未知机构：从训练走向极致推理LPU架构重塑算力底座东北计算机范式转移-20260228
2026-02-28 02:55
从训练走向极致推理—LPU架构重塑算力底座【东北计算机】 技术核心： 不同于GPU依赖HBM，LPU倾向于采用大规模片上SRAM直接存储模型参数，消除了内存访问延 迟；同时利用静态时序调度，将计算路径精确锁定在时钟周期内。 这种ASIC化设计旨在追求推理端的绝对高吞吐与低延迟。 范式转移：推理端的"低延迟革命"催生LPU架构 随着大模型进入大规模应用期，算力需求正从"暴力计算"向"极致交互"演进。 传统的GPU架构在处理LLM推理的Decode阶段时，往往面临高延迟瓶颈。 LPU（Language ProcessingUnit）架构应运而生。 技术核心： 不同于 从训练走向极致推理—LPU架构重塑算力底座【东北计算机】 范式转移：推理端的"低延迟革命"催生LPU架构 随着大模型进入大规模应用期，算力需求正从"暴力计算"向"极致交互"演进。 传统的GPU架构在处理LLM推理的Decode阶段时，往往面临高延迟瓶颈。 LPU（Language ProcessingUnit）架构应运而生。 产业链正加速转向M9级以上基材，其核心标准在于： 树脂端： 必须使用极低损耗的特种树脂体系。 电子布： 传统的玻璃布在介电一致 ...