智东西

作家 | 程茜

裁剪 | 漠影

历经484天，寰球AI产业翘首以盼的DeepSeek-V4崇拜发布、全面开源，其同步甩出的一份硬核技巧酬报，为算力期间的演进写下全新注脚。

它以系统级创新，将KV Cache鸿沟膨胀至百万级凹凸文；系统性压缩机制的引入，既裁汰存储与计较的巨大支出，也将计较活水线的深度与复杂度推向新高度，这每一处技巧突破，齐是对算力发展极限的叩问。

再将时候拨回2025年末，还有一笔冲破老例的交游横空出世：英伟达以200亿好意思元天价拿下AI推理芯片独角兽Groq LPU推理技巧的非独家授权，并将中枢团队纳入麾下。

DeepSeek-V4的技巧演进，为数据流架构开释极限性能提供了适配场景；Groq 被英伟达收编后也一样押注的是数据流架构地点，这一产业新变量决然置身寰球AI产业中枢舞台，成为撬动算力立异波浪的蹙迫力量。

算力立异的洪流奔涌上前，巨头的每一次布局，齐潜伏着行业迭代的风向。回望计较机技巧的演进，每一次划期间的技巧立异，骨子上齐是一场对算力平台的豪赌，技巧蹊径的采选往往决定了将来数十年的产业格式。

在PC与互联网的期间，英特尔（Intel）凭借x86架构的十足性能统率了算力疆域，并在此基础上构筑了难以撼动的软件生态帝国。然而，跟着HPC与AI波浪的到来，技巧范式悄然切换。英伟达（NVIDIA）以CUDA生态配合TensorCore架构，较x86架构遣散了十倍的性能跃迁，缔造了其新一代算力霸主的地位，助其登顶寰球市值之巅，完成了从图形处理器到AI引擎桂冠的加冕。

因此，英伟达创始东谈主、CEO黄仁勋比任何东谈主齐明晰，算力平台的更替从不柔软脉脉。往常英特尔在x86生态的暖和乡中千里睡，未能预想并行计较的波浪；如今英伟达坐拥CUDA帝国，正派面一个更狰狞的现实——当Transformer架构的算力需求每两年暴涨750倍，当单卡算力靠拢物理极限，谁会成为新一代的算力平台？

十倍级的代际跃迁往往出生于架构的颠覆而非工艺的改造。在GTC 2026大会上，英伟达崇拜推出Groq 3 LPX机架级推理平台，黄仁勋称，Groq 3 LPX平台与Vera Rubin NVL72结合使用的夹杂架构，可遣散GPU强劲算力与LPU极致带宽的齐备互补。这飞快激刊行业关注。

纵不雅产业界，除了英伟达这个GPU霸主，正在给我方找一条“非GPU”的退路，此前英特尔被传以16亿好意思元价钱收购SambaNova，后转向深度配合。巨头们的错愕已写在脸上。

而在国内，大额融资、订单的橄榄枝纷纷抛向鲲云科技等企业。

这些看似散布的热门，其实指向吞并个技巧原点——可重构数据流架构。

滴水穿石，新技巧的演进、熟谙、落地也非一旦一夕之功。技巧的开端不在GPU架构性能瓶颈逐渐明确确当下、亦不在GPU挑战CPU寰球算力霸主的期间；它的开端在更早之前，在英伟达还未缔造之时，在阿谁制程工艺快速迭代、CPU仍然统率算力平台的期间，从几个学者的兴致到学术社区的建立，从一代代实验室技巧的传承到产业化的星火燎原，于今已过了三十多年。

让咱们把时钟拨回35年前，从牛津大学的一间会议室提及。

一、帝国理工学院的一间实验室，可重构数据流架构火种出生（1991-2000）

1991年，牛津大学的一间会议室内，陆永青博士规画了一场计较机体系架构的接洽会，一种新的架构念念路初始被策动：调动硬件来适配软件应用。

传统架构依赖指示集体系进行计较管理，指示间通过联合的存储地址空间进行配合，酿成数据读写与计较的串行关系，影响计较效用普及。

如若在架构狡计中将通盘指示集移除，依靠深度活水线与数据流动治安截止计较，如下图所示，表面上不存在数据读写带来的计较安闲，不错进展物理极限性能。与此同期，在运行时重构计较电路，则不错处治计较通用性。

陆永青与其导师Ian Page找到了新的旅途，其推出的Occam高层编译步骤成为可重构数据流架构历史上初次给出的系统性工程化决议，在此次牛津大学接洽会上发表，成为其后Handel-C编译器的基础：用C谈话作念硬件并阁下现场可编程技巧，去兼顾极致性能与架构通用性。

此次接洽会，其后成为欧洲最大的可重构计较顶会FPL（现场可编程逻辑），连同陆永青创立的亚洲顶会FPT、其算作创刊主编创立的ACM TRETS，在而后的数十年间，成为这个新技巧蹊径的主阵脚。

不同于英特尔、英伟达所主导的固定硬件架构，调动软件适配不同应用，新出生的技巧专注于完全违反的地点：调动硬件适配不同应用。类比到汽车制造行业，就至极于工场八成调动活水线设立，从而针对不同车型打造专诚的活水线，并通过传送带替代东谈主工搬运来处治数据搬运的时候耗尽，这种架构念念路常常能带来10倍以至百倍的性能普及。

1991年FPL海报（图源：FPL会议官网）

9月6日，会议遣散，从此独创了一个全新的计较架构，等于如今可重构数据流架构的雏形，奠定了该技巧将来的中枢发展地点。算作创始东谈主的陆永青也成为推动这一鸿沟发展的要道前驱东谈主物。

1995年，他从牛津大学转职帝国理工学院，缔造定制计较实验室。算作可重构数据流技巧的泉源实验室，Groq、SambaNova、鲲云科技这些国表里着名创企的缔造、演进，齐与这家实验室有着千丝万缕的研究。

技巧的终极命题在于更好的落地应用。定制计较实验室出生初期对准的等于可重构数据流架构的两大中枢挑战：

• 数据流，面向特定应用场景遣散靠拢物理极限的计较性能；

• 可重构，在各样化场景的定制化架构间遣散纯深远换与通用适配。

其后Occam编译技巧被分拆，缔造了Celoxica，其Handel-C器具链部分被欧洲EDA巨头Mentor Graphics收购，而这家巨头等于如今大名鼎鼎的西门子EDA。

Celoxica的出生，初次将可重构数据流架构从表面构想淬真金不怕火为可供产业使用的算力决议。陆永青与德国粹者Markus Weinhardt所奠定的活水线矢量化步骤，也借此完成了从学术创猜测工业基座的转换，为行将到来的技巧波浪埋下了决定性伏笔。

二、大欧好意思两岸火种交织，三代学者神勇啃下产业化贫困（2000-2016）

与此同期，大欧好意思此岸的斯坦福大学，亦焚烧了可重构数据流架构的研究火种。

同为各自技巧蹊径的奠基学者，陆永青与Flynn为多年一又友。Flynn教学固然一直属意于指示集架构研究，但他在Bell Labs职责的学生Oskar Mencer却对硬件数据流架构情有独钟，由他主导推动的StReAm，恰是面向自稳妥计较狡计的典型数据流架构。

在奥地利FPL会议上，陆永青与Mencer相识，大欧好意思两岸的研究星火崇拜交织，其后Mencer加入帝国理工任教职东谈主员，他们协力推动数据流电路的极致优化，通过将活水线中通盘软件移出，让硬件活水线得到靠拢物理极限的性能，遣散每个计较单位每个时钟周期齐进行有用计较。

陆永青（左一）、Oskar Mencer（左二）获帝国理工学院不凡研究奖（图源：帝国理工学院官网）

跟着研究接续深入，可重构数据流架构与产业界的结合日益深厚，金融、医疗、石油勘测齐成为这一技巧旅途进展作用的场景。2003年，雪弗龙石油的油田勘测职责受算力瓶颈制约，Mencer打造了高性能加快计较平台，遣散了油田钻井效用的百倍普及。

这之后，Mencer主导缔造的Maxeler Technologies将上述研发效果产业化，其后他迟缓专注于Maxeler的管理，逐渐淡出定制计较实验室。

Maxeler的数据流计较系统客户可谓大名鼎鼎，包含金融鸿沟的JP Morgan、Citibank，动力鸿沟的雪弗龙、ENI，还有英国Daresbury、德国Jülich等国度级超算中心。Maxeler与这些客户的配合说明，可重构数据流架构仍是成为企业要道业务的刚需算力载体。

Mencer之后，海表里学者勇往直前。

陆永青教学创办的帝国理工定制计较实验室成为北好意思、欧洲、亚洲学术策动与调换的交织点。Michael Flynn之后多位指示集技巧体系学者到定制计较实验室调换访学，其中就包括斯坦福大学的Kunle Olukotun教学。多年后，Groq收购了Mencer创办的Maxeler Technologies，而Groq恰是那时Olukotun创立的SambaNova在好意思国最大的竞争敌手，亦是这种寰球技巧调换下的势必。

随后，协助陆永青管理实验室的，一样是一位香港学者：本硕博均毕业于香港汉文大学的蔡权雄。他在定制计较实验室主导了CUBE与Axel集群两大秀丽性相貌，为可重构计较的鸿沟化考证打下了蹙迫工程基础。

其中，CUBE将64颗FPGA在一个超大型印刷电路板上用Torus互伙同构构成更大计较节点，谷歌TPU团队用2D Torus将TPU互联也承袭了肖似念念路。

Axel集群则是用32台异构计较节点，每个计较节点包含FPGA加快卡、GPU加快卡、高性能CPU，节点间用InfiniBand和Gigabit Ethernet互联，成为援助实验室多年科研职责的核默算力平台。

CUBE相貌论文主页

啃下这两块硬骨头后，对工程遣散充满温雅的蔡权雄投身工业界，挑战“芯片”这一大工程，后续加入英国芯片企业Imagination Technologies负责 SoC芯片研发。

毕业于复旦大学的新一代的实验室负责东谈主牛昕宇成为推动可重构数据流向ASIC演进的要道东谈主物。

凭借高度可编程性，FPGA曾耐久算作定制计较实验室研发与产业化的主力平台。其多粒度可重构特质可齐备适配各种可重构数据流架构，遣散极高的算力阁下率，但比特级重构依赖多量SRAM，在芯单方面积、功耗与重构延伸上付出数倍乃至十倍代价。

这让可重构数据流架构的上风被现存考证平台本人的巨大支出对消，性能增益被严重抹平，尤其在与英伟达新一代旗舰芯片的正面交锋中，二者峰值算力差距悬殊，在本质应用层面难以展现其性能上风。

从缔造鲲云科技后的技巧与居品地点来看，那时牛昕宇仍是默契到必须要找到鼓胀深的应用场景作念ASIC芯片，才气澈底开释这一架构的全部潜能。

而当常常代抛给他们的命题是：究竟哪个战场，才领有鼓胀磅礴的算力需求，足以援助起这么一颗全新架构ASIC芯片的出生？

陆永青（左）、牛昕宇（右）（图片来自收集）

时值2011年前后，这个问题在实验室里面无东谈主能解，放眼寰球业界亦无定论。可编程逻辑处治决议供应商Tabula曾以通讯鸿沟为突破口，融资逾两亿好意思元大举推动，最终未能买通产业化通路。

濒临前路迷雾，实验室在仿真计较、生物计较、金融计较与机器学习场景探索的研究效果接续发表，简直障翳了那时通盘具备后劲的高性能计较场景。在实践中，滚球app(中国)官网下载牛昕宇与陆永青给出了最求实的谜底：既然地点未明，便广撒网、逐场试真金不怕火。

站在2026年回望，谜底已显而易见，确切承载起磅礴算力需求的，恰是彼时方才萌芽的全新算法波浪：深度学习。然而在十五年前，探索者们只可靠一次次试错与返航，迟缓强迫出完整的技巧疆域。从实验室同期发表的效果中不难窥见，其研究要点逐渐照顾：从各种通用应用，聚焦到卷积与矩阵运算，最终锚定深度学习加快。

在这条莫得前路可参照的耐久方针创新谈路上，陆永青以600余篇高水平论文，构筑起可重构计较鸿沟坚实的表面与技巧根基，成为国际上少有的三院院士（IEEE Fellow、英国计较机学会会士与英国皇家工程院院士），在这一鸿沟领有无可替代的学术地位，其研究效果深刻影响了赛谈内一系列要道地点的发展。

从陆永青奠基独创、焚烧可重构计较的学术火种，到蔡权雄、牛昕宇等东谈主神勇传承、抓续添薪，三代东谈主逾越二十载深耕不辍，让可重构数据流架构与深度学习的交织之路，从暧昧理念走向透露图景探索。

三、下一代算力平台之争：从群雄并起到三分寰宇（2017年于今）

2017年，AlphaGo的火热与谷歌TPU的出世，为可重构数据流架构的AI芯片产业化铺平了临了的谈路。帝国理工定制计较实验室中枢团队：实验室创始东谈主与两代实验室负责东谈主归国创立鲲云科技，崇拜启动了中国的产业化征程。

与此同期，大洋此岸的硅谷，一场一样聚焦可重构数据流技巧的算力角逐同步启幕。SambaNova与Groq接踵缔造，成为搅拌寰球AI芯片格式的重生力量。

Groq由深度参与谷歌第一代TPU研发的Jonathan Ross提醒中枢研发阵营创办。为打造数据流技巧壁垒，2022年3月，Groq收购了定制计较实验室在鲲云之前的产业化企业Maxeler，将其中枢技巧纳入麾下，在后续居品迭代中深度交融数据流关连技巧，构建起本人的技巧竞争力。

而与Groq并肩站上赛谈的SambaNova，由斯坦福大学两位教学Kunle Olukotun、Christopher Ré，以及甲骨文前高管Rodrigo Liang结合创立。

算作中枢技巧灵魂东谈主物，Kunle Olukotun教学早年深耕多核CPU计较鸿沟，后将研究要点转向可重构计较，与帝国理工学院定制计较实验室建立配合。不错看到，在创立SambaNova前后，Olukotun教学于2018年出席了鲲云科技在深圳主持的寰球东谈主工智能应用创新峰会，同场的MIT的Arvind教学，曾从事早期动态数据流架构的研究职责。这是一次技巧产业化的早期碰撞。

Kunle Olukotun教学（左三），Arvind教学（左七）（图片来自收集）

期间波浪下，寰球算力赛谈技巧演进逐渐走向深水区。彼时少有东谈主关注的可重构数据流技巧调换日深，而同期崛起的企业蹊径渐渐分野，最终在可重构数据流计较的疆域上，镌刻出三大中枢技巧地点：数据流架构、可重构架构，以及兼具二者上风、交融创新的可重构数据流架构，开启了三足鼎峙的技巧博弈期间。

可重构数据流架构赛谈三条技巧蹊径（智东西制表）

数据流蹊径以谷歌TPU及Groq为代表，从谷歌TPU的脉动阵列，到Groq LPU，弥远围绕深度学习构建极致硬件活水线，沿途向着物感性能的天花板突进。

2016年，谷歌发布第一代TPU，以片内固定计较阵列为骨架，凭借二维数据流引申模式，遣散笃定性、高隐约的强悍算力输出。时于当天，TPU的产业地位已如日中天：AI独角兽Anthropic高达210亿好意思元的多量订单、Meta数十亿好意思元的采购合同纷纷投向谷歌，苹果、SpaceX等科技巨头亦成为其潜在蹙迫客户，数据流架构的政策价值尽显无遗。

Groq的出生，是谷歌第一代TPU中枢团队对“无指示集”理念的极致贯彻。创始东谈主Jonathan Ross深谙脉动阵列之痛，为Groq LPU采选了一条最激进的旅途：澈底捣毁冯·诺依曼架构的指示治疗，将硬件打磨为一条刚性的超等活水线。2024年2月，Groq凭借运行Llama 2 70B时十倍于同期GPU的生成速率与极低延伸，一战成名，让宇宙看到了架构的性能听说和在大模子推理期间的统率力。

可重构阵营，SambaNova凭借硬件动态重构智商，可在电路运行时纯真调动结构，通用性远超传统数据流架构。在其白皮书狡计中，计较单位互联承袭可重构架构，中枢机较基于SIMD核，终究难以解脱指示集不竭，无法涉及无指示集数据流活水线的极致性能。

鲲云科技则是可重构数据流阵营的代表企业，其架构骨子集可重构与数据流上风：数据流以硬件活水线体式提供极限性能，可重构以动态可重构调整硬件电路提供通用性。鲲云科技发布的初代居品CAISA3.0（寰球首款可重构数据流量产芯片），第三方测试数据炫耀，相较于同期英伟达居品，CAISA3.0遣散了高达11.6倍的芯片阁下率普及与134.93倍的延伸裁汰，以量级上风展现了可重构数据流架构的后劲。第二代芯片CAISA430量产和进一步落地，其在深度学习和大模子推理等模子支抓上延续了同等的性能代际上风。

综上，一众前锋企业入局可重构数据流鸿沟，开启产业化征程。点点星火就此集聚，东西方顶尖技巧力量形成呼应，终成席卷下一代计较架构的燎原之势。

四、可重构数据流性能听说之后，鸿沟化生意化解围

正如开篇所言，大路至简，一代算力平台的崛起，终究要总结居品层面的两大中枢拷问：其一，能否遣散性能与延伸的十倍跃迁？其二，能否构筑可积聚、可演进的算力生态，援助鸿沟化生意落地？

Groq、鲲云科技等公开的基准测试数据已足以考证可重构数据流架构对第一个中枢问题的回话：它如实带来了数目级的性能颠覆。

而跟着DeepSeek-V4崇拜发布，数据流架构的自然上风进一步得到证据。这类架构的性能天花板，碰巧依托于更深、更复杂的计较活水线：活水线层级越长、数据链路依赖越繁复，数据流架构在指示级并行治疗、细粒度数据局部性挖掘、异步引申避讳访存延伸上的先天上风，就越能被进展出来，性能增益也愈发显耀。

然而，性能的突破仅仅入场券，生态的壁垒才是护城河。在被收购前，Groq通过Groq Cloud提供Token做事，其架构的通用性与生态的可积聚性，外界难以观看全貌。反不雅国内，鲲云科技CAISA系列芯片已障翳2000余家生态客户，遣散行业随地吐花。国内企业用生意进展回话第二个中枢问题：可重构架构或可重构数据流架构，因为具备可重构智商，其算力平台具有积聚生态的智商。

另一面，则是科技巨头对将来疆域的精确收编。巨头们垂青的不再是短期的居品迭代，而是那些在长达十几年的并立探索中千里淀下来的顶尖东谈主才与底层技巧专利。其中最具代表性的是Groq和SambaNova。

旧年年底，英伟达掏出200亿好意思元天价，与Groq坚忍非独家授权合同，收编通盘团队。Groq的技巧已被整合进英伟达最新的Rubin平台，本年GTC大会上英伟达发布NVIDIA Groq 3 LPU，基于Groq 3的LPX机架展望将在本年下半年上市。

NVIDIA Groq 3 LPX机架系统（图源：英伟达官网）

同庚10月，英特尔被传以16亿好意思元（折合东谈主民币111亿元）收购SambaNova。本年2月尘埃落定，转向配合，整合英特尔至强处理器、GPU、收集与存储以及SambaNova系统，管待推理机遇。

英伟达与英特尔接踵向这两家新锐抛出橄榄枝，秀丽着行业双巨头在现存布局以外，再落一枚至关蹙迫的分辩化政策重子，直指抓续爆发式增长的AI推理商场中枢本地。

而这，恰是可重构数据流架构真梗直展宏图的主场。

两类企业旅途各别，却在期间波浪下同归殊途：一方以鸿沟化落地让技巧红利普惠产业，一方以巨头生态交融让前沿创新深度扎根。二者相向而行，共同将可重构数据流计较架构推向全新的历史高度。

在这场波涛壮阔的技巧变革中，陆永青院士创立的定制计较实验室从学术探索走向工程实践，再历程鲲云科技等企业推向产业鸿沟化落地。这沿途演进，中国粹者和芯片企业走出了一条自主可控、寰球引颈的分辩化解围之路，为中国不才一代智能计较架构竞争中霸占了可贵的政策先机。

结语：三十载潮涌，中国芯的将来

不同于“中国英伟达”式的追逐叙事，可重构数据流这类专注于底层创新的架构，在早期也曾验漫长的千里寂与不被意会。国内首批AI芯片企业简直同期而立，在英伟达笼罩行业的八年暗影里谨守深耕，直至2025年前后才迎来老本化加快。沿途走来，它们弥远直面创新者的终极拷问：如若蹊径不足巨头，凭何争锋？如若蹊径足以颠覆格式，为何巨头未尝布局？

八年后，黄仁勋在GTC大会上躬行发布Groq 3 LPU，给出了谜底。

更具期间意念念的是，当寰球产业界重新谛视可重构数据流架构时，中国团队已在这一鸿沟深耕三十余年——从帝国理工的泉源实验室到中国的产业化落地，技巧创新的泉源与产业化主阵脚，正在发生历史性的位移。

这一位移并非随机。挂牵中国芯片产业三十年，从”商场换技巧”的合伙模式，到”随从式创新”的追逐叙事，底层架构的”从0到1″弥远是最难的命题。可重构数据流架构的解围旅途提供了另一种可能：当学术泉源、工程考证、产业化形成完整链条，且中枢团队弥远主导技巧演进时，中国初次在计较架构的”无东谈主区”领有了与硅谷同步创新、以至局部起源的智商。其所酬报的也不再是“中国英伟达”或“中国Groq”故事，而是在寰球范围内进行泉源创新的“中国泉源故事”。

八年前，当这一赛谈尚处蛮荒、巨头尚未入局时，深圳的产业生态为这场”泉源创新”提供了要道泥土——完整的电子产业链裁汰了流片门槛，丰富的应用场景加快了技巧考证，而勇于在”无东谈主区”下注的老本与政策环境，则让长周期创新成为可能。

从”国外技巧输入”到”原土创新输出”，下一代计较架构的主阵脚升沉，骨子上是一场对于”创重生态”的耐久方针得胜。

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