-to-Peer）通信：

CPU 路由 overhead：传统多卡架构中，卡间数据传输需经 CPU 转发，导致带宽损失（仅为理论 PCIe 带宽的 60%-70%），且延迟增加；PCIe 交换机配置限制：多交换机拓扑下，卡间通信需跨交换机转发，缺乏直接互联通道，并行效率下降。

2. 针对性优化方案

非透明桥（NTB）技术：在多交换机系统中，通过 NTB 实现跨交换机的直接 P2P 通信，绕过 CPU 路由，将卡间通信带宽提升至理论值的 90% 以上，延迟降低 40%；拓扑与硬件适配：优化 PCIe 交换机布局，确保每张 RNGD 卡的 PCIe 链路配置一致（如支持 ACS/ATS 协议），避免因 CPU 行为差异导致的通信性能波动；P2P 性能验证：在 8 卡 RNGD 集群中，采用 NTB 互联后，LLaMA 70B 模型的并行推理吞吐量较 CPU 转发方案提升 2.3 倍，功耗效率（TPS/W）提升 1.8 倍。

五、性能成果：近四个月的效率飞跃



通过硬件架构优化、工具链迭代与服务策略升级，RNGD 加速器在 LLaMA 系列模型上的性能持续突破：

LLaMA 8B 模型：2025 年 3 月至 7 月，在并发请求数 16-128 的场景下，吞吐量（TPS）提升 7.95 倍，功耗效率（TPS/W）从 1.2 提升至 9.5，远超同类竞争方案；LLaMA 70B 模型：在 32 并发请求下，功耗效率达 6.8 TPS/W，较传统 GPU 方案（如 NVIDIA A100）提升 2.5 倍，且支持动态批处理，避免长序列推理时的资源闲置。

六、未来规划：下一代芯片与生态方向

1. 硬件规格升级需求




随着模型参数向千亿级（如 1T 参数）突破，单芯片已无法支撑完整模型推理，需从 “单卡” 向 “多节点集群” 扩展，下一代硬件需解决三大问题：

高功率封装：规划支持 1.4-1.5kW 功率的封装方案（当前 RNGD 为 180W），满足多芯片集成（如 4×RNGD 芯粒）的算力需求；高带宽互联：需 OAM（Open Accelerator Module）规范升级，支持 200Gbps 以上的节点间互联带宽（当前为 100Gbps），适配跨节点模型分片推理；热管理创新：联合生态伙伴开发液冷、均热板等新型散热方案，解决高功率封装的热密度问题（目标热密度 > 500W/in²）。

2. 节点间交换架构

协议与硬件缺失：当前缺乏支持 “超以太网（Ultra-Ethernet）” 与 UALink 协议的商用交换组件，无法满足多节点集群的低延迟、高并行通信需求，FURIOSA 计划联合交换机厂商开发定制化交换芯片；模型分片策略：针对千亿级模型，研发 “模型层间分片 + 数据分片” 混合策略，结合 RNGD 的 P2P 通信能力，实现跨节点算力与内存的高效协同，避免单节点成为性能瓶颈。

总结



FURIOSA 通过 “TCP 架构硬件 + 全链路工具链 + 系统级优化” 的三位一体方案，解决了 AI 推理场景的 “算力不足、内存受限、服务低效” 三大核心问题，其 RNGD 加速器在 LLaMA 系列模型上的性能与能效优势已得到验证。未来，随着模型向千亿级参数、多节点集群方向发展，FURIOSA 将聚焦高功率封装、高带宽互联、定制化交换架构，进一步打通 “芯片、节点、集群” 的协同链路，为超大规模 AI 推理提供更高效的硬件基础与工程方案。

























免责申明：本号聚焦相关技术分享，内容观点不代表本号立场，可追溯内容均注明来源，发布文章若存在版权等问题，请留言联系删除，谢谢。

本文内容仅代表作者观点，不代表平台观点。

如有任何异议，欢迎联系我们。

如有侵权，请联系删除。