百度 　　会议对深入学习贯彻党的十九届二中全会精神和习近平总书记重要讲话精神，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，加快建立法律完备、普法深入、执法严格、惩戒有力的统计法治体系作出部署。

　　晶上生成式变结构计算可为我国打破算力芯片“制程工艺茧房”开辟新路径，走出一条用“三流材料、二流工艺”达成“一流能力”的系统工程级创新路线。

　　今年以来，我国以DeepSeek为代表的大模型企业通过算法优化、有针对性的训练和开源生态协作，在使用“缩水版”GPU芯片的情况下，将千亿参数模型训练成本压缩至同类模型的1/10，走出了一条从粗放式算力堆砌向内生式效能提升的新路径。

　　在全球惊叹中国非对称创新奇迹的同时，也要清醒看到，就人工智能（AI）技术和产业自主可持续发展而言，我国仍未摆脱对高端乃至“缩水版”智算芯片等物理器件的依赖。在可以预见的未来，外部环境可能更趋恶劣，封锁遏制常态化、供应链不确定性等挑战难以回避。我国亟需在智能算力层面实现“DeepSeek式突围”，用超限创新解耦当前硬件算力提升与制程工艺进步强绑定的关系。

　　换言之，我国要在AI领域获得与竞争对手可博弈的能力，不仅要在算法层面继续革命、突破“算力茧房”，而且要在算法与物理层面深度融合上实现换道超车，破解“制程工艺茧房”。以生成式变结构计算、软件定义晶上系统（Software defined System on Wafer，SDSoW）为主要内容的晶上生成式体系架构，为解决算法模型与算力载体失配难题、增强软硬件协同算力可持续发展提供了新的技术路径。

　　让计算架构的“鞋”适应算法的“脚”

　　先进的芯片制程工艺能够提供更高的晶体管密度，提升芯片单位面积计算能力，为大模型训练和推理提供更强大的计算资源支持。然而，基于还原论的工程设计范式，芯片制程工艺艰辛迭代获得的物理算力提升，很难被大规模分布式物理系统上运行的软件算法有效利用。芯片峰值计算能力与算法系统性收益存在结构性错位，加之分布式系统在技术体制上受“大规模、低时延、高带宽”不可能三角问题制约，靠简单堆砌千张、万张乃至十万张以上GPU卡的方式，难以满足“规模定律-Scaling low”驱动的大模型训练之非线性算力增长需求。

　　简而言之，由于存算分离体制的冯·诺依曼计算架构，硬件系统设计（如芯片制程、内存带宽、并发单元等）与算法模型的运算特征（如计算密度、数据流模式、精度需求等）之间存在系统性错位。即便芯片制程工艺有所进步，带来了性能增益，也会由于“逐级插损”的系统工程范式大打折扣。

　　突破“制程工艺茧房”，在更高维度上寻求问题的解空间，需要变革传统刚性计算架构及技术物理实现范式。

　　近80年来，传统计算架构一直沿用运算器、控制器、内存储器、输入输出设备几大件组成的冯·诺依曼计算架构。无论是复杂的AI算法，还是简单的数据处理任务，都被“硬塞”进刚性的计算架构之中，奢望“一劳永逸”地处理千变万化的应用。这就好比不管你脚多大，都必须穿37码的鞋才能走路。然而，鞋不合脚就走不快：小脚穿大鞋会绊脚；大脚穿小鞋则会感到疼，结局往往是“削足适履”。

　　化解刚性架构算力与多样化算法间结构性矛盾，需要借助物理学增维求解法则，导入自适应计算架构新机理。

　　2009年，受“自然界伪装大师”拟态章鱼启发，中国科学家在世界上首次提出领域专用软硬件协同变结构计算——拟态计算。如同拟态章鱼，可“随机应变”地隐匿在沙质海底或珊瑚礁等环境之中，拟态计算能让“鞋子”更好地适配穿着它走路的“脚板”。

　　2018年，计算机体系结构大师、图灵奖得主大卫·帕特森和约翰·轩尼诗预言，基于软硬件协同计算语言的领域专用软硬件协同计算架构，将成为今后十年计算机体系架构黄金发展期的主流发展方向之一。前不久，特斯拉Dojo超算公布了其计算范式变革的解决方案，提出硬件架构像变形金刚般随任务变形，实现从“算法适应硬件”到“算法定义硬件”的范式转换。

　　用二流零部件构建一流系统

　　生成式变结构计算的核心在于按算法需求动态重构计算架构，要求算力的硬件载体能够实现以软件驱动物理结构变化，大幅度提升特定计算结构对特定算法的执行效能。SDSoW就是要推动计算架构从“刚性流水线”向“软件可塑形”跃迁，打通生成式变结构计算从理论到技术物理实现的闭环，使得基于二流器件或部件构建一流系统成为可能。

　　具体来说，SDSoW具备五大能力。

　　一是系统破局能力。SDSoW摆脱“核心器件决定论”思维，改变“芯粒、芯片、模组、机匣、机架、系统”的逐级堆砌、逐级插损式工程技术路线，通过晶圆级异构集成实现功能解构—晶上重组，达成功能等价、系统最优的目标，将制程工艺短板通过系统工程方法转化为非主要矛盾。

　　二是整体增效能力。借助晶圆级高密度互连、超短距离、异质异构封装，获得高带宽、低延迟、低功耗的系统增益，SDSoW系统的带宽可提升一个数量级，时延可缩小一个数量级，功耗可降低一个数量级，系统效能可提升三个量级。

　　三是通专融合能力。基于晶圆级系统硬件可编程/重定义架构，可通过软件实时配置或由AI大模型生成SDSoW功能和性能。在同一物理载体上，能根据不同应用需求或使用场景，实现“一平台、多样性”生成式变结构计算，既可满足专用场景特殊算力需求，又能兼顾领域内相对灵活的通用算力要求。

　　四是开源协同能力。通过建立SDSoW开源社区，发布基础互连协议、动态控制器及生成式变结构计算工具链等，SDSoW可构建“中国引领、全球参与”的生态环境，以开放破垄断，形成相对Chiplet（小芯片）路线的比较优势。

　　五是内生安全能力。SDSoW可从源头上应对开放生态带来的新域新质安全挑战，通过引入内生安全架构实现开放可控，即便供应链欠安全，仍能保证开放条件下该系统具有“开箱即用、默认安全”的网络弹性。

　　总之，晶上生成式变结构计算可为我国打破算力芯片“制程工艺茧房”开辟新路径，走出一条用“三流材料、二流工艺”达成“一流能力”的系统工程级创新路线。通过应用与设计、算法与算力的垂直整合，解耦当前我国算力基础设施产品对芯片先进制程工艺的强依赖关系，最大程度获取体系结构与工艺进步的综合增益。晶上生成式变结构计算也能为全球智算普惠提供中国方案。

　　基于晶圆级集成/封装的生成式变结构计算，开辟了算法架构突破与物理载体革命、算法工程实现与计算范式创新深度耦合的新方向。目前，应尽快推动根理论突破，重点攻关晶上热力学、异构集成理论、可重构架构数学描述等底层理论；持续加强根技术攻坚，突破晶圆级键合、3D互连、晶圆级操作系统、生成式结构计算语言/编译器等关键技术，实现从架构设计、物理实现到技术应用自主生态；多维推进根产业培育，以智能驾驶、具身智能、工业数字孪生、AI一体机等新兴市场需求为牵引，通过“场景开放+体系创新+生态聚合”三位一体模式，以超限创新、超常规举措突破“小院高墙”“遏制封锁”，蹚出一条中国特色技术平权和产业可持续发展之路。（作者：邬江兴 系中国工程院院士）