Perfect Pitch Technology
大模型推理系统革新
Reinventing AI inference infrastructure
AI 行业正从通用训练算力转向推理专用算力，然而现有芯片架构难以满足低时延、高吞吐、低成本的推理需求。
传统 GPGPU 面向训练设计，缺乏推理专用优化，延时高、成本高。
Decode 阶段是推理时延的主要瓶颈，高度依赖内存带宽，供应受限且成本高昂。
大规模推理集群需要频繁跨节点通信，对互连带宽和延迟提出极高要求。
出口管制使国产芯片在先进制程和高带宽存储供应上受制约，推高制造与使用成本。
以软硬件协同优化突破推理算力瓶颈，为 AI 推理提供高性能、低成本的基础设施。
专为推理优化的数据路径，消除传统架构的同步等待开销。
高效调度多用户请求，最大化计算资源利用率。
从架构层面降低系统总成本，使大规模 AI 推理部署在经济上可行。
专用架构为实时性要求极高的 AI 应用带来数量级的性能提升。
支持复杂长逻辑链推理任务，适配大规模基座模型，显著压缩推理耗时。
视频、语音、图像生成的算力引擎，满足游戏、影视、AR 等场景的实时性要求。
极低时延交互体验，适配边缘侧与云端高并发部署，支持大规模实时对话系统。
从架构层面重新思考 AI 推理，以创新设计实现性能与成本的最优平衡。
从零开始为推理场景设计，摆脱传统训练芯片架构的历史包袱，实现数量级的效率提升。
通过架构创新大幅降低单位推理成本，让大规模 AI 推理部署在经济上可持续。