东方算芯DF1000如何用3D近存计算绕开先进制程依赖

在大模型参数激增、算力需求高涨的背景下，东方算芯披露了DF1000算力芯片及全国产训练集群的全链路落地成果。公司称仅用24个月就完成从芯片研发、全栈软件适配到集群规模化部署的闭环，并验证了3D大算力芯片百卡级集群系统的商用级稳定运行，7天内完成Step 130B大模型训练适配。 研发模式上，东方算芯放弃“流片—软件适配—集群搭建”的串行接力，改为芯片设计、编译器与算子库开发、集群系统架构同步推进的全链路并行研发。DF1000加速卡一次性通过算力、显存带宽、通信带宽、功耗温度等全规格测试，包含11项BF16算子测试；集群端形成“部署-联调-压测-试训-验收”的标准化交付体系。 技术路线的核心是“软件定义＋3D堆叠近存计算”。存储侧采用Hybrid Bonding混合键合封装，实现逻辑层与DRAM层无凸点垂直互连，互连间距从数十微米压缩至亚微米级别，提升互连密度与带宽密度；计算侧构建全栈可重构计算体系，以Tensor Tile为基本调度单元，构建全异步、无阻塞的数据流执行引擎。公司称该架构可在不依赖海外最先进制程与HBM显存的情况下，依托全国产成熟工艺实现等效算力性能。 验证方面，DF1000训练集群已稳定承载Llama2-70B、JYXC-130B等主流大模型的长周期训练任务，实测实现72小时连续训练无中断且训练精度达标，并依托智能调度、故障自愈和全维度监控体系降低人工干预需求。 东方算芯表示，基于百卡级集群的标准化经验，方案可向千卡级智算中心集群推广，覆盖互联网、人工智能、金融及超高性能计算等场景，适配大模型预训练、行业微调与推理服务。