今年以來，我國以DeepSeek為代表的大模型企業(yè)通過算法優(yōu)化、有針對性的訓(xùn)練和開源生態(tài)協(xié)作，在使用“縮水版”GPU芯片的情況下，將千億參數(shù)模型訓(xùn)練成本壓縮至同類模型的1/10，走出了一條從粗放式算力堆砌向內(nèi)生式效能提升的新路徑。

　　在全球驚嘆中國非對稱創(chuàng)新奇跡的同時，也要清醒看到，就人工智能（AI）技術(shù)和產(chǎn)業(yè)自主可持續(xù)發(fā)展而言，我國仍未擺脫對高端乃至“縮水版”智算芯片等物理器件的依賴。在可以預(yù)見的未來，外部環(huán)境可能更趨惡劣，封鎖遏制常態(tài)化、供應(yīng)鏈不確定性等挑戰(zhàn)難以回避。我國亟需在智能算力層面實現(xiàn)“DeepSeek式突圍”，用超限創(chuàng)新解耦當(dāng)前硬件算力提升與制程工藝進步強綁定的關(guān)系。

　　換言之，我國要在AI領(lǐng)域獲得與競爭對手可博弈的能力，不僅要在算法層面繼續(xù)革命、突破“算力繭房”，而且要在算法與物理層面深度融合上實現(xiàn)換道超車，破解“制程工藝?yán)O房”。以生成式變結(jié)構(gòu)計算、軟件定義晶上系統(tǒng)（Software defined System on Wafer，SDSoW）為主要內(nèi)容的晶上生成式體系架構(gòu)，為解決算法模型與算力載體失配難題、增強軟硬件協(xié)同算力可持續(xù)發(fā)展提供了新的技術(shù)路徑。

　　讓計算架構(gòu)的“鞋”適應(yīng)算法的“腳”

　　先進的芯片制程工藝能夠提供更高的晶體管密度，提升芯片單位面積計算能力，為大模型訓(xùn)練和推理提供更強大的計算資源支持。然而，基于還原論的工程設(shè)計范式，芯片制程工藝艱辛迭代獲得的物理算力提升，很難被大規(guī)模分布式物理系統(tǒng)上運行的軟件算法有效利用。芯片峰值計算能力與算法系統(tǒng)性收益存在結(jié)構(gòu)性錯位，加之分布式系統(tǒng)在技術(shù)體制上受“大規(guī)模、低時延、高帶寬”不可能三角問題制約，靠簡單堆砌千張、萬張乃至十萬張以上GPU卡的方式，難以滿足“規(guī)模定律-Scaling low”驅(qū)動的大模型訓(xùn)練之非線性算力增長需求。

　　簡而言之，由于存算分離體制的馮·諾依曼計算架構(gòu)，硬件系統(tǒng)設(shè)計（如芯片制程、內(nèi)存帶寬、并發(fā)單元等）與算法模型的運算特征（如計算密度、數(shù)據(jù)流模式、精度需求等）之間存在系統(tǒng)性錯位。即便芯片制程工藝有所進步，帶來了性能增益，也會由于“逐級插損”的系統(tǒng)工程范式大打折扣。

　　突破“制程工藝?yán)O房”，在更高維度上尋求問題的解空間，需要變革傳統(tǒng)剛性計算架構(gòu)及技術(shù)物理實現(xiàn)范式。

　　近80年來，傳統(tǒng)計算架構(gòu)一直沿用運算器、控制器、內(nèi)存儲器、輸入輸出設(shè)備幾大件組成的馮·諾依曼計算架構(gòu)。無論是復(fù)雜的AI算法，還是簡單的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，都被“硬塞”進剛性的計算架構(gòu)之中，奢望“一勞永逸”地處理千變?nèi)f化的應(yīng)用。這就好比不管你腳多大，都必須穿37碼的鞋才能走路。然而，鞋不合腳就走不快：小腳穿大鞋會絆腳；大腳穿小鞋則會感到疼，結(jié)局往往是“削足適履”。

　　化解剛性架構(gòu)算力與多樣化算法間結(jié)構(gòu)性矛盾，需要借助物理學(xué)增維求解法則，導(dǎo)入自適應(yīng)計算架構(gòu)新機理。

　　2009年，受“自然界偽裝大師”擬態(tài)章魚啟發(fā)，中國科學(xué)家在世界上首次提出領(lǐng)域?qū)Ｓ密浻布�協(xié)同變結(jié)構(gòu)計算——擬態(tài)計算。如同擬態(tài)章魚，可“隨機應(yīng)變”地隱匿在沙質(zhì)海底或珊瑚礁等環(huán)境之中，擬態(tài)計算能讓“鞋子”更好地適配穿著它走路的“腳板”。

　　2018年，計算機體系結(jié)構(gòu)大師、圖靈獎得主大衛(wèi)·帕特森和約翰·軒尼詩預(yù)言，基于軟硬件協(xié)同計算語言的領(lǐng)域?qū)Ｓ密浻布�協(xié)同計算架構(gòu)，將成為今后十年計算機體系架構(gòu)黃金發(fā)展期的主流發(fā)展方向之一。前不久，特斯拉Dojo超算公布了其計算范式變革的解決方案，提出硬件架構(gòu)像變形金剛般隨任務(wù)變形，實現(xiàn)從“算法適應(yīng)硬件”到“算法定義硬件”的范式轉(zhuǎn)換。

　　用二流零部件構(gòu)建一流系統(tǒng)

　　生成式變結(jié)構(gòu)計算的核心在于按算法需求動態(tài)重構(gòu)計算架構(gòu)，要求算力的硬件載體能夠?qū)崿F(xiàn)以軟件驅(qū)動物理結(jié)構(gòu)變化，大幅度提升特定計算結(jié)構(gòu)對特定算法的執(zhí)行效能。SDSoW就是要推動計算架構(gòu)從“剛性流水線”向“軟件可塑形”躍遷，打通生成式變結(jié)構(gòu)計算從理論到技術(shù)物理實現(xiàn)的閉環(huán)，使得基于二流器件或部件構(gòu)建一流系統(tǒng)成為可能。

　　具體來說，SDSoW具備五大能力。

　　一是系統(tǒng)破局能力。SDSoW擺脫“核心器件決定論”思維，改變“芯粒、芯片、模組、機匣、機架、系統(tǒng)”的逐級堆砌、逐級插損式工程技術(shù)路線，通過晶圓級異構(gòu)集成實現(xiàn)功能解構(gòu)—晶上重組，達成功能等價、系統(tǒng)最優(yōu)的目標(biāo)，將制程工藝短板通過系統(tǒng)工程方法轉(zhuǎn)化為非主要矛盾。

　　二是整體增效能力。借助晶圓級高密度互連、超短距離、異質(zhì)異構(gòu)封裝，獲得高帶寬、低延遲、低功耗的系統(tǒng)增益，SDSoW系統(tǒng)的帶寬可提升一個數(shù)量級，時延可縮小一個數(shù)量級，功耗可降低一個數(shù)量級，系統(tǒng)效能可提升三個量級。

　　三是通專融合能力。基于晶圓級系統(tǒng)硬件可編程/重定義架構(gòu)，可通過軟件實時配置或由AI大模型生成SDSoW功能和性能。在同一物理載體上，能根據(jù)不同應(yīng)用需求或使用場景，實現(xiàn)“一平臺、多樣性”生成式變結(jié)構(gòu)計算，既可滿足專用場景特殊算力需求，又能兼顧領(lǐng)域內(nèi)相對靈活的通用算力要求。

　　四是開源協(xié)同能力。通過建立SDSoW開源社區(qū)，發(fā)布基礎(chǔ)互連協(xié)議、動態(tài)控制器及生成式變結(jié)構(gòu)計算工具鏈等，SDSoW可構(gòu)建“中國引領(lǐng)、全球參與”的生態(tài)環(huán)境，以開放破壟斷，形成相對Chiplet（小芯片）路線的比較優(yōu)勢。

　　五是內(nèi)生安全能力。SDSoW可從源頭上應(yīng)對開放生態(tài)帶來的新域新質(zhì)安全挑戰(zhàn)，通過引入內(nèi)生安全架構(gòu)實現(xiàn)開放可控，即便供應(yīng)鏈欠安全，仍能保證開放條件下該系統(tǒng)具有“開箱即用、默認(rèn)安全”的網(wǎng)絡(luò)彈性。

　　總之，晶上生成式變結(jié)構(gòu)計算可為我國打破算力芯片“制程工藝?yán)O房”開辟新路徑，走出一條用“三流材料、二流工藝”達成“一流能力”的系統(tǒng)工程級創(chuàng)新路線。通過應(yīng)用與設(shè)計、算法與算力的垂直整合，解耦當(dāng)前我國算力基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品對芯片先進制程工藝的強依賴關(guān)系，最大程度獲取體系結(jié)構(gòu)與工藝進步的綜合增益。晶上生成式變結(jié)構(gòu)計算也能為全球智算普惠提供中國方案。

　　基于晶圓級集成/封裝的生成式變結(jié)構(gòu)計算，開辟了算法架構(gòu)突破與物理載體革命、算法工程實現(xiàn)與計算范式創(chuàng)新深度耦合的新方向。目前，應(yīng)盡快推動根理論突破，重點攻關(guān)晶上熱力學(xué)、異構(gòu)集成理論、可重構(gòu)架構(gòu)數(shù)學(xué)描述等底層理論；持續(xù)加強根技術(shù)攻堅，突破晶圓級鍵合、3D互連、晶圓級操作系統(tǒng)、生成式結(jié)構(gòu)計算語言/編譯器等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)從架構(gòu)設(shè)計、物理實現(xiàn)到技術(shù)應(yīng)用自主生態(tài)；多維推進根產(chǎn)業(yè)培育，以智能駕駛、具身智能、工業(yè)數(shù)字孿生、AI一體機等新興市場需求為牽引，通過“場景開放+體系創(chuàng)新+生態(tài)聚合”三位一體模式，以超限創(chuàng)新、超常規(guī)舉措突破“小院高墻”“遏制封鎖”，蹚出一條中國特色技術(shù)平權(quán)和產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展之路。

　　（中國工程院院士 鄔江興）