第247章 gpu架构重构会议

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长桌上铺开的是「悟道」晶片历代架构图：从10到20，再到昨天凌晨刚刚画出的30概念草图。

阳光透过落地窗照进来，在那些复杂的框图和公式上投下明亮的光斑。

陈醒坐在主位，右手边是章宸和晶片设计核心团队，左手边是林薇丶赵静以及中央研究院各实验室负责人。

上午九点整，会议室里已经坐满了二十馀人，这是未来科技内部最高级别的技术决策会议。

「开始吧。

」陈醒的目光落在章宸身上，「你说找到了算力瓶颈的突破口？」章宸站起身，走到最前面的投影屏前。

他的眼圈有些发黑，但眼神异常明亮。

他打开一份连夜准备的演示文档，节，无乱序章节的阅读体验「过去十年，gpu架构的发展主要沿着两条路径。

」章宸调出一张行业演进图，「一是增加计算核心数量，从几百到几千再到几万；二是提升内存带宽，从几百gbs到tbs级别。

但这两条路都遇到了瓶颈。

」他指向图表上的关键数据：「计算核心数量增加带来功耗和面积问题，内存带宽提升受限于物理层限制。

更重要的是，随着ai模型越来越大，数据在内存和计算单元之间的搬运消耗了越来越多的能量和时间，这就是『内存墙』问题。

」会议室里的人们点头。

这些都是行业共识，也是所有晶片设计者面临的共同挑战。

「传统解决方案是做更大的片上缓存，或者采用hb（高带宽内存）。

」章宸切换下一页，「但缓存再大也有极限，hb成本高昂且功耗巨大。

我们需要从根本上改变架构思路。

」屏幕上出现了一个对比图：左侧是传统的「计算中心化」架构，数据从内存流向计算单元，计算结果再流回内存；右侧是新的「数据流驱动」架构，计算单元围绕数据流动态重组，数据在流动过程中完成计算。

「我们的突破口在这里。

」章宸放大了右侧架构的关键部分，「基于动态稀疏计算单元（dscu）和智能数据预取引擎，让晶片能够感知数据的稀疏模式，动态调整计算路径，跳过无效操作，最大化实际计算效率。

」他调出仿真结果：「在理论模型中，对于稀疏度超过70的ai工作负载，这种架构可以将有效算力利用率从目前的30提升到80以上。

即使对于中等稀疏度（40-60）的任务，也能提升50左右。

」会议室里响起一阵低低的惊叹声。

如果这些数据能够实现在晶片上，将是革命性的进步。

「技术风险呢？」陈醒直接问出了最关键的问题。

章宸早有准备，他调出风险评估矩阵：「主要风险有四个方面。

」屏幕上出现一个四象限图：宸总结道，「如果采用激进路线，直接设计全新的动态数据流架构，开发周期需要2-3年，首次流片成功率约50。

如果采用渐进路线，在现有架构上增加稀疏计算加速模块，开发周期1年，流片成功率85以上。

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