7月13日，国内AI芯片产业迎来一个里程碑事件——首款融合软件定义与三维近存计算技术的AI芯片在上海正式发布。该芯片基于14纳米制程，实现了每秒520万亿次浮点运算的峰值算力，但真正让业界瞩目的不是账面数据，而是它开辟了一条截然不同的技术道路：不再仰仗制程微缩，而是通过底层架构创新突破算力天花板。
那么，这一全新路线究竟如何实现？核心在于两项技术：软件定义芯片与三维近存计算。前者允许硬件资源根据任务需求动态调配，相当于为芯片搭载了一套“智能调度系统”，算力利用率因此大幅提升；后者通过三维垂直堆叠，将计算单元与存储单元紧密集成，访存带宽直接达到每秒6.4TB——从架构层面彻底破解了长期困扰芯片设计的“存储墙”瓶颈。换言之，数据不再需要长途跋涉，计算与存储之间的拥堵被从根本上打通。
值得注意的是，该技术路线不再单纯依靠制程迭代来升级性能，使供应链的自主可控性更强。同期发布的还有配套的全栈软件工具链，兼容主流深度学习框架，并已形成从单张加速卡、AI服务器到液冷超节点、大规模智算集群的完整产品体系。这意味着从大模型训练到推理落地，整个算力支撑链条已全线贯通，不再是纸上谈兵。
业内普遍认为，这标志着中国在高端算力芯片领域探索出了一条以架构创新替代制程追赶的自主发展新路径。对夯实人工智能算力底座而言，这一步棋的分量不言而喻。
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软件定义芯片，本质上是一种通过软件编程动态定义硬件功能的芯片设计范式。同一颗芯片能灵活适配不同计算任务，通用性与能效比因此显著提升——这相当于为芯片赋予了“可变形”的能力，按需调整自身结构。
三维近存计算，则将计算单元与存储器在垂直方向上三维堆叠。物理距离缩短，数据传输速度自然加快，传统冯·诺依曼架构中“存储墙”导致的数据传输瓶颈在此被有效突破。
在AI芯片领域，除峰值算力外，访存带宽同样是衡量性能的关键指标。作为对比，英伟达H100芯片采用HBM2e或HBM3高带宽内存，其内存带宽约为2TB/s——而此次亮相的国产芯片，访存带宽达到6.4TB/s，优势十分显著。
“存储墙”问题，简单来说就是处理器计算速度的增长远超内存访问速度，导致计算单元经常空等数据。这是当前高性能计算与人工智能领域面临的核心挑战之一。
最后，全栈软件工具链对AI芯片生态构建至关重要。它通常包括编译器、驱动程序、运行时库、性能分析工具以及对接主流深度学习框架的接口。完善的工具链能大幅降低开发者使用门槛，是芯片能否成功商业化的关键因素——这一共识已在行业内部形成。