沐曦股份联合创始人、CTO兼首席硬件架构师彭莉接受了

　　进入沐曦股份的展馆，各类芯片映入眼帘，有曦云系列、曦思系列。从训练到推理，从元宇宙、云游戏到AI4S，作为国产GPU龙头，沐曦股份的产品覆盖了多个场景。

　　产品方面，八卡的芯片组成一个服务器，而4台到16台服务器，组成一个超节点。八卡服务器很大一部分空间配置了散热器，而超节点机柜则配置了液冷散热。可以看到，沐曦展示的高密度算力POD中，最底层布满了各类管道。据工作人员介绍，这些是液冷设备管道。

　　据悉，该款产品融合了“AI能源管理+GPU服务器算效和资产管理，冷板式液冷散热，大容量配电等”新型基础设施方案架构；能够兼容适配8台到128台算力设备节点扩展。

　　目前，沐曦股份是国内少数几家全面系统掌握了通用GPU架构、GPU IP、先进制程GPU芯片及其基础系统软件研发、设计和量产核心技术的企业之一，在单卡性能、集群性能及稳定性、生态兼容与迁移效率等方面达到国际主流高端产品水准，同时原生兼容GPU行业国际主流CUDA生态，在通用性和易用性上具备独特的竞争力。

　　当下，AI芯片的竞争，已经不仅局限于算力，更是延伸至存储、互联、散热乃至功率设备。AI的大规模训练和推理，并非依靠一块GPU、一台服务器，而是依靠一个个机柜组成的算力集群。因此，不仅需要提升算力，也需要提升其他方面能力，补足短板。

　　互联方面，彭莉解释称：“AI任务不是一张卡甚至一台服务器可以完成的。GPU之间的通信效率直接决定了集群的整体算力。当前业界涌现出超节点、光互联、铜线互联等多种技术路线，本质上都在解决同一个问题，即让算力、存储和互联三者达到平衡。”

　　彭莉强调：“它是一个平衡的系统。就如同设计一架大飞机，需要考虑配套的发动机、配套的燃油系统。”

　　其进一步将系统级要素拆解为五个层面：算力、存储、互联、散热和供电。每一项都需要不同的技术创新者，而中国在每个环节都有优秀企业在布局。以张江为例，这片区域聚集了集成电路和半导体产业的大量人才和企业。光互联、存储、先进封装、电源设计⋯⋯很多创新方案都诞生于此。

　　当下的AI芯片竞争，已从纯粹的算力竞争变成系统级竞争。那么，作为系统中的一环，沐曦股份发力的方向在哪里呢？

　　沐曦股份首席产品官、高级副总裁孙国梁表示：“我们无法与国外最重要的竞争者使用同一种先进制程，因此需要靠架构和结构的平衡来把差距补上。”

　　“我们认为，在当前AI发展中，GPU的通用架构是非常重要的。公司很早就开始做下一代产品架构研发。所以可以保证在核心架构不变的情况下快速扩展，确保流片的稳定性和时效性。”孙国梁说。

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