全球首颗软件定义3D芯片发布：不依赖尖端制程、可自主迭代

在大模型掀起的算力军备竞赛中，国内AI算力芯片企业正面临一个两难局面：AI算法迭代速度飞快，而先进制造工艺的获取却处处受限。如何在现有工艺条件下做出高性能芯片、支撑起通用大模型的需求，是整个行业都在苦苦探寻的课题。

就在这样的背景下，一家成立仅两年的公司——上海东方算芯科技有限公司，在上海发布了他们的首颗旗舰芯片DF1000。公司董事长兼CEO魏少军在接受采访时，点出了当前AI算力芯片发展的两条主流路线，以及它们共同的“软肋”。专用路线（ASIC）在特定场景下确实性能抢眼，但通用性和灵活性是它的天生短板，面对AI算法每三个月到半年就一次的大版本迭代，这类芯片很容易因架构固化而被快速淘汰。另一条通用路线，灵活性倒是够了，但性能提升又死死绑在工艺的先进程度上。

金叶子/摄

DF1000选择的是一条“旁门左道”——用架构创新来突围。具体来说，就是“软件定义加三维堆叠的近存计算”。这套路数的核心，是试图用架构上的优势，绕开对国际最先进工艺平台的依赖。在追赶国际先进AI算力芯片的进程中，这条技术路线不依赖尖端制程、供应链稳定可控、还能持续自主迭代，为中国高端算力芯片提供了一条新的、可落地、可规模化的路径。

东方算芯副总裁郭炜进一步解释，DF1000作为全球首颗软件定义近存计算3D芯片，正是以“软件定义＋3D堆叠近存计算”的东方范式，来破解中国高端算力芯片面临的三大核心瓶颈：突破制程依赖，走出供应链自主可控的新路；打破存储墙，通过创新算存架构释放算力效能；构建全栈软件生态，让芯片真正能用、好用、易用。

郭炜说，DF1000聚焦底层计算架构的源头创新，通过软件定义芯片技术，实现软硬件解耦与动态重构，以空间并行与时分复用，显著提升硬件资源利用率。在相对成熟的工艺节点下，实现了520TFLOPS@BF16的算力。

说得更具体一点，DF1000是国内首颗采用DRAM-Logic晶圆级混合键合3D垂直封装的AI芯片。通过3D混合键合技术，将计算层与存储层垂直堆叠集成，互连间距被压缩到亚微米级别，这就带来了数量级提升的互连密度与带宽密度，访存带宽达到6.4TB/s。这一设计从根本上破解了“存储墙”“带宽墙”和“功耗墙”三大行业痛点，能为大模型训练与推理等高强度算力需求提供支撑。

魏少军坦言，在现有工艺技术条件的限制下，他们并没有盲目去追最先进工艺，而是依托国际现有的、资本受限的大规模存储资源，通过实现高存储量和大带宽，利用架构创新来弥补工艺劣势，达到追赶国际先进水平的目的。

受访者供图

谈到业内关注度很高的3D堆叠技术，魏少军指出，目前3D技术更多还是应用于“异质集成”，解决的是空间摆放问题，而在“同质集成”上的应用极少。原因在于，同质3D融合带来的成本压力，以及诸多底层问题，至今仍未得到解决。

在东方算芯的技术底层逻辑中，3D堆叠仅仅是一个实现方法，真正的解题核心在于“软件定义”与“近存计算”的结合。软件定义芯片技术解决了高计算效率和高能源效率这两个根本问题；而近存计算则依托国际现有且资本受限的大规模存储资源，主要解决带宽瓶颈，从而实现高存储量和大带宽。

这条技术路线的雏形，可以追溯到二十年前国内集成电路产业的剧变期。2006年，国内集成电路主要处在专业集成电路发展过程中，并开始转向大批量生产。魏少军回忆：“我们当时已经意识到，当工艺进步到14纳米甚至更小线条时，多品种小批量的专用集成电路会面临高昂的单位成本阻力。为此，团队从2006年开始研究可重构计算芯片，也就是软件定义芯片的前身，希望在保证灵活性的同时控制成本。”

他们当时没料到的是，随着2024至2024年大模型引爆算力需求，这项本意应用于超算的技术，在AI算力缺口面前迎来了产业机遇。魏少军说：“人工智能的算力需求可能更为紧迫一点，所以我们就把这个技术用到人工智能来。”

谈及接下来的技术突破，魏少军认为，他们会和国际同行长期处于你追我赶、齐头并进的状态。虽然这条技术路线实现了“用不那么先进的东西就能够实现高性能”，但工艺依然是最终的天花板。“如果哪天我们有更好的工艺，一定会做得更好。”