一、背景与总体目标
二、三大关键技术(突破传统计算局限)
1. 生成式变结构计算(突破 EPF 困境)
- 核心创新
: 引入时间维度(T),构建 “EPFT 四维优化空间”,通过动态重构硬件资源与任务的映射关系,以 “结构内生多样性” 应对 “应用需求多样性”。 资源元素化抽象:将软硬件资源拆解为可编程基础单元(如算核);动态聚合机制:基于服务质量评估实时调整资源组合。 - 系统实现:全栈式工具链
(覆盖应用全生命周期): 工具链模块 核心功能 应用部署计算图生成引擎 接受领域专用语言描述,生成基于基础算核库的部署计算图,标注性能要求 任务划分引擎 多层级划分计算图,结合演化算法最小化资源占用,输出静态 / 动态任务 IR 目标结构与代码自动生成引擎 多目标优化获取帕累托最优解,生成硬件 RTL 代码与配置代码 系统运行时引擎 双向感知矩阵支持资源动态伸缩与重组,实现任务 - 资源协同优化 模拟仿真平台 覆盖编译流程,验证目标代码与中间表示的正确性
2. 软件定义互连(SDI:构建柔性计算骨骼)
- 三大核心可定义能力
: 可定义维度 具体能力 端口可定义 协议类型(标准 / 专用 / 自定义)、工作模式(信号速率 / 绑定模式)、QoS 策略可配置 模式可定义 交换方式(电路 / 分组)、通信模式(单播 / 组播 / 广播)、拓扑结构(星型 / Mesh)动态调整 协议可定义 支持异构协议解析、转换与内容处理(加密 / 识别 / 正则匹配) - 技术路线(三步走)
:
阶段 1:支持软件可定义的标准协议(Ethernet、PCIe、SRIO、FC 等),首款芯片 SDI3210 已落地; 阶段 2:支持软件可定义的专用协议(行业协议、军标协议、AI 集群互连协议); 阶段 3:实现用户自定义协议,提供灵活编程接口满足个性化需求。
3. 晶圆级封装(SDSoW:物理载体革新)
- SDSoW 与传统封装技术对比
: 对比维度 传统封装(CoWoS/3D 封装) 晶圆级封装(SDSoW) 集成规模 受光罩尺寸限制,仅支持小规模集成 晶圆级异构集成(2D/2.5D/3D),支持大规模集成 工艺兼容性 单一制程为主 支持多工艺(130nm~7nm)、多材料(硅 / 砷化镓) 算力密度(28nm) 传统水平 较传统方案提升3 个数量级 通信时延 较高 较传统方案降低1 个数量级 核心优势 技术成熟度高 为生成式变结构计算提供高密度物理基座
三、三大支撑体系(保障技术落地)
1. 超融合算力网络(解耦算网存割裂)
- 范式革新
:从传统 “业务透明转发” 转向 “多模态共生”,构建 “业务域→模态域→功能域→资源域” 四层元素化建模,支持网络体制 “APP 化” 动态加载。 - 关键技术突破
: 多模态寻址路由:融合身份 / 内容 / 地理空间标识,满足智能电网低延迟控制需求; 算力卸载优化:数据中心交换节点执行数据规约操作,较传统架构降低传输规模60%+。
2. AI 内生安全(安全与效能融合)
- 核心架构:DHR 动态异构冗余
: 自免疫:异构性阻断协同攻击,攻击成功率 <5%; 自修复:冗余裁决保障服务连续性; 自验证:实时审计安全状态。 原理:部署异构执行体(算法 / 硬件),通过多模裁决器比对输出,差模输出触发防御; 三大核心能力: - 实践场景
:人脸识别(模型异构化解码深度伪造攻击)、L4 级智能驾驶(功能安全与网络安全一体化)。
3. 算能一体化(EFLM:解决绿电利用难题)
- 核心矛盾
:AI 算力激增(如 GPT-4 单次训练耗电42.4 吉瓦时,≈4.2 万家庭年用电)与新能源(风电 / 光伏)波动性的不匹配。 - 解决方案
: 时分复用架构(TMFC):通过开关矩阵将物理并联转为时分动态连接,解耦源荷平衡; AI 优化大脑:三级调度体系实现毫秒级源荷匹配,新能源利用率趋近理论极限,支撑 “东数西算” 节点绿电占比超80%。
四、产业意义(三重颠覆性价值)
- 路径颠覆
:SDSoW 以系统工程突破制程限制,实现 “三流材料→一流能力”; - 范式颠覆
:SDI + 生成式变结构计算重构计算范式,从 “固定架构适配任务” 转向 “动态架构响应需求”; - 安全颠覆
:DHR 架构实现 “未知攻防”,为 AI 大规模应用提供可信基座。
4. 关键问题
问题 1:生成式变结构计算通过何种技术路径突破传统计算的 “EPF 困境”?其核心理论模型是什么?
答案:传统计算架构面临 “性能(P)- 效能(E)- 灵活性(F)” 的 EPF 困境(优化任意两者必牺牲第三者),生成式变结构计算通过引入时间维度(T) 构建 “EPFT 四维优化空间” 突破该困境;核心理论模型是:
- 资源元素化抽象
:将软硬件资源拆解为可编程基础单元(如算核),表达为矩阵形式((R_{Anch_{N}}^{t}),t 为时间、N 为架构序号、A/B/C 为不同资源类型); - 动态聚合机制
:基于服务质量评估(S)动态调整资源重构方法(L),重构函数为(L^{t_{j}}=fleft(L^{t}, S^{t_{j}}right)),在 EPFT “微分” 时段实现多任务最优架构,“积分” 区间形成 EPF 完备交集,最终实现硬件资源与计算需求的实时适配。
问题 2:软件定义互连(SDI)的核心能力如何解决传统互连架构的刚性瓶颈?请结合其技术路线说明落地节奏。
答案:传统互连架构因协议 / 拓扑 / 带宽固定,存在动态负载适配差、通信效率低、扩展性弱的刚性瓶颈;SDI 通过端口、模式、协议全维可定义解决该问题:
端口可定义:灵活配置协议类型(标准 / 专用 / 自定义)、QoS 策略; 模式可定义:动态调整交换方式(电路 / 分组)、拓扑结构(星型 / Mesh); 协议可定义:支持异构协议解析与转换,实现数据灵活处理。
其技术路线分三步落地,确保兼容性与演进性:
阶段 1(已落地):支持软件可定义的标准协议(Ethernet、PCIe 等),首款芯片 SDI3210 实现多标准协议兼容; 阶段 2:支持软件可定义的专用协议(行业协议、AI 集群互连协议),满足定制化高性能需求; 阶段 3:实现用户自定义协议,提供编程接口满足个性化场景。
问题 3:算能一体化(EFLM)系统如何解决 AI 算力激增与新能源波动性的矛盾?其对 “东数西算” 工程的支撑作用体现在哪里?
答案:EFLM 系统通过 “架构创新 + AI 调度” 双路径解决矛盾,具体如下:
架构创新:采用时分复用架构(TMFC),通过开关矩阵将新能源(风电 / 光伏)的物理并联转为时分动态连接,解耦 “源(新能源)- 荷(AI 算力)” 平衡问题; AI 调度:构建三级调度体系,实现毫秒级源荷精准匹配,使新能源利用率趋近理论极限。
对 “东数西算” 工程的支撑作用:EFLM 系统可大幅提升算力节点的绿电利用率,直接支撑 “东数西算” 工程中 “节点绿电占比超 80%” 的目标,同时通过 “抵近服务” 为西部节点的垂直行业大模型提供短时高强算力支持,消除新能源与算力负载的时空错配,为工程落地提供可持续的能效保障。
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