简介
本论坛紧扣大会主旨，聚焦「AI芯片架构创新」与「国产芯片生态建设」，汇聚可重构计算、晶圆级集成、领域专用架构、大模型适配优化等核心技术方向，致力于为国产新架构AI芯片的规模化落地提供从底层硬件到上层应用的全栈视角与解决方案。论坛聚焦新架构AI芯片「芯—算—模—生态」全栈闭环，从芯片架构创新到大模型适配优化，从全栈AI软件栈到开发者生态建设，打通产学研用全链条。
简介为官网原文，部分内容可能未写完。
人员
主席
- 欧阳鹏 · 北京清微智能科技股份有限公司
嘉宾
- 胡杨 · 清华大学
- 贺光辉 · 上海交通大学
- 林咏华 · 北京智源人工智能研究院
- 袁晟 · 北京智源人工智能研究院
- 李彬 · 北京清微智能科技股份有限公司
- 茹立云 · 本衍极智
报告安排
晶圆级芯片：突破 AI 算力困局的新架构路径
胡杨 · 清华大学
简介
大模型与智能计算拉动算力需求快速增长，传统芯片架构在带宽、互连、能效、扩展性与成本上遭遇发展瓶颈。晶圆级芯片由单芯片优化转向晶圆尺度系统集成，形成大规模计算阵列、高密度片上互连和存储通信紧耦合架构。报告剖析晶圆级芯片的架构思想、技术优势与实现挑战，聚焦先进封装、互连网络、供电散热、软件栈及生态等关键技术，并结合研究与工程实践，探讨其从单项技术突破走向完整生态构建的路径，为新一代AI基础设施打造可持续算力方案。
面向具身智能的高能效领域专用架构：挑战与实践
贺光辉 · 上海交通大学
简介
具身智能是人工智能下一阶段核心发展方向。智能体需在物理世界实现感知、认知、行动实时闭环，负载具备高并发、低延迟、多模态深度融合等特点，对端侧AI芯片提出极高要求。报告以上海交大在领域专用计算架构领域的学术积累为基础，结合辉羲智能在高能效AI芯片上的工程实践，探讨具身智能场景下的芯片架构创新方向，包括计算范式、多模态异构融合架构、软硬件协同设计等前沿技术，并就国产具身智能算力生态的产学研协同模式分享思考。
FlagOS：让每一颗芯片说同一种语言
林咏华 · 北京智源人工智能研究院
简介
在多元新架构AI芯片共存的现实格局下，如何构建一套统一的、面向AI负载的中间件层基础软件，是打通"芯片-应用"鸿沟的关键。众智FlagOS作为国内首个面向大模型训练与推理的开放AI基础软件，提供统一的算力抽象、资源调度和任务编排能力。报告介绍FlagOS的核心架构设计，包括跨芯片统一编程模型、自适应算力调度策略、以及面向大模型训练的高效通信优化，并分享FlagOS在适配可重构芯片等新架构芯片方面的技术生态方案与实践经验。
面向可重构计算的端到端全栈优化适配技术
李彬 · 北京清微智能科技股份有限公司
简介
可重构AI芯片的动态重组能力，使传统静态编译难以应对目标状态不确定、优化空间组合爆炸的挑战，AI软件栈亟需从静态编译走向自适应编译。报告以清微智能RAISA软件栈为切入点，阐述面向可重构计算的端到端优化适配技术，并介绍其对PyTorch、TensorFlow、ONNX等主流AI框架的适配。报告还将分享全球首个面向3D算力芯片的编程模型与开源框架Open3D-PIMC，从框架层、算子层贯通至芯片编程与编译层，共建新架构芯片的统一编程接口与开源生态。
从模型到硅片：大模型厂商视角下的芯片挑战与闭环之道
茹立云 · 本衍极智
简介
大模型能力的快速演进对底层算力基础设施提出了前所未有的挑战——万亿参数模型的训练效率、千亿参数模型的推理延迟与成本，每一个环节都在倒逼芯片架构创新。报告将从大模型厂商视角出发，剖析大模型对AI芯片在算力密度、显存带宽、互联拓扑等方面的真实需求，分享大模型在多元芯片平台上的适配优化实践，并探讨大模型厂商与芯片企业如何通过深度协同，构建从模型到芯片的高效闭环。