AI芯片的两大“升级方向”——FP8精度和多芯互联，到底牛在哪？（2/2）

2. 多芯互联咋实现？靠“高速互联接口”，让芯片之间“说话不卡顿”

要让多颗芯片“组队干活”，关键得解决一个问题：芯片之间得能快速“传递数据”。就像8个人一起抬箱子，得喊着“一二一”同步发力，要是有人慢半拍，箱子就会歪；芯片之间要是数据传得慢，有的芯片算完了等着要数据，有的芯片还没传完，整体算力就会浪费。

而多芯互联技术，核心就是靠“高速互联接口”解决这个问题。这个接口就像“超高速网线”，能让芯片之间每秒传递几十gb甚至上百gb的数据，延迟特别低（比如只有几微秒，1微秒等于百万分之一秒）。

举个例子：比如把8颗芯片连起来，第一颗芯片算完一部分数据，通过高速接口瞬间传给第二颗，第二颗接着算，中间几乎没有停顿；要是没有这个接口，用普通网线传数据，可能需要几毫秒（1毫秒等于千分之一秒），8颗芯片算下来，光等数据的时间就会浪费一半，算力自然上不去。

现在国产芯片企业在高速互联接口上做得很到位。比如中科曙光的“海光芯云”平台，用的就是自主研发的高速互联接口，能让芯片之间的数据传输速度达到每秒100gb，延迟只有3微秒，几乎实现了“零卡顿”。

3. 国产案例：中科曙光“海光芯云”平台，8颗芯片组出8000tops算力，能搞定千亿参数大模型

聊完原理，再看国产芯片的实际应用——中科曙光的“海光芯云”平台，就是多芯互联技术的典型代表。

这个平台是怎么做的呢？简单说，就是把8颗海光dcu芯片（海光dcu是国产ai芯片的一种，单颗算力大概1000tops），通过高速互联接口连起来，组成一个“算力节点”。这样一来，这个节点的总算力就是8x1000tops=8000tops，刚好能满足千亿参数大模型的“推理需求”（推理就是大模型训练完后，给它输入问题，它算出答案的过程）。

可能有人会问：千亿参数大模型的推理，需要这么高的算力吗？答案是“需要”。比如咱们用ai聊天，问一个复杂问题（比如“帮我写一份1000字的产品方案”），大模型需要在几秒内处理几十万条数据，要是算力不够，可能得等十几秒甚至几十秒才能出答案，体验就会很差。而8000tops的算力节点，能让千亿参数大模型的推理速度提升到“秒级响应”，比如输入问题后，2-3秒就能出答案，跟咱们平时聊天一样流畅。

现在这个平台已经在不少地方用起来了。比如某科研机构，用“海光芯云”平台跑千亿参数的医疗大模型，给它输入患者的ct影像和病历数据，几秒内就能给出初步诊断建议，比以前用单颗芯片快了6倍，大大提升了科研效率；还有某互联网公司，用这个平台做短视频推荐，能更快分析用户的观看习惯，推荐的视频更精准，用户停留时间比以前增加了20%。

而且多芯互联还能“灵活扩展”——要是需要更高的算力，比如要处理万亿参数的大模型，只要再增加芯片数量就行。比如把16颗海光dcu芯片连起来，就能组成tops的算力节点，完全能满足更高需求。这种“按需扩展”的特性，对企业来说特别友好，不用一开始就买最贵的设备，后期根据需求加芯片就行，能省不少钱。

四、技术迭代的实际意义：国产ai芯片“又强又便宜”，给大模型企业更多选择

聊完了fp8精度和多芯互联的技术细节，咱们得回到一个更实际的问题：这些技术升级，到底有啥用？对国产芯片、对咱们用ai有啥影响？

总结下来，有三个核心意义：

1. 国产ai芯片“性能追上了”，不用再依赖国外芯片

以前国产ai芯片最大的短板就是“性能不够”，比如算得慢、不支持大模型训练。但通过fp8精度和多芯互联的升级，国产芯片的性能已经能跟上需求了——比如壁仞br100芯片支持fp8精度，能训练超大规模大模型；中科曙光的多芯互联平台，能满足千亿参数大模型的推理。

这意味着国内的大模型企业，不用再盯着国外芯片了。以前国外芯片一断供，企业就慌了；现在有了国产芯片的选择，就算国外芯片买不到，也能靠国产芯片继续做研发、搞业务。比如某ai创业公司，以前一直用国外芯片，去年因为政策限制买不到了，换成壁仞br100芯片后，发现性能完全够用，训练成本还降了30%，现在已经把所有业务都换成国产芯片了。

2. 算力成本“降下来了”，中小企业也能用得起ai

以前ai是“大企业的游戏”，因为算力成本太高，中小企业根本负担不起。比如训练一个中小规模的ai模型，用国外芯片可能要花100万，很多小企业想做都不敢做。

但现在不一样了：fp8精度让芯片能耗降30%，多芯互联让企业不用买昂贵的单颗芯片，两者结合直接把算力成本拉低了40%-50%。比如以前训练一个中小模型要100万，现在用国产芯片只要50-60万，不少中小企业也能负担得起了。

就像以前只有大企业能买得起豪车，现在普通家庭也能买得起经济适用车一样。算力成本的降低，让更多企业能参与到ai研发中，比如小的创业公司能做垂直领域的ai（比如ai教育、ai医疗），这会让整个ai行业更有活力。

3. 形成“国产产业链闭环”，发展更稳

以前国产芯片的产业链不完善，比如芯片设计软件靠国外、互联接口靠国外，很容易被“卡脖子”。但现在fp8精度和多芯互联的核心技术，都是国产企业自主研发的——比如寒武纪、壁仞的fp8精度技术，中科曙光的高速互联接口，都是自己做的，不用依赖国外技术。

这意味着国产ai芯片已经形成了“设计-生产-应用”的闭环，从技术到产品再到落地，都能自己搞定。这种闭环特别重要，就像一个人有了完整的消化系统，不用靠别人喂饭，能自己吸收营养成长。以后就算国外技术封锁，国产芯片也能自己迭代升级，发展会更稳。

五、总结：ai芯片的升级，不是“炫技”，而是“解决真问题”

最后咱们再总结一下：fp8精度和多芯互联这两个技术方向，不是芯片厂家在“炫技”，而是实实在在解决ai发展中遇到的“算力不够、成本太高”的问题。

fp8精度让芯片“算得快、省电费”，多芯互联让芯片“组队干活、算力翻倍”，两者结合让国产ai芯片实现了“性能提升、成本下降”的双重突破。对咱们普通人来说，这意味着以后用ai会更流畅（比如聊天响应更快、推荐更精准），而且会有更多贴近生活的ai应用（比如中小企业做的ai教育、ai养老工具）；对国产芯片来说，这意味着终于能在全球ai芯片市场中“站稳脚跟”，不再被国外牵着鼻子走。

当然，咱们也得客观看待：国产ai芯片虽然进步快，但在某些细节上（比如超大规模芯片的稳定性、极端场景的适配），跟国外顶尖芯片还有一点差距。但这并不可怕，毕竟技术升级是个循序渐进的过程——就像咱们学走路，先学会站稳，再学会走，最后才能跑。现在国产ai芯片已经“站稳了”，也“会走了”，相信再给点时间，一定能跑得更快、更远。

总的来说，ai芯片的这波技术迭代，对国产芯片是“机遇”，对ai行业是“助力”，最终受益的还是咱们每一个用ai的人。以后再听到“fp8精度”“多芯互联”，不用觉得陌生，知道它们是让ai更好用、更便宜的“幕后功臣”就行啦。