不缩小大模子算法精度，还能把芯片的算力运用效力升迁 2~10 倍，这便是编译器的魔力。

在《沙丘》构建的未下寰球里，「得香料者得寰宇」。但在生成式 AI 席卷的智能寰球里，得 GPU 者得寰宇。

前段时期，外媒 The Information 曝出了一则重磅音问：微软和 OpenAI 正在缱绻一个齐人攫金的数据中心面孔 —— 建造一台名为「星际之门」的 AI 超等猜测机。这台猜测机将配备数百万个专用管事器芯片，是面前一些最大数据中心的 100 倍。虽然，这个研究是十分烧钱的，本钱可能高达 1000 亿好意思元，令其他公司秘籍而视。

在国内，生成式 AI 激发的这场算力竞赛也变得愈发强烈。但除了猖獗堆卡，企业还有莫得其他愈加经济、灵验的方法来升迁算力，尤其是在 AI 芯片国产化进度加速确当下？对此，中科院猜测所编译团队厚爱东说念主、中科加禾创举东说念主崔慧敏提到了一条鲜有东说念主涉足的旅途 —— 编译本事。

编译的作用就像一位翻译，它能把高档编程讲话翻译成芯片不错默契并施行的机器讲话。同期编译器还要作念优化，让生成的机器代码运行起来更高效。

这种优化的力量有多大？崔慧敏提到，「咱们能作念到的是在不缩小算法精度的情况下，把算力的运用效力给提上来，提供止境的 2~10 倍的性能升迁。」这个数字可能超出了好多东说念主的意象，就像崔慧敏所说，「在 AI 这么的负载内部，编译器的作用其实是被远远低估了的。」

那么，她提到的加速是在英伟达 GPU 上杀青的，照旧在国产卡上也行？是针对特定大模子作念的优化，照旧换个模子也能用？对此，她的谜底是两个字 —— 通用。

「咱们作念的是一层基础的软件平台层。有了这一层以后，下面的芯片就不错轻易切换，上头的模子也不错轻易切换，它们之间不再是一个紧耦合的气象了。」崔慧敏证明说。

其实，在现时的国产芯片生态中，这种紧耦合的气象非时时见。在 AI 芯片加速国产化的进度中，大多数国产芯片作念了多量算子定制化开拓责任，这不但大幅增多了开拓本钱，随之而来的还有本事规范化进度冷静和兼容性的问题。各家厂商形成一个个孤独的生态小岛，酿成通盘这个词行业趋于碎屑化，这无疑扬弃了本事和产业的快速发展和平凡应用。

崔慧敏团队想要作念的，便是衔接这些生态孤岛，通过一个编译中间平台，让模子、应用不错在不同的硬件平台之间解放移植，同期优化移植后的性能，后续出现的新模子、新应用也能无缝适配，保证接续的可用性。

「咱们要用一套软件器具，杀青大模子应用在国产算力平台上的 0 本钱适配、0 损耗施行、0 延迟部署。」崔慧敏说。

这有望补王人国内 AI 产业生态的缺位，大幅缩小表层应用在国产芯片平台上的落地门槛和本钱，权贵升迁多种异构算力的运用和适配效力。

崔慧敏毕业于清华大学猜测机系，并于中科院猜测所获取猜测机体捆绑构博士学位，接续从事编译方针商议责任，曾在芯片和编译器界限顶级会议和期刊发表论文五十多篇。她已有 20 年以上的编译器开拓教授，曾四肢中枢成员摆布或参与过多款国产芯片的编译器研发责任。为了杀青上述目的，她以中科院猜测所原始编译团队为中枢组建起了中科加禾的精英军队。客岁 8 月以来，中科加禾已经完成两轮，猜测近亿元融资，鼓舞波及闻名芯片界限投资机构、头部国产芯片、管事器、互联网等凹凸游厂商，其中不乏有过概括合营的 AI 芯片产业伙伴。

近日，咱们与崔慧敏进行了一番对话。

在采访中，崔慧敏向咱们先容了国内编译本事的发展历程、国内 AI 芯片产业濒临的挑战，同期也对畴昔跨多平台 AI 算力居品的出路进行了斟酌。

创业起因：国产芯片市集走强，涌现市集契机

机器之心：从作念学术到创业，您走过了一段若何的心路历程？

崔慧敏：自 97 年运行，我在清华猜测机系读本科和硕士，毕业后在猜测所读博，之后包括责任，就一直在作念编译器和芯片器具软件关系的科研责任。编译这个方针比较偏向于表面和推行的纠合，既有前沿的表面探索又有落地的工程开拓。在这还是过中，咱们一直都伴跟着国产芯片的发展进行推行，形成了一支伴跟着国产芯片的研发而成长起来的编译军队。

在这个经过中咱们作念了好多方针，包括面向通用芯片、专用芯片的编译优化，咱们在国际顶会和期刊上发表了一些论文，进行了好多学术调换。

近些年来，跟着国度对国产芯片产业的推动，咱们团队承担了好多构建芯片器具链方面的职责。但在这个经过中咱们发现，纯靠科研的面孔，尽管会产生好多更始破损，但可能濒临难以产业落地的窘境。一个软件从原型走到着实能用的器具，这内部照旧有相配多工程化的事情要作念。

作念编译器这个事情，各人一直都合计可能莫得那么好作念。不外，自后出现了两个驱能源，一个是大模子的出现，它对算力的需求极大，况且猜测模式有一定的经管；另一个便是业内对国产芯片的需求激增，而国产芯片的生态和英伟达比拟又存在很大的差距。咱们合计在这个经过中，需要编译层和基础软件器具来弥合这个差距，让国产芯片把现存的生态运用起来，或者融入到合座生态中。咱们但愿通过增强国产芯片的通用性和适配才气，管事于国产芯片算力崛起，把自主生态的合座可用性提上去，把市集需求滚动落地。

国内稀缺的创业团队，从学术后果到产业教授

机器之心：在创业之前，您的团队主要作念出了哪些后果？

崔慧敏：咱们之前一直在作念好多面向底层芯片的兼容器具。最早作念二进制翻译器具，便是能把 X86 的二进制规律翻译到底层不同的其他的请示集架构上。从那运行咱们积贮了相配多的对于兼容性、适配性、跨平台施行的才气。近些年来围绕 GPU 等架构，AI、高性能猜测等负载，咱们作念了多量编译器优化的责任。

在这个经过中咱们发现，在 AI 这么的负载内部，编译器的作用其实是被远远低估了的。通过深度的编译优化，一方面不错让吞并个规律告成运行在不同的平台上，处理规律移植的发愤；另一方面，移植后的规律还能在不同平台上保持优化后的性能，这是编译器能够表现所长的一个契机。

在这些方面，咱们前期有相配多的论文的积贮，像咱们比年在 ASPLOS 上发表的一系列论文。论文收尾标明，编译器不错充分地挖掘硬件算力，在 GPU 和 NPU 上都能够取得相配好的性能。而且通过编译器的决策，咱们能够比较绝对地处理问题 —— 它不是只针对某个场景或者某个芯片，而是比较通用的。

咱们这个团队作念了 20 多年编译，是以咱们要是要创业，一定是围绕着编译这个中枢本事来作念。而在大模子出现之前， AI 的负载其实是比较发散的，其中的互异性照旧比较大的。是以像 TensorFlow、 PyTorch 这些框架其实作念了相配多的责任，对负载各种性提供了支撑，比如说动态性、各种性，对各式神经收罗的模式都能够支撑得很好。其时算子存在着各种性，这意味着要是想要去作念一层国产芯片上的软件，然后让它去复古通盘的负载，难度是十分大的。

大模子的出现，其实不错认为是一种模子结构的经管。可能它不会代表通盘，然则已代表了一大类负载，这一大类负载的市集糟践大了。是以针对这一类负载，咱们就有契机提供一套端到端的优化和编译的决策。

机器之心：中科加禾的团队中包含好多参与过国内进军 AI 芯片面孔的行家，这些教授和才气对于面前作念的事有哪些匡助？

崔慧敏：要把一颗 AI 芯片运用好，有两个方面的责任必不可少，一是可编程性，能够便捷地把应用映射到芯片上；二是性能，能够充分地把芯片的算力运用好。

对于这两个方面，咱们团队的中枢成员在 CPU、GPU 和 NPU 上都积贮了丰富的编译优化教授。对于某一款特定的芯片，咱们不错用编译的方法把不同猜测单位编排好，升迁猜测、数据传输效力，作念到资源的最大化运用。另一方面，咱们掌合手了若何去作念一套优化，让它尽可能地适配不同平台。在这个经过中，咱们形成了一套编译联想、优化的理念。

同期，咱们会把这些才气尽可能地模块化，其中一部分是大众模块，适用于不同平台、不同芯片；另外一些是需要定制的模块。这两部分模块咱们都有了很好的前期探索和默契，基于这些默契咱们不错更好地构建出一个基础平台，当有新的负载或者新的芯片需求，咱们不错更容易地去接入到这个平台上来。

编译的「魔力」—— 极致优化

机器之心：咱们知说念，像 ChatGPT 这么的大模子算力破费相配大，有东说念主认为这内部可能还有成百、上千倍的优化空间……

崔慧敏：所谓上百倍、上千倍的优化，内部既有硬件东说念主的功劳，也有算法东说念主、软件东说念主的功劳。在硬件层面上，不错通过研发一些更好的芯片，比如特别架构的芯片，把本钱降下来。在算法层面，不错通过量化、压缩、剪枝把模子的猜测量降下来。另外一个层面便是咱们所作念的，通过软件的部署把本钱降下来。

咱们作念的事情和前边两个层面是正交的，便是说芯片联想出来要是是低功耗、低本钱的，那编译层不错把芯片的算力充分地榨干。要是表层算法作念了一些优化，那不错把作念完优化以后的模子再拿到咱们这个引擎上来部署。不错默契成：表层作念好了算法，底层作念好了硬件，咱们来作念更好的映射。

不外这内部也有一些衡量，比如说有的东说念主对精度的条目超过高，就不但愿通过量化、压缩殉国模子的精度。咱们能作念到的是在不缩小算法精度的情况下，把算力的运用效力给提上来，提供止境的 2~10 倍的性能升迁。

机器之心：从编译本事的角度看，优化是如何作念到的？

崔慧敏：编译本事会从三个方面去作念优化。

起初是如何作念算子和会。大模子有好多算子，咱们不错把这些算子进行一些比较激进的和会，比如把十几个算子压成一个，这么就不错把 AI 加速卡的运用率提到一个很高的水平。进一步，如何把和会以后形成的大算子优化映射到不同的硬件平台上亦然编译优化要作念的事情。

其次是如何生成高性能的算子。在大模子中会有好多不同时事的矩阵猜测，如何让这些猜测都能获取接近硬件峰值的性能，是每个芯片厂商都需要付出多量尽力去作念的事情。咱们会基于编译器的想想，通过基算子加组合的面孔来自动生成这些算子，高性能的算子是大模子能够高效施行的基础。

终末是如何编排访存、猜测和通信。咱们总但愿芯片大部分时期都在算，而访存和通信是要恭候的，这就波及如何更好地去切分和编排任务。洽商到不同的国产卡在猜测、通信、存储、带宽等方面存在互异，咱们要作念的便是如何把这些成分抽象出来，再基于这个抽象去决定任务的切分，这亦然咱们要作念的事。

以上这些优化围聚在沿途，就能达到一个合座的效果。

「寰宇苦 CUDA 久矣」，

探索国产 AI 芯片生态树立

机器之心：说到猜测架构，行业内有一个绕不外去的 CUDA，有东说念主说它很大程度上已是英伟达的护城河，如何看待面前行业的近况？

崔慧敏：我合计您说得很对，不管是作念编译器照旧说作念通盘这个词软件生态，咱们可能都绕不外 CUDA。咱们合计 CUDA 照实是英伟达的一个护城河，多年来英伟达也照实围绕 CUDA 构建了相配高大的生态，股票操作以至不错说通盘这个词 AI 都是建在 CUDA 上头的。

有东说念主说「寰宇苦CUDA久矣」，这背后是两个问题：如何运用、和会现存的CUDA生态，如何让国产自主生态助长起来。对于国内来说，各个芯片厂商会有不同的看法。有的芯片厂商会想要建一个我方的生态，便是成为中国的 CUDA；另外也有作念 CUDA 兼容的芯片厂商。这是两条不同的途径。

我合计这两条途径在始终来说应该是会共存的。即使是在英伟达 GPU 上，各人亦然有用 CUDA 的，有用 Triton 等器具的。是以可能在畴昔很长一段时期，各人都在争取用户。这个时期会有多长，其实不好说。在 CPU 上，C 讲话用了好多年，一直到面前也在用，各人也在接续冷漠新的讲话，不同的讲话反应了不同的联想诉求。是以咱们合计在国产芯片的生态树立经过中，CUDA 可能是绕不外去的一环，但它也详情不是唯独的旅途。

咱们合计可能兼容 CUDA 对硬件厂商来说是一个短期内占领生态的捷径，像 Triton 、SYCL 等新的讲话，咱们也要积极地去拥抱，因为它们偶然代表了畴昔。

国产的芯片自建生态这条路我合计在一定界限内亦然可行的。

是以咱们合计两条路都是不错，都是应该走的。从这个角度来说，咱们的芯片生态比较碎屑化，可能这两条路都是必不可少的。

机器之心：在这其中，中科加禾主要走的途径是哪一条？

崔慧敏：咱们主要探索的是与讲话和芯片解耦的编译平台方针。四肢一个中间平台，咱们对前端讲话不依赖，通盘不同的讲话都不错翻译到平台的中间示意上，然后通过中间示意再往不同平台上去走。

在支撑的优先级上，一方面咱们有一部分的算子会去作念 CUDA 源源翻译，便是通过软件来作念一些算子转译的事。另一方面咱们也会去接入像 Triton、SYCL 这么的新讲话。咱们会接受一套调理的中间示意，让任何讲话都不错翻译到这个中间示意上。这么的话，要是将来再出一个新的讲话，或者要推一个新的规范，都不错比较容易地接入到这个平台上来。

上接各种大模子，下接各家芯片，

破损通用性挑战，提供交易化最优解

机器之心：你们在作念的，是面向多量硬件、多量模子的对接责任？

崔慧敏：对，偶然是这么一个变装。比如传统行业的公司需要部署一个大模子，面前基本上是以手工的方法来作念适配，各人依然濒临通用性的挑战。而咱们的处理决策是在中间作念一层基础的软件平台层，有了这一层以后，下面的芯片就不错轻易切换，上头的模子也不错轻易切换，它们之间不再是一个紧耦合的气象了。

在模子经管、算力巨量、应用激增的情况下，面前很少有开拓团队写最底层的模子，更多的责任是在微调开源模子，这也导致适配层面的轻淡、脆弱成为共性问题。面前各人都在处理「如何让已有的应用在国产芯片上运行起来」。按发展态势来看，「以后要开拓新的应用如何办」的问题会加重表示出来。

咱们在作念的通用性的软件器具便是为了处理这些问题存在的。咱们要用一套软件器具，杀青大模子应用在国产算力平台上的 0 本钱适配、0 损耗施行、0 延迟部署。

机器之心：给不同的国产芯片去提供相对调理的一个平台，是件很有挑战的事。

崔慧敏：照实是这么，这亦然碎屑化的生态带给应用方的一个挑战。因为不同的芯片，起初底层的架构就不同样。国内的芯片偶然分红两种，一种是类 GPU 架构，一种是 NPU 架构。咱们详情不但愿应用层需要针对每一家不同的芯片去从头构建我方的规律，也弗成条目每一家硬件厂商都提供糟践丰富的算子让应用层使用。是以这内部就有一个挑战，若何通过一套器具把不同的架构归拢在沿途？

这里咱们会有不同端倪上的洽商。像大模子，咱们便是从框架或引擎的层面上进行调理。比如算子层有调理的接口，咱们就能够调理纳入洽商。另外便是不错通过算子诊疗器具，或是算子生成、编译等优化方法，这些方面咱们都布局了关系的居品线。

不外，这内部也有一个矛盾，便是你一朝通用了，性能就会受影响。如何能够作念到既通用又尽可能缩小性能亏损，这是咱们要破损的中枢问题，是本事侧的挑战。

因为芯片自身的研发节拍不同样，咱们还会受到不同芯片厂商自身研发节拍和软件器具链研发节拍的影响。

在商用侧，本钱、性能、效力是绕不开的问题，咱们但愿通过一套牢固、可靠的适配优化平台，杀青软硬件协同、均衡本钱、性能、效力的最优解。

大模子时间，亦然编译器的黄金时间，

建好一座「桥梁」

机器之心：2019 年，两位图灵奖获取者 ——John Hennessy 和 David Patterson 刊文说，猜测机架构正在迎来一个新的黄金时间。而四肢驱动猜测机架构校正的进军构成部分，编译器也在迎来它的黄金时间。能否阐明您往常几年的资格、体会谈谈对这句话的默契？

崔慧敏：对，我合计照实是这么。这个黄金时间不光是科研责任的黄金时间，亦然树立国产芯片生态的黄金时间。

从学术角度来看，近几年顶会上冒出来相配多 AI 编译关系的著作，包括底层编译，而且一直在速即增长。以前这类著作很难发在顶会上，比如 ASPLOS 这么的顶会。

中科加禾两篇模子推理关系论文发表于猜测机体捆绑构顶会 ASPLOS’2024，关系本事已经融入公司居品。起原：https://mp.weixin.qq.com/s/vx8mfmDmhJz3InhdZSQuSQ）

从产业角度来看，在海外，冷漠「编译器黄金时间」的大牛 Chris Lattner 自身也创办了我方的公司 ——Modular AI。在国内，受 Modular AI 的启发，投资东说念主判断国内也有这么一个契机。其实，各人当先的起点相配朴素，便是说从芯片的各种性上来说，中国一定是一个芯片最各种化的市集，这个市集一定会对编译冷漠一个调理的需求。在公司树立之后，许多投资东说念主和产业伙伴来研究咱们，但愿达成合营。咱们看到，无论是投资圈照旧产业圈，各人都有一个共鸣，那便是编译器界限存在显著的市集契机。

在发展进度上，编译器是稍许滞后于体系架构的。是以当体系架构的黄金时间到来之后，紧接着就会迎来编译器的黄金时间。咱们亦然跟作念硬件、软件、算法的伙伴都作念了调换探讨之后，才终于礼服这对咱们来说是一个很好的契机。

机器之心：阐明您的不雅察，在大模子时间，AI 加速的需求正在发生若何的变化？

崔慧敏：我合计分为两个方面。一方面，AI 大模子会给畴昔的硬件带来一些新的契机，因为它们照实和以前的模子不同样了，它们会对优化面孔冷漠好多不同样的条目。是以咱们看到作念 LPU 的 Grok 就针对大模子冷漠了新的硬件架构。其实国内的好多厂商也在探索近似的事情，便是如何针对 Transformer 作念更好的硬件加速。我合计这方面迭代会很快。

另外一方面便是大模子需要的齐全算力照实是太大了，是以它对性能的条目是极致的，要从通盘这个词链条的智力上去压缩本钱。AI 1.0 时间的模子，芯片性能表现到百分之四五十也不错。然则面前，你要把每少许价值都充分挖掘出来，一定要极致地去压榨芯片的性能，是以它对优化 —— 无论是硬件的优化照旧软件的优化 —— 都冷漠了不同样的挑战。

在这个配景下，咱们合计，大模子推理侧的市荟萃相配大。在大模子推理侧，各人面向的场景可能会相配不同样，对模子大小的需求也不同样，是以这会是第一个相配各种的市集，便是多种大模子推理芯片共存，是以对碎屑化生态的整合需求也比较大。

机器之心：咱们看到，在此次的大模子波澜中，AI 芯片的国产替代进度正在加速，那么与之强关联的编译器能作念到多大？

崔慧敏：编译器分两个见地，一个是芯片自身的编译器，咱们把它叫作念底层编译器，这个详情是每个芯片公司来作念的。咱们作念的是更表层的编译器具软件，这个软件基本上是用来完成灵通生态和国产芯片底层的对接这件事。咱们之间是相互配合的关系。AI 芯片的国产化替代是一个不可幸免的经过，而且自身大模子对卡的需求也会有一个增长，是以咱们合计畴昔国产芯片的市集照旧会快速增长的。

2023 年，中国 AI 芯片市集限制已经超千亿元，英伟达仍然独占最大份额，要是国产芯片替代率不错在 3 到 5 年内达到 50% 或更高，再加上 AI 算力自身需求的增长，国产 AI 芯片的市集限制可能也会很快达到千亿东说念主民币的水平。伴跟着大模子和算力市集的双重推动，咱们作念基础设施软件的契机照旧很大的。

在树立之初，咱们定下的目的便是争取让咱们的软件装到每一块国产卡上去。虽然，这不是说咱们要管每一个国产芯片厂商去收钱。咱们的付用度户可能是多方的，比如集成商、云的树立方、智算中心的树立方…… 我合计唯有咱们能把国产卡变得更好用，那市集是招供来给这个软件付费的，毕竟面前 AI 能创造的价值太大了。

机器之心：面前大模子落地的速率很快：手机 SoC 正在加入大模子优化机制，电脑也出现了 AI PC 的见地。在消费电子端，国内公司在猜测架构层是否会有契机？

崔慧敏：契机照旧挺多的。像面前的机灵屏、学习机、儿童互动游戏设施已经把大模子的对话才气、讲话才气运用起来了。因为这些界限落地本钱没那么高，市集需求也比较活泼，比较容易针对家庭环境、家庭成员来作念定制，是以我合计大模子会在家居场景中很快落地。另外值得关心的便是 AI PC，以及端侧 NPU 的加入对大模子落地的推动，这可能带来新的办公模式。

机器之心：中科加禾会往这方面布局吗？

崔慧敏：也会发展。咱们的大模子推理引擎分云侧和端侧，是以端侧咱们也在作念，也在斗争一些厂商了。

机器之心：您之前演讲提到，跟着 AI 时间的到来，编译器的内涵和外延正在不休扩大，能否证明一下这个近况？

崔慧敏：咱们合计 PyTorch 的旅途是能够代表这个方针的。其实最早咱们说编译器的时候可能作念类比的便是 CUDA，CUDA 往下叫编译器。这是严格意旨上传统的芯片编译器，便是近似 CUDA 把规律翻译到英伟达的 GPU 上去。对应到咱们国产芯片也都有各自的底层芯片编译器。

到了 AI 时间，各人在框架层面也作念了好多编译器的事情。各人会把这一层叫 AI 编译，包括 TVM、XLA 等。这个时候，编译的见地就往上走了一些。然则进到表层，各人本来作念的事情并莫得那么多，可能更多是图的和会、张量的优化之类的。

然则咱们面前看 PyTorch 2.0 其实是把通盘这个词编译的见地大大延长了，它把图上的编译、动态性的处理等都纳入到它的架构里了。虽然，它的这个联想亦然为了畴昔让更多的芯片能够比较容易地接入进来。它中间有好多层，每一层都有好多编译本事的复古，让它能够更生动、更通用。

我合计编译的目的便是让通盘这个词系统变得更生动、更通用。因为通盘这个词 AI 系调理运行构建起来的时候，走的是一个快速途径，即让更多东说念主更容易地用起来。然则在对硬件的复古和适配方面，本来莫得洽商那么多，洽商更多的照旧算子的接入，也便是硬接入的面孔。PyTorch 2.0 更多的是把对算子的依赖变成自动生成算子：工程师在上头写一个算子，它不错少许少许自动生成。四肢一个芯片后端，唯有把这个接入作念好，就能很好地接入到通盘这个词生态内部去了。各人都执政着这个目的去尽力。

是以咱们看到编译的外延其实冉冉被延长到了通盘这个词的 AI 框架里。各人在每一个层面上都会包含好多编译的才气和理念。包括像 MLIR 这么的编译的基础平台，亦然但愿能够通过从最高层接入编译的一些常识，中间层是编译的分析，最底层是编译的映射，这种架构联想，让应用能够更容易、更快地映射到不同的平台上去。

我合计对于编译而言，问题照旧在于如何能在软件和硬件之间树立一个更好的桥梁。在 AI 时间，这个桥梁可能不是一下子就建好的，需要一层一层来建。这便是咱们正在作念的事情。

「聚芯片之协力，筑国产之生态」，让国产芯片更好用是咱们的初心，亦然咱们的生机。

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