天數智芯架構路線圖公布：2027年天權架構將全面超越Rubin架構！

芯智訊 2026-01-28 11:07

2026 Siemens EDA Forum 七大核心環節全景解析 測試中斷？接觸漂移？5 道題找到根因

1月27日晚間，國產國產GPU廠商天數智芯通過官方微信，介紹了其于26日在“智啟芯程”合作伙伴大會上發布的未來3年的產品“架構路線圖”，聚焦打造“高質量算力”，以通用芯片為底座，提供高效率、可預期、可持續的AI++算力系統，以多項獨創技術賦能應用場景。

根據該路線圖顯示，天數智芯2025年的“天樞架構”可對標英偉達Hopper 架構，支持 FP64-FP4 多精度；2026 年的天數“天璇架構”可部分對標 Blackwell 架構，并新增 ixFP4 精度支持；2026 年的天數“天璣架構”可全面超越Blackwell，覆蓋全場景 AI / 加速計算；2027年的天數“天權架構”可全面超越 Rubin 架構，支持更多精度與創新設計。

值得一提的是，在“智啟芯程”合作伙伴大會上，天數智芯還發布了邊端算力產品“彤央”系列，并全面展示多行業深度應用案例及開放生態建設成果，以布局云邊端的全場景產品與解決方案，與產業鏈上下游的客戶和生態伙伴共繪算力賦能千行百業的發展藍圖。

據介紹，“彤央”系列產品，完成“云+邊+端”全場景算力布局。“彤央”系列承載著“賦能邊端智慧，連接物理空間”的核心愿景，成為AI（人工智能）與物理世界融合的關鍵媒介。

具體來說，此次發布的四款“彤央”系列產品形態各異、各有側重：彤央TY1000算力模組采用 699pin 接口，以口袋大小集成行業級算力與開放生態，實現便攜化部署；彤央TY1100算力模組集成ARM v9 12核CPU與自研GPU模組，以充沛算力提供多元選擇；彤央TY1100_NX 算力終端憑借更大顯存成為高性價比之選，堪稱邊端算力“小鋼炮”；彤央TY1200 算力終端則以 300TOPs的極致性能與小巧身材，為 AIPC、具身智能等前沿場景提供核心支撐。

天數智芯副總裁郭為表示，彤央系列產品的目標是做到邊端大算力國內第一，為物理AI連接物理世界提供最優載體，推動生成AI向“會做事”的物理AI轉型。

在合作伙伴大會上，天數智芯還首次公開了公司產品和解決方案在互聯網、金融、醫療、科研等領域規模化落地成果，以及在具身、工業、商業、交通智能等領域的標桿案例，全面印證國產算力的成熟與可靠。

以下為天數智芯官方介紹：

邁向高質量算力

（天數智芯AI與加速計算技術負責人單天逸）

大家好，我是天逸。很榮幸給大家做邁向高質量算力的報告，算力是數字經濟的核心生產力，已經被運用在千行百業。但“規模堆砌式” 的傳統路徑，正讓行業面臨能效比偏低、創造力不足，實際使用困難等問題；而本次合作伙伴的目標，正是與各位共同探討“如何將算力從‘量的擴張’轉向‘質的躍升’”，報告里會公布天數在這一領域的實踐成果，并且介紹現在和未來的架構路線圖。

讓我們回望20世紀，我們用測量與連接去探索已有的世界，去探索大自然的奧秘。我們在這期間取得了非凡的成就，我們有了電子顯微鏡，有了 GPS，有了手機，有了電視，我們能夠看得更細，看得更遠，連得更廣，連得更準。但這一切，都還停留在對已有世界的測量與連接。

21 世紀，我們不再受限于對已有世界的探索。我們可以通過計算去創造新的事物，所以我們有了 Earth2，有了 AlphaFold，有了 GPT，有了 Deepseek，這些AI工具創造以前自然界從未擁有的東西，他們正在幫助我們創造一個全新的世界。

從“發現已知” 到 “創造未知”，算力，正是這場變革的核心引擎。

過去十年是算力野蠻增長的十年，規模的快速擴張確實帶來了階段性的產業繁榮。但繁榮背后，是難以忽視的效率困局。推理場景的平均利用率不足 20%，訓練場景的平均利用率也僅在40%出頭，我們的理論算力一路飆升，可到了實際應用場景里，效率卻大打折扣。這種粗放式發展，直接導致了能效比失衡、算力資源嚴重浪費的問題。

那什么導致的這些問題？就像我們開車行駛，會發現我們可能面對各種各樣的復雜情況，比如雨雪冰雹天氣，崎嶇的土路，蜿蜒的山路，荒蕪廣袤的戈壁；而我們所處的物理、芯片、系統世界也面臨同樣的挑戰，計算，通訊，存儲都會給我們帶來各種障礙。所以幻想奔跑在平坦的賽道上毫無意義，我們要做的是越野車，面對種種不利的場景也能披荊斬棘，一往無前。

下面，我們來聊聊更核心的命題——芯片與創造。

我們不妨做個類比：

我們來用“應試教育”舉例子，專用芯片，誕生目標非常明確，就是為了加速特定算法、特定指令，比如矩陣乘法、Softmax 這些主流任務，在限定的“題庫” 里，它可以完成。

但天數所代表的通用芯片不一樣。通用芯片的設計哲學，就是為了回歸計算本質，支持所有種類的計算。它既能高效支持的當前熱點任務，也能從容支持那些我們還沒想象到的全新算子、全新架構。

所以我們一直堅信：不要讓算力的僵化，限制算法的進化。

硬件，絕不應該成為束縛算法探索的枷鎖，而要做孵化新算法的堅實底座。

大家不妨回想一下人類的飛行史：

當我們執著于模仿鳥類拍打翅膀時，我們始終飛不上天；直到我們放下機械模仿，建起風洞去研究空氣動力學，去探索飛行的本質規律，人類才真正學會了飛行。

今天，天數智芯的芯片，就想成為新世紀的“算力風洞”。幫助每一位研究者，去探索智慧的本質和邊界。

大家可能要問天數的芯片，到底憑什么能支持未來的算法？

答案很簡單：我們不設限。

接下來，我們回歸計算的本質——

我們的芯片支持的不是某一類、某一種計算，而是幾乎所有的數學運算圖譜。從 Scalar、Vector、Tensor 到 Cube，從 FP64 到 FP4，從 MMA 到 DPX，不管是 AI 的 Attention 機制、前沿的科學計算，還是未來的量子計算相關模擬，我們全都支持。

再來看右邊這張圖—— 這是天數芯片的計算執行圖。

大家可以看到，大任務、中任務、小任務，會被精準分配到不同的計算單元里。這就像一個規劃科學的城市交通網，不會因為一輛重型卡車的通行，就堵死了所有的路。

而這背后，還有一個核心優勢——超高密度的多任務核心。

這種多核心架構，讓我們能實現更細粒度的任務拆解與分配，告別算力浪費，拉高計算效率。

我們把未來的高質量算力定義為：

第一，高效率: 能為客戶創造最優的 TCO，實實在在幫客戶節省使用成本。這就像一輛性能強悍的越野車，既能在平坦大道上疾馳，更能翻山越嶺、闖過泥濘崎嶇的路。

第二，可預期：我們可以通過精準的仿真模擬，讓客戶在拿到芯片、部署算力之前，就能清晰預判最終的性能表現，做到所見即所得。

第三，可持續：從現在主流的 CNN、RNN，到當下火熱的 Transformer，再到未來還未誕生的全新算法，我們的算力始終能無縫適配。今天能用，明天更能用。

讓我們把目光聚焦到天數芯片的高效率。

在當前PD 分離的架構下，我們的芯片不只是單純做計算—— 還要扛下通信、KV 數據傳輸這些關鍵任務。

這些任務要是串行處理，效率會大打折扣；可要是直接并行跑，又很容易出現“任務撞車”，導致算力擁堵。

針對這個痛點，我們專門打造了IX并行任務處理模塊。

它就像一位經驗老道的交通交警，能精準調度 KV 傳輸、多路多流、計算與通信等各類任務，讓它們并行不沖突。

最終，這個模塊直接幫客戶實現了端到端 30% 的性能躍升！

不止于此，我們還有IX Attention 模塊。

Attention底層涉及exponent，reduce，MMA，Atomic等組件，我們的IX-Attention模塊把這些部分有機地拼裝到一起，

這個模塊像一個樂隊的指揮一樣，讓他們和諧地一起工作，最終實現了20%的性能提升，讓大模型推理的“長上下文”不再可怕。

我們來看下我們的老朋友階躍星辰。

他們在文生視頻、文生圖等領域的實力有目共睹。在合作中，我們沒有止步于“能跑”，而是深入底層，聯合研發定制化的量化算法。

我們嘗試了 Smoothquant、GPTQ、分組量化等多種方案，針對模型的不同層、不同精度，動態選擇最精準的量化方式。最終，我們在完全不損失模型效果的前提下，硬生生把性能提升了80%！

同時，反量化帶來的開銷我相信也讓很多軟件優化工程師頭疼，即使在國際主流GPU也是不可回避的難題，

天數的IX-QUANT模塊實現了幾乎無損的反量化，再原有基礎上又提升了50%的性能，

正是這“組合拳”，讓我們在實際業務中，性能全面超越了國際主流產品。

說完了效率，我們再說第二個核心——可預期。

我給大家舉個生活里的例子：你想裝修一套房子，預算 20 萬、工期 3 個月。要是沒做 3D 預覽、沒畫設計圖就直接動工，最后大概率會出問題 —— 瓷磚和沙發風格不搭，原本 20 萬的預算花到了 30 萬。

裝修房子尚且如此，建設算力中心、搭建算力集群這種大工程，要是沒有可預期性，后果可想而知。

而我們這套仿真系統的目標，就是零意外、可預期。

你只需要把左上角的軟件代碼輸入進來，系統會自動整合算力生產者（GPU）、CPU、網卡、PCIE 等硬件組件，匹配網絡拓撲，再結合軟件策略、投機策略、Streaming LLM 策略、前綴匹配等各類策略，最終精準輸出 Deepseek、千問等任意模型的性能表現。

所以我們的產品會實現

“零意外”： “預判性能”，避免“意外的驚喜”；

“可預期”：從單卡到萬卡集群的 “精密擴展”。

說完了可預期，我們來談第三個核心要素——可持續。

為什么要強調可持續？因為現在的算法演進太快了，我們經常會遇到所謂的“計算墻”“傳輸墻”“存儲墻”。只有具備可擴展性，才能最大程度這些墻帶來的系統瓶頸，滿足未來未知的計算需求。

我們統一了芯片內與芯片外，來構建我們的算力系統。

所以我們不提scaling up和scaling out，讓我們從體系結構的微觀視角，來看看我們的系統是如何構建的：

大家都知道，數據的流動是系統設計的核心，我們把系統的數據流動定義為六層。

1.在核心內部：不同的寄存器將數據發給共享內存（Share Memory）；

2.不同的核心組成CG，Share Memory把數據匯總給CG。

3.在芯片內部：不同的共享內存匯總給計算集群（CG），不同的 CG 再匯總給整個芯片（Chip）；

4.在節點內部：不同的芯片將數據匯總給交換機（Switch）；

5.在機柜內部：不同的節點交換機匯總給機柜交換機；

6.在集群之間：不同的機柜互聯互通，最終完成巨量的計算任務。

這個系統，就像一支整齊劃一的交響樂隊為產生智慧而協同共鳴。

硬件是基石，我們將會提供怎樣的軟件來驅動這個龐大的系統呢？大家都知道：

從上世紀七十年代開始，軟件經歷了從驅動單片機，到個人 PC，到單機服務器，再到小型集群。

這一個又一個范式的轉變，不僅見證了社會的變遷，更是生產力爆發的源泉。

在未來，我們要從軟件驅動芯片/單機變為軟件驅動整個系統。

建立“軟件驅動算力系統” 的全新范式！

用軟件的“智慧”，去釋放硬件的“潛能”！

我們的可持續同時體現在不斷更新的軟件棧和軟件系統

三類庫共同支持和保障多場景的高效運行

底層庫是基石：

AI 庫：承接 AI 任務的算法與加速需求；

通訊庫（ixccl）：解決多機多卡的協同問題，支撐大規模算力集群的互聯；

加速計算庫：提供傳統科學計算的基礎算法模板。

模型與計算中間層是支柱：

在基石之上，我們直接支撐各類神經網絡模型CNN，Transformer，LSTM與高性能計算的各個領域

上層是繁榮的應用生態：

基于穩固的基石與支柱，我們開拓出廣闊的應用空間。

我們提供各類AI應用DeepSeek，SORA等。

我們同樣支持AI4Sci的相關應用包括蛋白質結構預測（AlphaFold）、醫療影像分析（Clara）、氣候模擬（Earth2）等

我們還會提供量子計算的平臺cudaQ，分子動力學Gromacs，大規模方程組求解器HPL等。

我們把我們的整個系統稱之為“AI++算力系統”，大家都知道C和C++，意思是自我迭代，不止于AI。

200 多年前，瓦特改良了蒸汽機。

從此蒸汽機成為連接能源和物理的橋梁，以這臺機器為動力源頭，火車穿梭大地、輪船遠航深海，第一次工業革命就此爆發，徹底顛覆了人類的生產與生活方式。

而今天，天數智芯所構建的算力系統，正成為一座全新的橋梁—— 一座連接算法創新與物理世界的橋梁。

我們的算力，能支撐 AlphaFold 破解生命的未解之謎，探索基因密碼的終極答案；我們的算力，能模擬并糾錯量子計算，為下一次計算范式的變革，鋪平前行的道路。

200 多年前，誰掌握了蒸汽機，誰就握住了開啟工業革命的鑰匙；

200 多年后，誰擁有了頂尖的算力系統，誰就有資格引領新一輪產業革命的浪潮。

因為我們堅信：算力系統，就是我們新時代通往未來的“風洞”，承載著人類科技向未知探索的無限可能。

但我們仰望星空，發現北斗七星在幫我們指引著前行的方向，我們也相信我們的算力系統也能為高質量算力的發展指引方向。

千呼萬喚使出來，下面我們就公布一下公司現在和未來的架構路線圖

分為時間節點布局與階段目標兩部分：

按年份推進的產品迭代，逐步實現對行業主流架構的對標與超越：

2025 年，天數天樞架構：對標Hopper 架構，支持 FP64-FP4 多精度；超越 Hopper Attention 效率超 90%；

2026 年，天數天璇架構：部分對標 Blackwell 架構，新增 ixFP4 精度支持；

2026 年，天數天璣架構：全面超越 Blackwell，覆蓋全場景 AI / 加速計算；

2027 年，天數天權架構：全面超越 Rubin 架構，支持更多精度與創新設計。

我們的階段發展目標

Phase I（2027 年之前）：核心是超越行業標桿架構（Hopper、Blackwell、Rubin），通過多代產品完成對目前國際頂尖水平的追趕；

Phase II（2027 年之后）：更加轉向創新架構設計，用更具突破性的技術實現計算芯片架構設計。

我們相信那些看似遙不可及的夢想，在未來都會實現

優秀的架構設計，代表著優秀的PPA，下面我就向大家介紹下天數芯片的創新架構設計。

技術創新：TPC BroadCast 設計

創新架構：在系統設計中，單純增加帶寬的開銷很大，就像在城市的馬路中單純拓寬馬路來承載更多車流一樣，會有很大的面積開銷。所以我們并沒有單純的放大帶寬，而是追求單位帶寬下實現更好的效果。當我們發現有相同地址的數據時候，芯片內部的load store單元不會進行重復無用的訪問，而是在上游進行BroadCast，大大減少了訪存功耗，等效提升訪存帶寬，用相同的訪存帶寬實現了最好的效果，就像在城市里，用相同的馬路寬度承載了更高的車流量。

技術創新：Instruction Co-Exec 設計

我們的指令處理系統可以同時運行不同指令，不單單是Tensor core和Vector core，我們同時加入了Exponent，通訊，三角函數等操作，在天數的IX-Scheduler模塊中，用最小的cost增強了不同指令并行處理的能力，別擔心MLA，也別擔心Engram，更別擔心DeepSeekV4，我們會并行的為你處理這些。

技術創新：Dynamic Warp Scheduling 設計

創新架構：在我們的微架構中，可以駐留更多的warp，這些warp有的時候不會完全聽話，會為了一個資源打打鬧鬧，天數首創了Dynamic Warp Scheduling機制，動態的scheduling讓這些warp學會謙讓，大家會有序的等待，不會讓計算資源閑著，也不會爭搶同一個計算資源，而是更有序的在芯片的世界中工作，為我們源源不斷地提供智慧。

那我們再把目光投向架構DeepSeek。

在 DeepSeek V3 的論文中，他們非常專業且詳細地闡述了軟硬件生態的發展趨勢，同時也 “吐槽” 了兩個讓他們非常頭疼的痛點。

第一個痛點是 FP8 的累加精度。

論文中提到，累加精度不夠給研發同事帶來了很多困惑和問題。

但在天數芯片的 Transformer-Engine 架構中，這個問題不復存在。我們支持用戶任意保留累加位數，實現了精度更高、更準的 FP8 計算，完美解決了這個精度焦慮。

第二個痛點是矩陣轉置帶來的開銷。

我相信這也是很多軟件優化工程師的噩夢，DeepSeek 的同事們也在論文中專門提及了這一點。

為此，我們在 Transformer-Engine 中特意加入了 IX-MTX-Trans 模塊。它能保證無損的矩陣轉置，沒有bank conflict，沒有沖突，不僅在訓練場景下節省了大量顯存，更在 DeepSeek V3 的推理場景中，直接帶來了10% 左右的性能提升。

我們的天樞架構的效率會比現在我們看到的最優秀的架構高60%左右的效率。

最后給大家留下了一個彩蛋，就是我們天數天樞架構的芯片和Hopper架構在DeepSeekV3場景的表現對比圖，已經實現對Hopper20%的性能超越。謝謝大家。

編輯：芯智訊-浪客劍來源：天數智芯

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