01
芯片产业的宏观格局
全球芯片市场现状、英伟达/AMD/英特尔/华为昇腾竞争态势、AI芯片崛起与挑战
宏观市场AI芯片
02
大模型时代的算力需求
GPT/Qwen对算力指数级增长需求、训练与推理差异、算力瓶颈现状
算力大模型瓶颈
03
Qwen模型技术架构概览
Transformer架构、参数量级、MoE混合专家、长上下文支持
MoETransformer架构
04
芯片适配的核心概念
什么是芯片适配、适配层次（指令集/算子库/编译器/运行时）、适配与优化区别
适配层次概念
05
指令集架构(ISA)的适配
x86/ARM/RISC-V对Qwen推理影响、向量指令集AVX/SVE重要性
ISAAVXSVE
06
算子库的适配与优化
GPU CUDA核心算子(矩阵乘/Attention/Softmax)、NPU自定义算子、算子融合
算子CUDA融合
07
编译器在适配中的角色
TVM/MLIR/XLA编译Qwen模型图、图优化与内存规划
编译器TVMMLIR
08
内存层次结构与带宽优化
HBM/DDR/SRAM层级影响、内存带宽瓶颈、数据搬运优化
HBM带宽优化
09
并行计算与分布式推理
数据并行/模型并行/流水线并行/张量并行、通信开销权衡
并行分布式通信
10
量化技术对芯片适配的意义
INT8/INT4/FP8低精度量化、量化感知训练与后训练量化
量化INT8FP8
11
稀疏化与剪枝技术
模型稀疏化适配稀疏计算单元、结构化/非结构化剪枝硬件友好性
稀疏剪枝硬件
12
KV Cache优化与芯片内存
KV Cache原理、显存消耗、PagedAttention在不同芯片实现
KV Cache显存PagedAttention
13
连续批处理与芯片利用率
动态批处理提升芯片吞吐、不同架构对批处理友好程度
批处理吞吐利用率
14
Speculative Decoding与芯片协同
推测解码原理、小大模型配合、芯片延迟改善
推测解码延迟协同
15
Flash Attention系列技术
FlashAttention-1/2/3原理、IO感知算法适配内存层次、长序列加速
FlashAttnIO感知长序列
16
英伟达GPU对Qwen的适配现状
CUDA生态、TensorRT-LLM、FasterTransformer、H100/B200优势
NVIDIACUDATensorRT
17
AMD GPU对Qwen的适配现状
ROCm生态、PyTorch ROCm后端、MI300X适配进展与挑战
AMDROCmMI300X
18
英特尔Habana Gaudi与CPU适配
Gaudi加速器架构、CPU AMX指令集加速、OneAPI作用
IntelGaudiAMX
19
华为昇腾(Ascend)对Qwen的适配
CANN软件栈、MindSpore框架、昇腾910B/910C适配实践
昇腾CANNMindSpore
20
寒武纪思元(MLU)对Qwen的适配
寒武纪硬件架构、Neuware软件栈、适配案例与性能数据
寒武纪MLUNeuware
21
其他国产芯片适配探索
海光/燧原/摩尔线程等硬件特点、软件生态成熟度、可行性分析
国产芯片海光燧原
22
芯片适配的基准测试与评估指标
吞吐量(tokens/s)、延迟(TTFT/TPOT)、显存占用、能效比
基准测试TTFT能效
23
适配过程中的常见问题与调试
精度对齐、性能瓶颈定位(Profiling)、内存泄漏、算子兼容性
调试精度Profiling
24
芯片厂商的软件生态建设
为什么软件生态比硬件更重要？CUDA护城河、OpenAI Triton作用
软件生态CUDATriton
25
开放标准与互操作性
ONNX/OpenXLA/OpenCL降低适配成本、芯片厂商支持现状
ONNXOpenXLA互操作
26
芯片适配的商业价值
适配Qwen对芯片销量拉动、云服务商偏好、定制化ASIC机会
商业ASIC销量
27
芯片适配的战略意义
技术品牌影响、AI产业链自主可控、开发者生态吸引
战略自主可控生态
28
未来趋势：Chiplet/存算一体/光子芯片
Chiplet架构影响、存算一体适配前景、光子芯片等新型范式挑战
Chiplet存算一体光子
29
案例研究：芯片厂商成功适配Qwen全过程
需求分析、硬件选型、软件栈搭建、性能调优到部署
案例全流程调优
30
总结与展望
Qwen适配核心价值总结、未来3-5年技术演进、战略建议
总结展望战略