_人工智能与先进计算融合创新关键技术与基础支撑体系研究_蓝皮书_57页_4mb

人工智能与先进计算融合创新关键技术与基础支撑体系研究总结

核心内容

人工智能与先进计算的融合创新正成为推动计算范式变革的关键路径。当前，面对“高智能、低时延、零信任”的极致算力需求，传统计算架构已难以满足多样化、动态化、高密度的计算场景。为此，研究提出以“结构内生多样性”应对“应用需求多样性”，构建以晶上生成式变结构计算、软件定义互连（SDI）、晶圆级封装（SDSoW）和超融合算力网络环境为核心的融合体系。该体系旨在实现智能驱动决策、安全融入基因、能效突破极限，为全球数字经济构建高可靠、高可信、高效能的智能底座。

主要观点

1. 生成式变结构计算

   • 通过动态重构硬件资源与任务映射关系，解决“EPF困境”，实现计算架构从“固定适配任务”向“动态响应需求”转型。
   • 采用“结构内生多样性”策略，通过元素化资源管理实现资源的动态聚合与分散，提高利用率，降低成本。
   • 基于多目标优化算法实现系统架构的帕累托最优解，提升性能、功耗与面积的综合效益。

2. 软件定义互连（SDI）

   • SDI实现了互连协议、端口类型、拓扑结构、带宽分配、互连模式等关键参数的软件定义，构建“协议可编程、带宽可定义”的柔性连接网络。
   • 支持异构协议转换、灵活的流式处理操作，提升通信效率与系统适应性。
   • 通过AI算法预测网络负载，实现网络拓扑的动态生成与持续优化，构建“智能优化网络，网络支撑AI”的良性循环。

3. 晶圆级封装与SDSoW

   • SDSoW通过晶圆级异构集成，打破传统制程工艺的限制，实现算力密度提升3个数量级。
   • 具备系统破局、整体增效、通专融合、开源协同、内生安全五大能力，推动算力网络从“制程依赖”向“结构驱动”转变。
   • 为生成式结构计算提供高密度物理基座，支持多层级、多颗粒度的硬件资源拼装与重构。

4. 超融合算力网络环境

   • 聚焦“算网存”一体化，构建支持多样化应用场景的智能网络基础设施。
   • 突破传统网络发展范式的瓶颈，如单一IP体系限制、网络与业务耦合、安全与性能难以兼顾等问题。
   • 采用“网络环境与技术体制分离”的新范式，实现网络资源的动态聚合、灵活配置与多模态支持，支撑未来复杂计算场景的高效协同。

关键信息

• 生成式变结构计算：通过动态重构实现硬件与任务的实时适配，支持多种计算结构共存，提升灵活性与可扩展性。
• SDI：实现协议、带宽、互连模式的软件定义，构建柔性网络，支持异构设备与协议的高效互联。
• SDSoW：通过晶圆级封装实现异构芯片的高密度集成，突破传统制程限制，提升算力密度与系统效能。
• 超融合算力网络：构建“网络即服务”的新型基础设施，实现算力、存储、网络的全要素协同，支持多样化业务需求与网络性能优化。

技术支撑体系

技术愿景

人工智能与先进计算的融合，将推动计算范式从“工具赋能”向“体系重构”跃迁，构建“智能驱动决策、安全融入基因、能效突破极限”的新型计算系统。通过SDI、SDSoW、超融合网络等技术的协同演进，实现从物理层到业务层的全维度可定义、可重构、可优化的网络与计算体系，为数字经济、智能交通、智能终端等提供底层支撑与技术保障，推动全球算力网络向高效、智能、安全、可持续方向发展。