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

一、背景与总体目标

二、三大关键技术（突破传统计算局限）

1. 生成式变结构计算（突破 EPF 困境）

• 核心创新
  ：
• 引入时间维度（T），构建 “EPFT 四维优化空间”，通过动态重构硬件资源与任务的映射关系，以 “结构内生多样性” 应对 “应用需求多样性”。
• 资源元素化抽象：将软硬件资源拆解为可编程基础单元（如算核）；动态聚合机制：基于服务质量评估实时调整资源组合。
• 系统实现：全栈式工具链
  （覆盖应用全生命周期）：

  工具链模块	核心功能
  应用部署计算图生成引擎	接受领域专用语言描述，生成基于基础算核库的部署计算图，标注性能要求
  任务划分引擎	多层级划分计算图，结合演化算法最小化资源占用，输出静态 / 动态任务 IR
  目标结构与代码自动生成引擎	多目标优化获取帕累托最优解，生成硬件 RTL 代码与配置代码
  系统运行时引擎	双向感知矩阵支持资源动态伸缩与重组，实现任务 - 资源协同优化
  模拟仿真平台	覆盖编译流程，验证目标代码与中间表示的正确性

2. 软件定义互连（SDI：构建柔性计算骨骼）

• 三大核心可定义能力
  ：

  可定义维度	具体能力
  端口可定义	协议类型（标准 / 专用 / 自定义）、工作模式（信号速率 / 绑定模式）、QoS 策略可配置
  模式可定义	交换方式（电路 / 分组）、通信模式（单播 / 组播 / 广播）、拓扑结构（星型 / Mesh）动态调整
  协议可定义	支持异构协议解析、转换与内容处理（加密 / 识别 / 正则匹配）

• 技术路线（三步走）
  ：

1. 阶段 1：支持软件可定义的标准协议（Ethernet、PCIe、SRIO、FC 等），首款芯片 SDI3210 已落地；
2. 阶段 2：支持软件可定义的专用协议（行业协议、军标协议、AI 集群互连协议）；
3. 阶段 3：实现用户自定义协议，提供灵活编程接口满足个性化需求。

3. 晶圆级封装（SDSoW：物理载体革新）

• SDSoW 与传统封装技术对比
  ：

  对比维度	传统封装（CoWoS/3D 封装）	晶圆级封装（SDSoW）
  集成规模	受光罩尺寸限制，仅支持小规模集成	晶圆级异构集成（2D/2.5D/3D），支持大规模集成
  工艺兼容性	单一制程为主	支持多工艺（130nm~7nm）、多材料（硅 / 砷化镓）
  算力密度（28nm）	传统水平	较传统方案提升3 个数量级
  通信时延	较高	较传统方案降低1 个数量级
  核心优势	技术成熟度高	为生成式变结构计算提供高密度物理基座

三、三大支撑体系（保障技术落地）

1. 超融合算力网络（解耦算网存割裂）

• 范式革新
  ：从传统 “业务透明转发” 转向 “多模态共生”，构建 “业务域→模态域→功能域→资源域” 四层元素化建模，支持网络体制 “APP 化” 动态加载。
• 关键技术突破
  ：
• 多模态寻址路由：融合身份 / 内容 / 地理空间标识，满足智能电网低延迟控制需求；
• 算力卸载优化：数据中心交换节点执行数据规约操作，较传统架构降低传输规模60%+。

2. AI 内生安全（安全与效能融合）

• 核心架构：DHR 动态异构冗余
  ：
• 自免疫：异构性阻断协同攻击，攻击成功率 <5%；
• 自修复：冗余裁决保障服务连续性；
• 自验证：实时审计安全状态。
• 原理：部署异构执行体（算法 / 硬件），通过多模裁决器比对输出，差模输出触发防御；
• 三大核心能力：
• 实践场景
  ：人脸识别（模型异构化解码深度伪造攻击）、L4 级智能驾驶（功能安全与网络安全一体化）。

3. 算能一体化（EFLM：解决绿电利用难题）

• 核心矛盾
  ：AI 算力激增（如 GPT-4 单次训练耗电42.4 吉瓦时，≈4.2 万家庭年用电）与新能源（风电 / 光伏）波动性的不匹配。
• 解决方案
  ：
• 时分复用架构（TMFC）：通过开关矩阵将物理并联转为时分动态连接，解耦源荷平衡；
• AI 优化大脑：三级调度体系实现毫秒级源荷匹配，新能源利用率趋近理论极限，支撑 “东数西算” 节点绿电占比超80%。

四、产业意义（三重颠覆性价值）

1. 路径颠覆
   ：SDSoW 以系统工程突破制程限制，实现 “三流材料→一流能力”；
2. 范式颠覆
   ：SDI + 生成式变结构计算重构计算范式，从 “固定架构适配任务” 转向 “动态架构响应需求”；
3. 安全颠覆
   ：DHR 架构实现 “未知攻防”，为 AI 大规模应用提供可信基座。

4. 关键问题

问题 1：生成式变结构计算通过何种技术路径突破传统计算的 “EPF 困境”？其核心理论模型是什么？

答案：传统计算架构面临 “性能（P）- 效能（E）- 灵活性（F）” 的 EPF 困境（优化任意两者必牺牲第三者），生成式变结构计算通过引入时间维度（T） 构建 “EPFT 四维优化空间” 突破该困境；核心理论模型是：

1. 资源元素化抽象
   ：将软硬件资源拆解为可编程基础单元（如算核），表达为矩阵形式（(R_{Anch_{N}}^{t})，t 为时间、N 为架构序号、A/B/C 为不同资源类型）；
2. 动态聚合机制
   ：基于服务质量评估（S）动态调整资源重构方法（L），重构函数为(L^{t_{j}}=fleft(L^{t}, S^{t_{j}}right))，在 EPFT “微分” 时段实现多任务最优架构，“积分” 区间形成 EPF 完备交集，最终实现硬件资源与计算需求的实时适配。

问题 2：软件定义互连（SDI）的核心能力如何解决传统互连架构的刚性瓶颈？请结合其技术路线说明落地节奏。

答案：传统互连架构因协议 / 拓扑 / 带宽固定，存在动态负载适配差、通信效率低、扩展性弱的刚性瓶颈；SDI 通过端口、模式、协议全维可定义解决该问题：

• 端口可定义：灵活配置协议类型（标准 / 专用 / 自定义）、QoS 策略；
• 模式可定义：动态调整交换方式（电路 / 分组）、拓扑结构（星型 / Mesh）；
• 协议可定义：支持异构协议解析与转换，实现数据灵活处理。

其技术路线分三步落地，确保兼容性与演进性：

1. 阶段 1（已落地）：支持软件可定义的标准协议（Ethernet、PCIe 等），首款芯片 SDI3210 实现多标准协议兼容；
2. 阶段 2：支持软件可定义的专用协议（行业协议、AI 集群互连协议），满足定制化高性能需求；
3. 阶段 3：实现用户自定义协议，提供编程接口满足个性化场景。

问题 3：算能一体化（EFLM）系统如何解决 AI 算力激增与新能源波动性的矛盾？其对 “东数西算” 工程的支撑作用体现在哪里？

答案：EFLM 系统通过 “架构创新 + AI 调度” 双路径解决矛盾，具体如下：

1. 架构创新：采用时分复用架构（TMFC），通过开关矩阵将新能源（风电 / 光伏）的物理并联转为时分动态连接，解耦 “源（新能源）- 荷（AI 算力）” 平衡问题；
2. AI 调度：构建三级调度体系，实现毫秒级源荷精准匹配，使新能源利用率趋近理论极限。

对 “东数西算” 工程的支撑作用：EFLM 系统可大幅提升算力节点的绿电利用率，直接支撑 “东数西算” 工程中 “节点绿电占比超 80%” 的目标，同时通过 “抵近服务” 为西部节点的垂直行业大模型提供短时高强算力支持，消除新能源与算力负载的时空错配，为工程落地提供可持续的能效保障。