01
AI芯片软件生态全景概览
定义、范围与核心价值
全景战略
02
编译器栈深度分析
从图编译到算子优化的关键路径
编译器优化
03
Runtime与驱动层
硬件抽象与任务调度机制
运行时驱动
04
算子库与高性能计算库
cuDNN、oneDNN及自研库的评估
算子库高性能
05
AI框架适配层
PyTorch、TensorFlow、MindSpore的对接策略
框架适配
06
模型部署工具链
ONNX、TensorRT、OpenVINO的兼容性
部署推理
07
调试与性能分析工具
Profiler、Debugger的成熟度评估
调试性能
08
量化与压缩工具
PTQ、QAT、剪枝、蒸馏的工具链支持
量化压缩
09
异构计算与多卡通信
NCCL、RCCL、自定义通信库
通信多卡
10
虚拟化与容器化支持
Docker、Kubernetes在AI芯片上的适配
容器虚拟化
11
安全与可信计算
TEE、安全启动、模型加密方案
安全加密
12
开源社区活跃度
GitHub Stars、PR响应、贡献者生态
开源社区
13
文档与开发者体验
API文档、教程、示例代码质量
文档体验
14
技术栈依赖与风险
对LLVM、GCC、CUDA的依赖分析
依赖风险
15
商业授权与合规性
开源协议、专利风险、出口管制
合规授权
16
客户支持与服务体系
FAE响应、RMA流程、版本管理
支持服务
17
生态兼容性测试
算子精度、性能对标NVIDIA/AMD
兼容性对标
18
长期维护与版本规划
LTS策略、向后兼容性承诺
维护版本
19
第三方软件集成
OpenCV、FFmpeg、ROS等生态对接
集成生态
20
行业标准与认证
MLPerf、SPEC、ISO 26262等
标准认证
21
开发者社区与培训
Meetup、Hackathon、认证课程
社区培训
22
案例研究
成功部署的客户故事与性能数据
案例实践
23
竞品对比分析
与NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Google TPU的差异
竞品对比
24
技术债务评估
遗留代码、架构耦合度、重构成本
债务重构
25
人才储备与招聘难度
掌握该生态的工程师市场供给
人才招聘
26
生态成熟度模型
从孵化期到成熟期的评估框架
成熟度模型
27
投资风险矩阵
技术、市场、团队、合规四维评估
风险投资
28
尽职调查清单
代码审查、架构评审、压力测试要点
尽调清单
29
投后管理建议
生态建设路线图与关键里程碑
投后管理
30
总结与报告撰写
尽调结论、投资建议与风险提示
总结报告