架构创新×模型创新！清微智能全面适配DeepSeek模型推理和训练

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文章摘要

大模型时代的到来使算力成为技术发展的核心驱动力，同时也带来了大规模、高弹性、低成本的算力需求挑战。为了应对这一趋势，清微智能推出了基于可重构计算架构（CGRA）的可重构算力芯片RPU，显著提升了AI任务的计算效率和能效比。这一技术路线通过动态硬件重构和全栈优化，重新定义了国产AI芯片的性价比标杆，实现了单机高效运行千亿级参数模型的推理与训练。

DeepSeek系列模型的成功推出引发了科技圈及更广泛领域的高度关注，相关企业纷纷响应市场需求。清微智能快速行动，其RPU芯片已成功适配并部署DeepSeek-R1系列模型。在处理AI任务时，RPU芯片通过可重构计算架构映射与数据流控制技术，摒弃传统指令流程和共享存储机制，将计算资源集中于核心任务，从而提升资源利用率与性能表现。此外，清微智能算力服务器支持无交换机自组网调度，能够灵活支持从1.5B到六千亿参数的DeepSeek全量模型运行，为国产算力与国产大模型的结合提供了高性价比方案。

除了强大的推理能力，清微智能算力服务器还具备训推一体的特点，在模型蒸馏训练方面表现出色。例如，借助DeepSeek-R1模型生成的高质量推理数据集，可对其他模型（如Qwen2-7B）进行蒸馏训练，极大简化了用户实现本地私有化部署的复杂度。这一方案进一步提升了国产AI技术的实际应用价值，展现出计算架构创新与模型路径创新强强联合的协同效应。

DeepSeek系列模型的火热出圈，彰显了国产大模型在全球范围内的技术创新实力。清微智能RPU芯片凭借独特的技术优势与高效支持，为AI用户提供了一个更具经济性的解决方案，同时推动了国产AI软硬件生态的协同发展。这种双重创新驱动的合作模式，为行业探索高效、低成本的大模型应用树立了典范。