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2026 年 2 月 21 加拿大展望28展望走势日，，， ，，一家名为 Taalas 的芯片首创公司正式揭开面纱，，， ，，宣布了它的第一款产品：一颗将 Meta 的 Llama 3.1 8B 大语言模子险些完整“刻进”硅片的推理芯片 HC1。。。。。凭证该公司宣布的数据，，， ，，这颗芯片在单用户场景下可以跑到 17,000 tokens/s 的输出速率，，， ，，约莫是现在市面上最快竞品 Cerebras 的近 9 倍，，， ，，是 Nvidia Blackwell 架构 GPU 的近 50 倍。。。。。构建本钱据称只有一律 GPU 计划的二十分之一，，， ，，功耗低一个数目级。。。。。
图丨TaalasHC1（泉源：Taalas）
不过这颗芯片的局限也很是显着，，， ，，那就是它只能跑 Llama 3.1 8B。。。。。要想换个模子？？？？？？？就只能再造一颗芯片。。。。。
这是 AI 芯片行业迄今为止最激进的专用化实验，，， ，，没有之一。。。。。
目今主流的推理安排依赖 GPU，，， ，，尤其是 Nvidia 的 H100/H200 和最新的 Blackwell 系列。。。。。GPU 的优势在于通用性和成熟的软件生态，，， ，，但它的架构自然保存一个瓶颈：盘算单位和存储单位是疏散的。。。。。模子的参数存储在 HBM（High Bandwidth Memory，，， ，，高带宽内存）中，，， ，，盘算焦点每次运算都需要从 HBM 搬运数据，，， ，，这个搬运历程消耗大宗能量和时间。。。。。
为了缓解这个问题，，， ，，整个行业在先进封装、3D 堆叠、液冷散热、高速互联等偏向上投入了重大的工程资源。。。。。Nvidia 的 GB200 NVL72 机柜级系统就是这种蹊径的极致体现：72 颗 GPU 通过 NVLink 互联，，， ，，单机柜功耗靠近 120 kW，，， ，，需要液冷支持，，， ，，造价以百万美元计。。。。。
（泉源：Taalas）
Taalas 的做法是把这套重大性连根拔掉。。。。。
他们的焦点思绪可以归纳综合为三个词：周全专用化、存算合一、极端简化。。。。。HC1 芯片接纳 Mask ROM（掩模只读存储器）工艺将模子权重直接编码在芯片的金属互连层中，，， ，，和盘算逻辑共存于统一块硅片上，，， ，，不再需要外部 DRAM 或 HBM。。。。。芯片上保存了一小块 SRAM（Static Random-Access Memory，，， ，，静态随机存取存储器），，， ，，用于存放 KV Cache（键值缓存，，， ，，Transformer 推理时缓存历史注重力信息的数据结构）和 LoRA（Low-Rank Adaptation，，， ，，低秩适配）微调权重，，， ，，提供有限的无邪性，，， ，，但整体架构的可编程性险些为零。。。。。
据报道，，， ，，HC1 基于台积电 N6 工艺制造，，， ，，芯片面积 815 mm?，，， ，，靠近光罩极限（reticle limit），，， ，，单颗芯片即可容纳完整的 8B 参数模子。。。。。功耗约 250W，，， ，，10 块 HC1 板卡装进一台效劳器总功耗约 2.5 kW，，， ，，可以在标准风冷机架中运行。。。。。这和动辄数十千瓦、必需上液冷的 GPU 效劳器差别很大。。。。。
Taalas 的 CEO Ljubisa Bajic 是 Tenstorrent 的团结首创人，，， ，，曾担当该公司的 CEO 和 CTO。。。。。Tenstorrent 是 AI 芯片领域另一家着名首创企业，，， ，，走的是基于 RISC-V 架构的可编程 AI 加速器蹊径，，， ，，厥后由芯片行业传奇人物 Jim Keller 接任 CEO 并继续生长。。。。。Bajic 脱离 Tenstorrent 后约莫在 2023 年中建设了 Taalas，，， ，，走了一条和 Tenstorrent 险些完全相反的路：不追求通用性，，， ，，而是把专用化推到极端。。。。。现在，，， ，，Taalas 团队规模约 25 人，，， ，，累计融资凌驾 2 亿美元，，， ，，但据 Bajic 自己披露，，， ，，第一款产品现实只破费了约 3000 万美元。。。。。
图丨LjubisaBajic（泉源：Tenstorrent）
Taalas 的芯片定制流程借鉴了 2000 年月早期结构化 ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，，， ，，专用集成电路）的思绪。。。。。结构化 ASIC 通过固化门阵列和硬化 IP 模浚�？？？？？�，，， ，，只修改互连层来适配差别事情负载，，， ，，在本钱和性能上介于 FPGA（Field-Programmable Gate Array，，， ，，现场可编程门阵列）和全定制 ASIC 之间。。。。。
Taalas 的做法类似但更进一步Ｔ媚课为新模子定制芯片时只需替换两层掩模，，， ，，这两层掩模同时决议模子权重的编码和数据在芯片内部的流动路径。。。。。Bajic 体现，，， ，，从拿到一个新模子到天生 RTL（Register Transfer Level，，， ，，寄存器传输级形貌）约莫只需要一周的工程事情量，，， ，，整个从模子到芯片的周期目的是两个月。。。。。
这个两个月的周转速率若是能稳固实现，，， ，，意味着什么？？？？？？？意味着当一个模子在生产情形中被验证有用、用户粘性足够高、预计至少运行一年时，，， ，，Taalas 可以在较短时间内为它制造专用硅片，，， ，，以远低于 GPU 的本钱和功耗来提供推理效劳。。。。。Bajic 认可，，， ，，这种模式要求客户对某个特定模子做出至少一年的允许，，， ，，“一定有许多人不肯意，，， ，，但会有人愿意”。。。。。
那么，，， ，，这种极端专用化能扩展到更大的模子吗？？？？？？？Taalas 给出了他们对 DeepSeek R1 671B 的模拟数据。。。。。671B 参数的模子需要约莫 30 颗芯片协同事情，，， ，，每颗芯片承载约 20B 参数（接纳 MXFP4 名堂，，， ，，并将 SRAM 疏散到自力芯片以提高密度）。。。。。30 颗芯片意味着 30 次增量流片，，， ，，但 Bajic 指出由于每次只改两层掩模，，， ，，增量流片本钱并不高。。。。。
模拟效果显示，，， ，，这套 30 芯片系统在 DeepSeek R1 上可以抵达约 12,000 tokens/s/user，，， ，，而目今 GPU 最优水平约莫在 200 tokens/s/user。。。。。推理本钱约 7.6 美分/百万 token，，， ，，不到 GPU 吞吐优化计划的一半。。。。。
这些数字虽然还停留在模拟阶段。。。。。现实多芯片系统面临的互联、同步、良率等工程挑战不可小觑，，， ，，30 颗大面积芯片协同事情的验证重漂后也是指数级增添的。。。。。Bajic 自己也提到，，， ，，由于芯片完全不可编程，，， ，，“蜕化的余地基本为零”，，， ，，唯一能建设信心的要领就是在流片前对整个模子举行完整的仿真——怎样在合理时间内完成 30 颗芯片的团结仿真，，， ，，自己就是一个重大的工程问题。。。。。Taalas 声称已经建设了可以在大规模盘算集群上运行的仿真流程来应对。。。。。
尚有一个值得关注的细节是，，， ，，HC1 使用了自界说的 3-bit 基础数据类型举行激进量化，，， ，，团结 3-bit 和 6-bit 参数，，， ，，会带来相关于尺怀抱化模子的质量损失。。。。。Taalas 对此并未回避，，， ，，认可模子在质量基准测试中会有退化。。。。。他们的第二代硅平台 HC2 将接纳标准 4-bit 浮点名堂以改善这一问题。。。。。第二款产品预计是一其中等规模的推理模子，，， ，，妄想今年春季在实验室完成，，， ，，随后接入推理效劳。。。。�；； ；；；� HC2 平台的前沿大模子则妄想冬季安排。。。。。
目今 AI 推理芯片市场大致可以按专用化水平排列成一个光谱：一端是 Nvidia GPU 这样的高度通用计划；； ；；；中心是 Groq、Cerebras、SambaNova 等，，， ，，它们设计了针对 LLM 推理优化的定制架构，，， ，，但仍保存可编程性，，， ，，能运行多种模子；； ；；；Etched 更往前走一步，，， ，，专门针对 Transformer 架构设计芯片，，， ，，牺牲部分无邪性换效率；； ；；；而 Taalas 直接站在了最最后，，， ，，把一个特定模子焊死在硅片里。。。。。
（泉源：Gemini天生）
这种极端战略的危害很显着。。。。。AI 领域模子迭代速率极快，，， ，，去年的前沿模子今年可能就被镌汰。。。。。若是一颗芯片只能跑一个模子，，， ，，而谁人模子在芯片寿命竣事前就过时了，，， ，，投资就打了水漂。。。。。这也是 Bajic 所说的“为什么之前没人敢走到这个角落”。。。。。但他以为随着行业成熟，，， ，，总有一些模子在现实营业中被恒久使用。。。。。Taalas 产品副总裁 Paresh Kharya（此前曾在 Nvidia 恒久任职）也对 EE Times 体现，，， ，，关于在主要营业场景中运行的模子，，， ，，用户粘性可能一连一年甚至更久。。。。。
商业模式上 Taalas 还在探索。。。。。Kharya 透露了几种可能偏向：自建基础设施运行开源模子并提供 API 推理效劳；； ；；；直接向客户出售芯片；； ；；；或者与模子开发者相助，，， ，，为他们的模子定制专用芯片供其自有推理基础设施使用。。。。。哪种模式最终能跑通，，， ，，取决于市场对这种极端专用化计划的接受水平。。。。。
不过从纯手艺角度来说，，， ，，Taalas 的计划确实触及了一个被主流蹊径忽略的设计空间。。。。。存算疏散带来的带宽墙（memory wall）是目今推理硬件的焦点瓶颈，，， ，，而 Taalas 通过将权重以 Mask ROM 形式与盘算逻辑同层集成，，， ，，从基础上消除了这个瓶颈。。。。。价钱是无邪性的彻底损失，，， ，，但若是应用场景允许这种刚性，，， ，，换来的性能和本钱优势是实打实的。。。。。
Bajic 还透露，，， ，，Taalas 能用单个晶体管同时存储 4-bit 模子参数并完成乘法运算。。。。。他拒绝透露更多，，， ，，但确认盘算仍然是全数字的。。。。。若是属实，，， ，，这意味着 Taalas 在电路层面实现了一种极为高效的存内盘算（Compute-in-Memory）机制，，， ，，虽然差别于学术界讨论较多的模拟存内盘算计划，，， ，，但目的一致：让数据就地加入运算，，， ，，不再搬来搬去。。。。。
硬接线芯片还带来了一个意想不到的副产品：软件栈的极端简化。。。。。Bajic 说“软件作为一个工具基本消逝了”，，， ，，公司只有一个工程师认真软件栈，，， ，，并且这人还兼顾其他事情。。。。。比照目今 GPU 推理系统中 vLLM、TensorRT-LLM、PagedAttention 等重大软件优化层的工程投入，，， ，，这种简化险些是降维式的。。。。。虽然，，， ，，这种简化是以极端硬件专用化为条件的，，， ，，不具有一样平常性。。。。。
Bajic 在博客中用 ENIAC 到晶体管的演化做类比，，， ，，体现目今以 GPU 数据中心为焦点的 AI 基础设施可能只是早期的“粗笨原型”，，， ，，未来终将被更高效的计划取代。。。。。这个类比有一定原理，，， ，，但也不宜太过引申。。。。。GPU 数据中心的“暴力”不但仅是硬件层面的，，， ，，它背后是整个 CUDA 软件生态、成熟的开发工具链和重大的工程师社区。。。。。倾覆硬件容易，，， ，，倾覆生态难。。。。。Taalas 的芯片或许在特定场景下拥有压倒性的性能和本钱优势，，， ，，但要成为主流蹊径的替换计划，，， ，，需要的远不止一颗跑得快的芯片。。。。。
不过，，， ，，Taalas 可能也从未妄想成为“替换计划”。。。。。Kharya 体现：“模子最优硅片不会取代全是 GPU 的大型数据中心，，， ，，但它会适合某些应用。。。。。”
参考资料：
1.https://taalas.com/the-path-to-ubiquitous-ai/
2.https://www.加拿大展望28展望走势eetimes.com/taalas-specializes-to-extremes-for-extraordinary-token-speed/
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