近日，國家級專精特新重點“小巨人”企業(yè)——廣州萬協(xié)通信息技術(shù)股份有限公司（以下簡稱“萬協(xié)通”）的重磅研究成果《基于4bit量化的視頻大模型算力芯片關(guān)鍵技術(shù)研究》，獲工信部直屬權(quán)威期刊《信息技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化》重點刊載。
這一來自國家級權(quán)威刊物的認(rèn)可，不僅標(biāo)志著萬協(xié)通在視頻大模型邊緣計算領(lǐng)域完成了從理論創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的閉環(huán) ，更向業(yè)界揭示了其攻克邊緣算力瓶頸的核心技術(shù)——基于自主可重構(gòu)TPU架構(gòu)的軟硬協(xié)同全棧式創(chuàng)新。
核心引擎：以可重構(gòu)TPU技術(shù)“丈量”大模型量化
在邊緣計算場景中，如何在資源受限的終端設(shè)備上部署龐大的視頻大模型，是制約AI落地的最大痛點。萬協(xié)通之所以能實現(xiàn)4bit量化技術(shù)的突破，其根基在于底層硬件的獨特優(yōu)勢——自主研發(fā)的可重構(gòu)TPU架構(gòu)。
可重構(gòu) TPU 架構(gòu)的研發(fā)，首先要攻克 “動態(tài)適配” 的技術(shù)難題。傳統(tǒng)芯片架構(gòu)僵化固定，計算路徑與資源分配無法靈活調(diào)整，而可重構(gòu) TPU 需要成為具備高度靈活性的 “動態(tài)引擎”，這就要求在芯片設(shè)計階段，既要實現(xiàn)內(nèi)部異構(gòu) BOU（基礎(chǔ)計算單元）的模塊化設(shè)計，又要搭建可編程的數(shù)據(jù)通路，確保各單元能夠根據(jù)不同算法需求實現(xiàn)實時重組。這一過程涉及芯片架構(gòu)設(shè)計、硬件電路優(yōu)化、底層邏輯編程等多個細(xì)分領(lǐng)域的深度協(xié)同，對硬件設(shè)計的精準(zhǔn)度、兼容性和擴展性提出了極致要求，其技術(shù)復(fù)雜度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)專用芯片。
其次，要解決 “算力與能耗平衡” 的行業(yè)難題。邊緣設(shè)備對功耗和體積有著嚴(yán)格限制，可重構(gòu) TPU 架構(gòu)不僅需要提升算力輸出，還要控制能耗，實現(xiàn)單位能耗下算力密度的最大化。研發(fā)團(tuán)隊通過無數(shù)次的仿真測試與迭代，優(yōu)化計算單元的布局、數(shù)據(jù)傳輸?shù)穆窂?，減少不必要的能耗損耗，這一過程需要突破硬件設(shè)計與能耗控制之間的矛盾，其研發(fā)周期長、技術(shù)門檻高，長期以來被少數(shù)國際巨頭掌握核心思路。
不同于傳統(tǒng)僵化的芯片架構(gòu)，萬協(xié)通的可重構(gòu)TPU不僅是計算的載體，更是一個具備高度靈活性的“動態(tài)引擎”。針對大模型中復(fù)雜的算子融合挑戰(zhàn)，該架構(gòu)通過動態(tài)重組內(nèi)部異構(gòu)BOU（基礎(chǔ)計算單元）與可編程數(shù)據(jù)通路，能夠根據(jù)算法需求實時調(diào)整計算資源的分配策略與執(zhí)行路徑。
這種“芯片適應(yīng)算法”的架構(gòu)特性，有效支撐了4bit量化技術(shù)的實際部署，在保證復(fù)雜模型推理精度的同時，顯著提升了單位能耗下的算力輸出密度 。可以說，正是可重構(gòu)TPU這一硬件基石，讓邊緣側(cè)的“降本增效”成為了可能，成功打破了視覺大模型在邊緣設(shè)備上的“算力墻”。
并行引擎:以流水線架構(gòu)“駕馭”量化張量運算
應(yīng)對4bit量化后激增的并行度需求，需要一套高效的“消化系統(tǒng)”。多維度張量運算作為視頻大模型的核心計算環(huán)節(jié)，不僅數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、維度復(fù)雜（涵蓋空間、時間、特征等多重維度），且運算邏輯存在高度關(guān)聯(lián)性與并行潛力。萬協(xié)通基于流水線（pipeline）方式設(shè)計的數(shù)據(jù)并行處理架構(gòu)，精準(zhǔn)把握張量運算的并行化特征，通過 “數(shù)據(jù)拆分 - 節(jié)拍調(diào)度 - 并行執(zhí)行 - 結(jié)果聚合” 的全流程優(yōu)化，實現(xiàn)了計算效率與資源利用率的雙重提升，為 4bit 量化后的視頻大模型提供了強有力的算力支撐。
這種多維度并行模式，能夠充分適配 4bit 量化后張量數(shù)據(jù)的運算特征 —— 量化后的低精度數(shù)據(jù)雖降低了存儲需求，但對運算并行度的要求更高，而流水線架構(gòu)通過多層級并行設(shè)計，能夠同步消化海量低精度張量數(shù)據(jù)的運算壓力。同時，架構(gòu)可通過可編程數(shù)據(jù)通路，根據(jù)不同量化模型的運算需求，動態(tài)調(diào)整流水線的工序數(shù)量、節(jié)拍頻率與 BOU 單元分配策略，實現(xiàn) “運算需求與硬件資源” 的精準(zhǔn)匹配，在保證推理精度不損失的前提下，最大化提升單位能耗下的算力輸出密度。
硬件引擎:以BOU可重構(gòu)“構(gòu)建”動態(tài)計算單元
讓硬件資源像樂高一樣“隨需而建”，是解鎖算力極致效率的關(guān)鍵。萬協(xié)通的 BOU 并非單一功能的運算組件，而是具備獨立運算能力、可靈活配置的 “硬件原子”—— 每個 BOU 都集成了基礎(chǔ)張量運算、數(shù)據(jù)緩存、邏輯控制等核心功能，且通過標(biāo)準(zhǔn)化的接口與可編程的數(shù)據(jù)通路相連，形成可自由組合的 “BOU 原子陣列”。
“可重復(fù)構(gòu)建”核心優(yōu)勢在于針對不同算法需求、運算復(fù)雜度，無需額外新增專用硬件單元，僅通過對現(xiàn)有 BOU 的重復(fù)組合、動態(tài)拼接，即可構(gòu)建出適配當(dāng)前任務(wù)的專屬計算模塊。例如，處理簡單的矩陣乘法運算時，僅需調(diào)用 2-4 個 BOU 組成小型運算集群；面對視頻大模型中復(fù)雜的算子融合（如卷積、池化、激活函數(shù)的協(xié)同運算）時，則通過數(shù)十個甚至上百個 BOU 的重復(fù)堆疊、分層協(xié)作，形成高強度算力矩陣。這種 “按需組合” 的模式，讓硬件資源擺脫了 “一對一適配算法” 的僵化束縛，實現(xiàn)了單一硬件架構(gòu)對多樣化運算需求的覆蓋。研發(fā)團(tuán)隊通過定制化指令碼設(shè)計，對 BOU 的調(diào)度順序、運算時序、數(shù)據(jù)交互邏輯進(jìn)行全流程管控。針對不同運算任務(wù)的特征，指令碼會自動規(guī)劃最優(yōu)的 BOU 組合方案與運算路徑：例如在處理 4bit 量化后的低精度張量數(shù)據(jù)時，指令碼會優(yōu)先調(diào)用適配低精度運算的 BOU 單元，并優(yōu)化運算步驟，減少冗余的精度轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)；在多任務(wù)并發(fā)場景中，指令碼通過分時復(fù)用策略，讓同一組 BOU 在不同時間段內(nèi)處理不同任務(wù)，避免硬件資源閑置。這種 “任務(wù) - 指令 - 硬件” 的精準(zhǔn)匹配，讓運算流程更緊湊、高效，從根源上減少無效功耗。
作為國產(chǎn)可重構(gòu)TPU芯片的先行者，萬協(xié)通相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人表示，4bit量化技術(shù)是實現(xiàn)AI大規(guī)模商業(yè)化部署“最后一公里”的關(guān)鍵鑰匙，而可重構(gòu)TPU技術(shù)的自主可控則是這把鑰匙的 “安全鎖”。未來，萬協(xié)通將繼續(xù)堅持核心技術(shù)自主可控，深耕可重構(gòu)TPU與大模型技術(shù)的融合創(chuàng)新，以全棧式創(chuàng)新體系賦能千行百業(yè)，為全球智能化浪潮注入強勁的中國力量。
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