国产算力突破!OpenCSG和燧原科技宣布合作

文章讲述了国产算力在AI驱动的AIGC领域中的重要性,特别是在高性能需求增长的背景下。OpenCSG与燧原科技的战略合作推动了算力市场的建设,特别是大模型生态社区的发展,旨在提供自主可控的算力解决方案,降低成本并满足市场增长需求。

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AIGC市场的加速落地,算力市场形成一个巨大的缺口,国产算力助力行业发展

AI发展的三大核心要素——算力、算法和数据,共同构成了推动AIGC领域的快速发展的基础。在AI模型的训练和推理过程中,算力尤为关键,它直接影响到模型的性能和效率。

随着该行业的快速发展与产品的高迭代速度,对于高性能计算资源的需求急剧增加,基于这样的背景下,国产算力的发展显得尤为重要。

国际市场环境的变化和国内对于技术自主可控的追求,国产算力产业迎来了新的发展机遇。据相关数据显示,2025年我国算力核心产业规模将达到6.8万亿元,正在向政务、工业、交通、医疗等领域渗透,算力需求位居全球第二,数字化转型的渗透,使得这一需求正在持续增长。

我们看到,国内企业已经开始加大研发投入,致力于开发性能更强、自主可控、成本可达的算力解决方案,以满足国内市场对于AI算力的需求。其中以燧原科技为代表的公司凭借其强大的技术研发实力和创新能力,已推出一系列具有竞争力的AI训练和推理产品,并应用于多个行业的多个场景,实现了算力普惠,并加速了国产化算力的应用落地。

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OpenCSG与燧原科技建立战略合作关系,算力上线传神社区

日前,燧原科技的算力资源已经成功上架OpenCSG,OpenCSG也与燧原科技达成全面战略合作。以算力为抓手、共建繁荣的生态社区为支撑,双方的合作将聚焦于算力市场及大模型生态社区的建设这一目标,致力于国产算力技术驱动社区快速发展,希望能够继续在技术上实现创新突破,从而进一步实现在算力方面的降本增效,满足市场日益增长的需求。

OpenCSG作为国内开源大模型第一生态,在大模型生态社区方面,尤其是开发者生态,有着丰富的经验。双方将共同搭建终端用户和国产算力的闭环,为社区用户落地提供更好、更负担得起的解决方案。

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关于OpenCSG

  • OpenCSG 异构算力交易平台

OpenCSG的异构算力平台是算力资源交易服务平台,致力于连接算力资源方和使用方,打通资源交易的壁垒。对于资源方,我们的平台提供了统一的管理中心,让其可以轻松地将不同芯片架构的算力资源接入到我们的网络中。对于使用方,我们的平台提供了丰富的算力资源选择,让用户可以根据自身需求,轻松找到性价比最高的算力资源。

  • StarCloud算力算法调度平台

StarCloud平台是一个高效的算力资源和模型算法调度管理平台。我们的算力资源调度层集成了HPC和云原生两种算力引擎,确保了资源的灵活调度和优化管理。同时,我们的算法调度层提供了完整的大模型训练、微调、推理、部署和监控能力,让用户能够根据自己的需求,轻松选择和使用StarCIoud的先进服务,赋能业务,提升效率。

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关于燧原科技

燧原科技专注人工智能领域云端和边缘算力产品,致力为通用人工智能打造算力底座,提供原始创新、具备自主知识产权的AI加速卡、系统集群和软硬件解决方案。凭借其高算力、高能效比的创新架构和高效易用的软件平台,产品可广泛应用于泛互联网、智算中心、智慧城市,智慧金融、科学计算、自动驾驶等多个行业和场景。

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OpenCSG携手燧原科技,共推大模型生态发展

燧原科技创始人兼COO张亚林表示:“AIGC新时代创造了新的机遇,伴随着大模型的快速演进,AIGC产业将延伸出完整产业链,需要云服务、大模型、应用场景和开发者共同努力,以人工智能技术与产业融合创新为导向,探索国内人工智能技术升级和产业增长的新路径,携手构建软硬件协同生态,为中国人工智能产业赋能。”

OpenCSG创始人&CEO 陈冉表示:“大模型发展日新月异,迭代迅速。OpenCSG作为国内开源大模型的生态领军企业,看到越来越多的开发者投入了生态,并想找到自主可控的、经济实用的、能够用起来的智算方案。我们和燧原科技的合作将会让广大的研发者受益,且能够找到很多选择性。期待OpenCSG和燧原科技一起为中国大模型生态摇旗呐喊,共同打造新质生产力。”


 “      关于OpenCSG

开放传神(OpenCSG)成立于2023年,是一家致力于大模型生态社区建设,汇集人工智能行业上下游企业链共同为大模型在垂直行业的应用提供解决方案和工具平台的公司。

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<think>好的,我现在需要解决用户的问题,用户之前已经询问了天数智芯、沐曦壁仞科技的比较,现在根据新的引用内容,用户想确认云T10/T11是否为科技的产品,并比较其与壁仞科技的关系。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,确保正确引用信息。 首先,引用[1]中提到“壁仞科技成立于2018年3月,上海,专注人工智能云端计,芯片采用自主架构DPU,产品包括推理、训练、软件平台,训练型云T10/T11,推理型云i10”,这里提到的云T10/T11i10看起来像是壁仞科技的产品。但引用[3]中提到“科技的产品矩阵包括云T1x、T2x训练卡i10、i20推理卡,支持MIG技术”,这里显示云i10i20属于科技。这似乎存在矛盾,因为引用[1]将云产品归于壁仞科技,而引用[3]归于科技。 需要仔细检查引用内容是否有误。根据行业知识,科技确实有云系列产品,而壁仞科技的产品线可能不同。可能存在引用混淆的情况,比如用户提供的引用[1]可能误将的产品归于壁仞科技。需要指出这种可能的错误,并澄清两家公司的产品归属。 接下来,用户要求比较科技壁仞科技的关系。两者都是中国AI芯片公司,但属于不同的企业。需要分析他们的产品线、技术特点市场定位。例如,科技可能专注于训练推理卡,而壁仞科技可能有不同的产品策略。需要根据引用内容已知信息进行比较,同时指出可能的引用错误,并给出正确的信息。 此外,用户之前的问题中提到了天数智芯、沐曦壁仞科技的比较,现在转向科技壁仞科技,需要确保回答的结构清晰,分点说明产品归属技术对比,同时指出引用中的混淆点,确保用户正确理解两家公司的关系及产品线。</think>### 云T10/T11的产品归属及与壁仞科技的关系分析 #### 1. **云T10/T11的产品归属** 根据引用内容,**云T10/T11实际为科技(Enflame)的产品**,而非壁仞科技(Biren Technology)。 - **引用[1]存在混淆**:文提到“壁仞科技”时错误地将科技的产品“云T10/T11”归入其名下。实际上,引用[3]明确指出科技的产品矩阵包含训练卡(云T1x/T2x)推理卡(云i10/i20),且云T10/T11是其第一代训练芯片[^3]。 - **技术特征佐证**:科技的云T10/T11支持**MIG(多用户隔离)技术**(英伟达A100才引入的特性),并采用2.5D封装、SIP结构等自主设计[^2][^3],这些技术细节与科技的公开资料一致。 #### 2. **科技与壁仞科技的关系** 两家公司均为中国AI芯片领域的头部企业,但定位技术路线存在差异: - **产品方向**: - **科技**:聚焦**云端AI训练与推理芯片**,产品覆盖全栈(训练卡T1x/T2x、推理卡i10/i20),重点突破大模型训练场景[^3]。 - **壁仞科技**:以**通用GPU架构(BR100系列)**为核心,强调“单芯片超越英伟达A100”,同时布局AI推理与图形渲染[^1]。 - **技术特色**: - 科技的云T10/T11通过**MIG技术**提升多任务并行能,且早期即支持国产化软件生态适配[^3]。 - 壁仞科技则采用**Chiplet设计**自主指令集,通过高带宽互联技术(如Enflame Smart Link)优化大规模集群训练效率[^2]。 - **商业化进展**: - 科技已与腾讯云、浪潮等企业合作,产品在数据中心场景逐步落地[^3]。 - 壁仞科技凭借创始团队的英伟达背景,快速推进与互联网大厂的合作,但面临美国技术管制压[^1]。 #### 3. **关键对比总结** | **维度** | **科技(云T10/T11)** | **壁仞科技** | |------------------|----------------------------------------------|-----------------------------------------| | 核心产品 | 训练卡(T系列)、推理卡(i系列) | 通用GPU(BR系列)、推理芯片 | | 技术亮点 | MIG支持、2.5D封装、软件生态兼容性 | Chiplet架构、高带宽互联、自主指令集 | | 应用场景 | 大模型训练、云端推理 | AI训练、图形渲染、边缘计 | | 商业化优势 | 与云计厂商深度绑定 | 创始团队背景强、融资规模大 | #### 代码示例:产品参数对比 ```python class AI_Chip: def __init__(self, company, model, type, tech_features): self.company = company self.model = model self.type = type self.tech_features = tech_features # 科技产品 t10 = AI_Chip("科技", "云T10", "训练卡", ["MIG", "2.5D封装", "FP1686 TFLOPS"]) i10 = AI_Chip("科技", "云i10", "推理卡", ["多实例GPU", "低功耗设计"]) # 壁仞科技产品 br100 = AI_Chip("壁仞科技", "BR100", "通用GPU", ["Chiplet", "HBM3", "PCIe 5.0"]) ``` #### 结论 - **产品归属**:云T10/T11属于科技,引用[1]存在信息混淆需修正。 - **竞争关系**:两者均瞄准国产替代,但更专注云端AI全栈,壁仞偏向通用GPU与生态整合。若需高兼容性训练卡,占优;若需兼顾图形与AI计,壁仞更适配[^2]。 --- ### 相关问题 1. 科技的MIG技术与英伟达有何异同? 2. 壁仞科技的Chiplet设计如何突破瓶颈? 3. 国产AI芯片在应对美国技术管制时采取了哪些策略?
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