2025年4月21日 – 2025 年 4 月 10-11 日 , 中国移动云智算大会在苏州金鸡湖国际会议中心成功举办。作为 AI 芯片领域的创新企业 , 亿铸科技受邀参加此次盛会 , 并在大会发表重要演讲 , 展示公司在存算一体 AI 芯片领域的最新突破。

大会上 , 亿铸科技创始人、董事长兼 CEO 熊大鹏博士发表了题为《大算力 AI 芯片面临的技术挑战和解决策略》的主题演讲。熊博士深入分析了当前 AI 算力发展面临的核心瓶颈 , 指出随着 AI 大模型的快速发展 , 传统的冯 · 诺依曼架构能效比方面的局限性日益显现 , 已经难以满足日益增长的算力需求 , 特别是 " 存储墙 " 问题已成为制约行业发展的关键因素。

熊博通过目前市场上某个 DeepSeek-R1 大模型一体机的公开报道数据 , 生动展示了传统架构对性能带来的局限性。理论算力可达 20,000TPS 的一体机算力系统 , 在实际运行中仅实现了近 2000TPS 的性能 , 性能损失高达 90% 以上。这一现象背后的根本原因在于芯片内部数据搬运效率低下 , 即所谓的 " 内存储墙 " 问题。

针对这一行业痛点 , 亿铸科技创新性地提出了全数字存算一体架构解决方案。该架构通过将存储与计算单元深度融合 , 优化数据处理流程 , 为提升计算效率提供了新的技术路径。阿姆达尔定律揭示了并行计算的潜力和局限性 , 据熊大鹏博士介绍 , 存算一体架构可以将数据搬运量降低 90% 以上 , 使 F 值趋近于 0, 从而显著提升有效算力密度。在实际应用中 , 亿铸科技的存算一体 AI 大算力芯片能够带来 1-2 个数量级的能效比提升。

在软件生态方面 , 亿铸科技自研的 YICA 软件栈不仅支持算子的 " 一键生成 " 和 " 自动优化 ", 还能兼容现有主流深度学习框架 , 大幅降低了大模型部署和迁移成本。测试数据显示 , 在 CUDA 生态兼容模式下 , 系统迁移成本可降低 70%, 通过创新的编译器技术 , 能够兼容多种编程环境 , 为用户提供更灵活的选择空间。

大会期间 , 亿铸科技的展台吸引了众多参会者的关注 , 来自各领域的专业人士就技术创新、应用场景等话题进行了深入交流。

" 存算一体技术不是要替代传统架构 , 而是为 AI 算力发展提供第二条增长路径。" 熊大鹏博士强调 ," 我们相信 , 这项技术将为 AI 产业的持续发展注入新动力。同时 , 技术创新需要产业各方的共同努力 , 我们期待与更多合作伙伴一起 , 探索 AI 计算的未来发展之路。"

展望未来 , 亿铸科技将持续深化技术创新 , 与产业伙伴携手共建更加开放、高效的 AI 算力生态。

关于亿铸科技

亿铸科技成立于 2020 年 6 月 , 致力于用存算一体架构设计 AI 大算力芯片 , 将新型存储器和存算一体架构相结合 , 通过全数字化的芯片设计思路 , 在当前产业格局的基础上 , 提供一条更具性价比、更高能效比、更大算力发展空间的 AI 大算力芯片换道发展新路径。

亿铸科技拥有非常优秀的研发、工程及顾问团队。研发能力覆盖了工艺器件、架构设计、电路设计和软件生态等全链条 ; 工程团队核心成员平均拥有 25 年以上的高端集成电路设计和量产经验 , 有着丰富的应用和产品化实战经历。