总结

这篇文章探讨了一个由20人组成的国内团队，提前实现了DeepSeek的构想，并推出了名为SRDA的系统级数据流计算架构，试图从硬件源头解决当前AI算力的核心瓶颈。文章详细分析了SRDA架构如何应对大模型训练与推理中的技术挑战，并探讨了其设计思路对AI算力基础设施的潜在影响。

关键点

• 20人团队提前实现DeepSeek构想，推出SRDA架构，试图从硬件源头解决AI算力瓶颈。
• 当前AI算力强依赖于制程、工艺等非芯片设计因素，GPGPU的局限性日益凸显。
• DeepSeek论文分析了大模型训练与推理面临的技术挑战，SRDA架构浮出水面。
• SRDA架构尝试从根本上调整AI计算的结构，采用数据流驱动的设计理念。
• SRDA计划采用3D堆叠工艺，将大容量、高带宽内存集成在计算芯片上。
• SRDA架构构建统一的片内、片间至节点间高速互联网络，解耦计算与通信。
• SRDA的设计支持多种数据精度，适应不断演进的AI模型和算法。
• SRDA架构希望通过减少数据搬运和通信等待来提升算力利用率和成本效益。