近日，國家級(jí)專精特新重點(diǎn)“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(jiǎn)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(diǎn)刊載。
這一來自國家級(jí)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(jì)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(jì)算場(chǎng)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(diǎn)。萬協(xié)通之所以能實(shí)現(xiàn)4bit量化技術(shù)的突破，其根基在于底層硬件的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)——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(dòng)態(tài)適配” 的技術(shù)難題。傳統(tǒng)芯片架構(gòu)僵化固定，計(jì)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(dòng)態(tài)引擎”，這就要求在芯片設(shè)計(jì)階段，既要實(shí)現(xiàn)內(nèi)部異構(gòu) BOU（基礎(chǔ)計(jì)算單元）的模塊化設(shè)計(jì)，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(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)重組。這一過程涉及芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)、硬件電路優(yōu)化、底層邏輯編程等多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的深度協(xié)同，對(duì)硬件設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)度、兼容性和擴(kuò)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(duì)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(shí)現(xiàn)單位能耗下算力密度的最大化。研發(fā)團(tuán)隊(duì)通過無數(shù)次的仿真測(cè)試與迭代，優(yōu)化計(jì)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(jì)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(jì)算的載體，更是一個(gè)具備高度靈活性的“動(dòng)態(tài)引擎”。針對(duì)大模型中復(fù)雜的算子融合挑戰(zhàn)，該架構(gòu)通過動(dòng)態(tài)重組內(nèi)部異構(gòu)BOU（基礎(chǔ)計(jì)算單元）與可編程數(shù)據(jù)通路，能夠根據(jù)算法需求實(shí)時(shí)調(diào)整計(jì)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(shí)際部署，在保證復(fù)雜模型推理精度的同時(shí)，顯著提升了單位能耗下的算力輸出密度 ?？梢哉f，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(yùn)算
應(yīng)對(duì)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(yùn)算作為視頻大模型的核心計(jì)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(shí)間、特征等多重維度），且運(yùn)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(jì)的數(shù)據(jù)并行處理架構(gòu)，精準(zhǔn)把握張量運(yùn)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(shí)現(xiàn)了計(jì)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(qiáng)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(yùn)算特征 —— 量化后的低精度數(shù)據(jù)雖降低了存儲(chǔ)需求，但對(duì)運(yùn)算并行度的要求更高，而流水線架構(gòu)通過多層級(jí)并行設(shè)計(jì)，能夠同步消化海量低精度張量數(shù)據(jù)的運(yùn)算壓力。同時(shí)，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(yùn)算需求，動(dòng)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(shí)現(xiàn) “運(yùn)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(dòng)態(tài)計(jì)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(yùn)算組件，而是具備獨(dú)立運(yùn)算能力、可靈活配置的 “硬件原子”—— 每個(gè) BOU 都集成了基礎(chǔ)張量運(yùn)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(shì)在于針對(duì)不同算法需求、運(yùn)算復(fù)雜度，無需額外新增專用硬件單元，僅通過對(duì)現(xiàn)有 BOU 的重復(fù)組合、動(dòng)態(tài)拼接，即可構(gòu)建出適配當(dāng)前任務(wù)的專屬計(jì)算模塊。例如，處理簡(jiǎn)單的矩陣乘法運(yùn)算時(shí)，僅需調(diào)用 2-4 個(gè) BOU 組成小型運(yùn)算集群；面對(duì)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(yùn)算）時(shí)，則通過數(shù)十個(gè)甚至上百個(gè) BOU 的重復(fù)堆疊、分層協(xié)作，形成高強(qiáng)度算力矩陣。這種 “按需組合” 的模式，讓硬件資源擺脫了 “一對(duì)一適配算法” 的僵化束縛，實(shí)現(xiàn)了單一硬件架構(gòu)對(duì)多樣化運(yùn)算需求的覆蓋。研發(fā)團(tuán)隊(duì)通過定制化指令碼設(shè)計(jì)，對(duì) BOU 的調(diào)度順序、運(yùn)算時(shí)序、數(shù)據(jù)交互邏輯進(jìn)行全流程管控。針對(duì)不同運(yùn)算任務(wù)的特征，指令碼會(huì)自動(dòng)規(guī)劃最優(yōu)的 BOU 組合方案與運(yùn)算路徑：例如在處理 4bit 量化后的低精度張量數(shù)據(jù)時(shí)，指令碼會(huì)優(yōu)先調(diào)用適配低精度運(yùn)算的 BOU 單元，并優(yōu)化運(yùn)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(chǎng)景中，指令碼通過分時(shí)復(fù)用策略，讓同一組 BOU 在不同時(shí)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(yùn)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(shí)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(jiān)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(qiáng)勁的中國力量。
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