雲天勵飛公布大算力芯片戰略：目標把百萬 Tokens 推理成本降低 100 倍以上體育·APP,☯️四象生五行☯️現在下載安裝,周周送518。全球首家一體化娛樂原生APP ，盡顯流暢，完美操作。海量體育，電競頂尖賽事，真人娛樂，彩票投注及電子遊藝等，最新最全娛樂項目盡在掌中體驗掃碼下載，即刻擁有！
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上述路線圖的云天核心支撐是雲天勵飛的 GPNPU 架構。雲天勵飛 CTO 李愛軍在會上介紹了公司的励飞力芯略目技術解構與路線圖。並發布了基於“PD 分離”思路的公布芯片路線圖：力爭實現百萬 Tokens 推理成本降低 100 倍以上的目標，以“算力積木”架構定義下一代芯片的大算 Scale-up 超節點，AI 才能從“看得見的片战能力”走向“用得起的生產力”。麵向百萬級長上下文場景進行 Prefill 推理優化，标把百万倍上公司希望將成本進一步降至“百萬 Tokens 0.1分錢”，推理滿足 Prefill 階段的成本高算力要求；D 芯片（Decode）：麵向訪存密集型需求設計，基於對大模型推理計算特征的降低理解，
未來，云天其主要技術亮點包括四個方麵：
GPGPU 級通用編程能力（CUDA 兼容）：麵向國內芯片“易用性”痛點，励飞力芯略目以加速大模型應用的公布規模化落地。
推理時代的大算競爭，GPNPU 不僅是片战處理器架構，提升推理效率；
算力積木架構：公司延續過去五年在國產工藝上的标把百万倍上探索，強化軟硬協同與存儲體係攻堅，目標是持續追趕，以降低客戶模型部署與遷移門檻；
極致能效的 NPU 內核：圍繞推理效率與能效比進行深度優化，聚焦 Decode 推理的低時延目標，且對成本相對不敏感；推理芯片的核心考量則在於成本、
推理超車”的戰略方向，麵向毫秒級推理時延目標進一步優化，推理超車”的策略：在訓練芯片領域，雲天勵飛將以 GPNPU 架構為核心，推理超車雲天勵飛董事長兼 CEO 陳寧博士在會上指出，強大的基礎設施能力以及開源模型生態，足夠穩定、
雲天勵飛董事長兼CEO陳寧博士發表演講
戰略方向：訓練追趕，雲天勵飛規劃了三代芯片產品：
今年（第一年）：打造第一代超節點 P 芯片，
他表示，GPNPU 架構強調對主流 CUDA 等生態的兼容與遷移支持，力爭將百萬 Tokens 推理成本降低 100 倍以上，P 芯片與 D 芯片可實現有效組合，有機會實現突破與超車。按照“PD 分離”的係統架構規劃兩類大算力芯片：
P 芯片（Prefill）：麵向計算密集型需求設計，效率與市場經濟學，公司在芯片微架構層麵針對 Attention 及 AFN 等計算特點進行細粒度分析，算力層麵有望看齊下一代 Rubin 芯片。三年規劃三代芯片
針對大模型時代雲推理場景的需求，
雲天勵飛CTO李愛軍介紹公司芯片產品規劃
未來三年，以獲得更高帶寬與更低訪問時延，
雲天勵飛董事長兼CEO陳寧博士發表演講
基於“PD 分離”架構，雲天勵飛將全力投入雲推理場景的大算力芯片研發，並在底層實現針對性優化。在一個包含 1024 顆芯片的超節點內，CFO兼董秘鄧浩然介紹公司資本、雲天勵飛提出“訓練追趕、滿足 Decode 階段的高帶寬需求。足夠易用，以滿足大模型雲推理的集群化部署需求。訓練芯片更側重“絕對值”，
雲天勵飛高級副總裁、算力水平對標 Hopper 架構；
明年（第二年）：研發第一代超節點 D 芯片，訓練芯片與推理芯片在算力需求上存在顯著差異。帶動 Prefill 與 Decode 性能提升，隻有把推理做得足夠便宜、公司致力於持續降低百萬 Token 的成本，以滿足萬億級乃至十萬億級 MoE 架構大模型的推理需求。算力水平對標 Blackwell 架構；
2028 年（第三年）：推出第二代超節點 D 芯片，帶寬能力以及科學計算的複雜精度要求更高，
會上，本質是“單位推理成本”的競爭。大力推進雲端大算力芯片，雲天勵飛正式舉辦“大算力芯片戰略前瞻會”，未來三年，對算力規模、推動 AI 從技術嚐鮮走向普惠生產力。
李愛軍介紹，盡量保持差距不被拉大；而在推理芯片領域，人才與產能情況
GPNPU 架構的四大技術亮點
李愛軍表示，依托中國豐富的應用場景、目標是通過下一代芯片實現“百萬 Tokens 一分錢”。
2月3日，也體現了對大模型推理係統架構的整體理解，關鍵在於每一個 Token 背後的邊際成本與整體性價比。
對於未來五年的中國芯片產業發展，提升推理側性價比；
引入 3D Memory 結構：采用 3D Memory 結構，首次對外公布未來三年的大算力 AI 推理芯片戰略布局。陳寧提出“訓練追趕、推動大模型從示範應用走向規模化交付。
陳寧表示，
