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随着人工智能突飞猛进的发展,即便是普通人也可以随口甩出大模型、DeepSeek等大词的当下,对于内行人而言,算力应是他们抵达大模型前必须面对的现实。然而,这些满怀信心投身人工智能领域的玩家面对的现实并不是惊喜,反而更多的是“惊吓”从去年年中起,包括三星、美光、SK海力士在内的全球主要存储芯片厂商纷纷以产能短缺宣布涨价,涨价幅度超过200%。即便如此,英伟达、AMD的算力芯片依然“一芯难求”。
“让有限的算力发挥最大的效用!”这句箴言成为业界不言自明的共识。就在当英伟达、谷歌等巨头纷纷向 GPU、TPU 领域布局,抢占数据中心算力赛道,一些芯片企业开始探索更具有针对性芯片。1月29日,进迭时空举办 “K3 新品发布会”,正式推出符合 RVA23 规范的 RISC-V 高性能 AI CPU 芯片。会议前夕,进迭时空CEO陈志坚接受环球网采访,从算力进化的视角,解读了进迭时空为何在GPU备受关注之时,却选择深耕 CPU 领域,以 AI CPU 的创新形态撬动算力革命的新可能以及对行业未来的深刻洞察。
“进迭时空并非深耕传统形态的 CPU,而是致力于 CPU 的智能化升级,打造 AI CPU 这一创新产品形态。”在谈及为何聚焦 CPU 领域,陈志坚讲到。
他表示,人工智能产业的发展不仅仅是GPU支持下的数据中心、超级大模型,更多的智能硬件也需要算力支撑。智能硬件在能耗、空间、价格等多重因素影响下,传统CPU+GPU的模式“性价比”不足,通过 AI CPU 模式更适合智能硬件的发展需求。
在他看来,CPU 作为主控计算芯片,进迭时空自成立之初便确立了独特的技术路线:在 CPU 主控计算芯片基础上,集成强大的 AI 算力,并实现数据的一致性互联。DeepSeek和最近Clawdbolt AI Agent 的爆火都带动了苹果电脑芯片销量大增,而苹果 Macbook 搭载的正是 AI CPU,其出色的大模型运行能力也证明了下一代 AI CPU 拥有广阔的增量应用空间。
据了解,此次进迭时空所发布的AI CPU SpacemiT K3,实现多项全球技术突破:符合 RVA23 规范的RISC-V量产芯片、支持 RVV 1024bit的RISC-V芯片、实现FP8 原生推理的 RISC-V AI 芯片、支持完整虚拟化的 RISC-V 芯片。其 8 个高性能大核主频达 2.4GHz,,单核性能比肩ARM的A76性能,60TOPS 的 AI 算力可流畅运行 300 亿 - 800 亿参数大模型,32GB LPDDR5 内存与丰富接口,使其适配 AI 推理机、具身机器人等多元场景。
陈志坚表示,k3 芯片的诞生首先源于对市场需求的精准判断,旨在打造具备差异化竞争优势的产品;其次,是致力于突破 RISC-V 技术天花板,极致提升 CPU 算力与 AI 算力,并做好基础软件适配。作为全球首颗符合 RVA23 规范、支持 RVV 1024bit 和 FP8 原生推理的 RISC-V AI CPU,它是跑 300 亿到 800 亿参数大模型的最佳芯片平台选择。
与此同时,k3 芯片在核心技术上的突破,聚焦于算力利用率与带宽利用率的双重优化。陈志坚认为,打造 AI 核并不困难,难点在于将其性能打磨至 “好用” 级别。在算力利用率方面,核心计算序列MAC利用率可达95%以上,在带宽利用率方面,行业优秀水平约 70%,目前 k3 芯片在核心计算时能将这一指标提升至 70%。正是这些细节上的工程化打磨,让 k3 芯片具备了高效运行大模型的核心能力。
最后,对于 AI 硬件的发展前景,陈志坚也给出了明确的肯定答案。他认为,纵观人类社会发展历程,任何能让生活更便捷、成本可控且普适性强的技术,必然会实现大规模普及。AI 技术让终端设备更加智能,既放大了人类的智力,又为海量数据的管理与使用提供了高效解决方案,这是不可逆转的确定性趋势。





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