在大模型掀起的算力狂潮中，国内AI算力芯片面临着AI算法快速迭代和先进制造工艺的可获得性难题。芯片企业也在探索如何在现有工艺技术条件下实现高性能，满足通用大模型的发展需求。

7月13日，刚成立两年的上海东方算芯科技有限公司（下称“东方算芯”）在上海发布了首颗旗舰芯片——DF1000。东方算芯董事长兼CEO魏少军接受第一财经记者采访时说，当前AI算力芯片的发展主要分为两条路线，但均存在天然的局限性。其中专用路线（ASIC），在特定场景下性能表现优异，但其通用性和灵活性存在先天不足，面对每三个月或半年就发生大变化的AI算法，专用芯片极易因路线固化而面临淘汰。而另外一条通用路线，虽具备极高的灵活性，但其性能的提升与半导体工艺的先进程度密切相关。

金叶子/摄

他解释，DF1000选择了依靠架构创新突围的特殊路径——“软件定义加三维堆叠的近存计算”，该路线试图通过架构优势避开对国际最先进工艺平台的依赖，在追赶国际先进AI算力芯片的进程中，整条技术路线不依赖尖端制程、供应链稳定可控、可持续自主迭代，为我国高端算力芯片提供了一条新的可落地、可规模化的技术路径。

东方算芯副总裁郭炜说，作为全球首颗软件定义近存计算3D芯片，DF1000以“软件定义＋3D堆叠近存计算”的东方范式，破解了中国高端算力芯片发展面临的三大核心瓶颈：突破制程依赖，走出供应链自主可控新路径；打破存储墙壁垒，通过创新算存架构释放算力效能；构建全栈软件生态，让芯片真正可用、好用、易用。

郭炜解释，DF1000聚焦底层计算架构的源头创新，通过软件定义芯片技术实现软硬件解耦与动态重构，以空间并行与时分复用显著提升硬件资源利用率，在相对成熟工艺节点下实现520TFLOPS@BF16的算力。

更具体来看，DF1000是国内首颗采用DRAM-Logic晶圆级混合键合3D垂直封装的AI芯片。通过3D混合键合技术将计算层与存储层垂直堆叠集成，把互连间距压缩至亚微米级别，带来数量级提升的互连密度与带宽密度，访存带宽达6.4TB/s。这一设计从根本上破解了“存储墙”“带宽墙”和“功耗墙”三大行业痛点，支撑大模型训练与推理等高强度算力需求。

魏少军告诉第一财经，在现有工艺技术条件的限制下，他们并未盲目追求最先进工艺，而是依托国际现有的、资本受限的大规模存储资源，通过实现高存储量和大带宽，利用架构创新弥补工艺劣势，以达到追赶国际先进AI算力芯片的目的。

受访者供图

他在谈到业内关注较高的3D堆叠时说，目前3D技术更多仍应用于“异质集成”以解决空间摆放问题，而在“同质集成”上的应用极少。原因在于同质3D融合带来的成本压力及诸多底层问题至今未获得解决。

魏少军告诉记者，在东方算芯的技术底层逻辑中，3D堆叠仅仅是实现方法，真正的解题核心在于“软件定义”与“近存计算”的结合。其中，软件定义芯片技术解决了高计算效率以及高能源效率这两个根本问题，而近存计算则依托国际现有且资本受限的大规模存储资源，主要解决带宽瓶颈，从而实现高存储量和大带宽。

而东方算芯这一技术路线的雏形，可追溯至二十年前国内集成电路产业的剧变期。2006年，国内集成电路主要处在专业集成电路发展过程中，并开始转向大批量生产。

“我们当时已意识到，当工艺进步到14纳米甚至更小线条时，多品种小批量的专用集成电路将面临高昂的单位成本阻力。为此，团队从2006年开始研究可重构计算芯片（即软件定义芯片的前身），以期在保证灵活性的同时控制成本。”魏少军说。

他们未曾料到的是，随着2022至2023年大模型引爆算力需求，这项本意应用于超算的技术，在AI算力缺口面前迎来了产业机遇。“人工智能的算力需求可能更为紧迫一点，所以我们就把这个技术用到人工智能来。”

谈及接下来的技术突破，魏少军认为，他们会和国际同行长期处于你追我赶、齐头并进的状态。虽然该路线实现了“用不那么先进的东西就能够实现高性能”，但工艺依然是最终的天花板。“如果哪天我们有更好的工艺，一定会做得更好。”