中科院计算所发布晶圆级存算一体芯片Ouroboros，大模型推理吞吐量最高提升9.1倍
当前大模型的发展呈现出模型规模持续攀升的趋势，对计算硬件的需求也随之快速增长。从千亿参数到万亿规模，每一次迭代都对硬件资源提出了更高的要求。
在这一背景下，一个关键的“隐性开销”日益凸显：数据搬运。在传统计算架构中，一次推理过程往往需要在DRAM、SRAM与计算单元之间反复读写数据。频繁的访存操作不仅带来高延迟，也消耗大量能耗。有研究指出，实际计算所占的时间远少于数据搬运所耗费的时间。
为此，一种极具潜力的思路应运而生：彻底消除数据搬运。这引出了两条备受关注的技术路径：存算一体与晶圆级集成。
- 存算一体：将存储与计算融合在同一芯片内，使数据在原地完成处理，避免频繁搬运。
- 晶圆级集成：直接在整片硅晶圆上构建超大规模系统，通过超高带宽互连，实现晶圆级的统一内存与计算资源。
中国科学院计算技术研究所的研究团队在该方向上取得了重要进展。其最新成果Ouroboros发表在体系结构领域的顶级会议——第31届ACM编程语言与操作系统架构支持国际会议（ASPLOS）上。
Ouroboros实现了一款完全由SRAM存算单元构建的晶圆级芯片。在该芯片中，模型推理所需的所有数据——权重、KV Cache以及激活值——全部存放于片上SRAM中，无需从外部DRAM进行搬运。所有计算均在数据存储位置完成，真正实现了“数据不搬家，计算就地化”的存算一体范式。
芯片采用层次化设计，自上而下分为三层：
1. 晶圆级集成
芯片顶层为一块巨型单晶圆，集成有54GB SRAM，可完整存储模型权重、激活值与KV Cache，彻底消除DRAM访问开销。整片晶圆由相同尺寸的小芯片通过stitching技术无缝拼接，形成统一调度的计算平面。
2. 芯片级组织
每个芯粒内部由上百个存算核心构成网格网络，核心间通过高带宽链路互联。设计将芯粒面积推向光刻极限以最大化SRAM容量，并引入核心级容错机制以保障大规模芯片的可靠性。
3. 存算核心微架构
每个核心包含输入输出缓存、存算阵列、专用函数单元及控制单元。缓存容量可容纳典型大模型的token数据，显著减少核心间数据传输。存算阵列通过优化的片上网络互联，专用函数单元以匹配的并行度执行softmax等操作，控制单元则协调核心间与核心内的流水线同步。
尽管Ouroboros构建了强大的晶圆级计算平面，在运行大模型时仍面临若干关键挑战：
第一，SRAM容量限制
虽然在晶圆上集成了大量SRAM，但受限于SRAM自身的密度，片上存储容量仍显不足。当模型规模继续膨胀，如何用有限的片上空间装下越来越大的权重和状态，依然是绕不开的难题。
第二，巨型阵列的调度难题
当计算单元以成百上千的规模铺满晶圆，如何高效地把模型“拆解”并映射到这个分布式阵列上，就成了一个复杂的系统工程。存储布局、数据流调度、任务分配……每一项都需要全新的设计思路。
第三，计算与存储的协同优化
在存算一体的架构里，计算和存储是高度绑定的——计算发生在数据存放的位置，存储的布局也直接制约着计算的效率。因此，必须同时对两者进行协同设计与优化，才能最大化整体性能。
为了充分释放这片晶圆的计算潜力，团队专门打造了一个端到端大模型推理框架。
* 从模型整体的流水线切分开始，这个框架就进行了针对性的精细化调整，目标是让存算资源被充分利用起来。
* 紧接着，团队设计了一套权重映射策略——不仅考虑硬件资源如何分配，还引入了分层映射方法，尽可能减少数据传输。
* 而针对大模型推理中至关重要的KV Cache，框架也有一套创新设计：通过分布式动态KV缓存管理方案与对应的硬件支持，把片上缓存的空间利用率推向了新的高度。
在从芯片到系统的协同设计下，Ouroboros实现了“原地计算”理念，取得了显著的性能与能效表现。实验结果表明：
* 平均吞吐量达到现有顶尖系统的4.1倍
* 平均能效提升至4.2倍
而在13B参数规模的模型上，表现尤为突出：
* 吞吐量最高达9.1倍
* 能效比提升至17倍
采用单晶圆推理Llama 13B模型、在WikiText‑2数据集上进行测试时，系统吞吐量可稳定达到15万tokens/s。这一结果进一步验证了Ouroboros在真实大模型负载下的性能。
上述数据不仅验证了性能与能效的突破，也为“存算一体+晶圆级集成”这一技术路线的可行性提供了有力支撑。该研究标志着在消除数据搬运、构建高效大模型推理系统方向上迈出了重要一步。
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