Sections
Left Column
Right Column
Text Area
AC-Transformer-DS: 多模态大模型AI加速芯片
Text Area
核心优势与芯片亮点
- 基于算法-硬件协同设计理念，以及中心自研的AI芯片设计自动化工具打造高能效的面向多模态大模型的AI加速器芯片
- 支持根据工具链软件的架构搜索结果，快速重配置并行维度、存储层级及其他超参数，从而实现针对多样化工作负载的优化
- 支持40余条核心指令，并提供可扩展的指令框架，允许针对专用操作或新兴算法进行定制化开发
Text Area
支持五大类典型网络
大语言模型
DeepSeek-1.5B, DeepSeek-7B, Llama3-8B, Gemma3-4B, Qwen3-1.7B, Qwen3-8B, …
生成式模型
Grounding DINO, Stable Diffusion, ...
视觉语言模型
Llava-7b, Qwen-VL-7B, DeepSeek-VL-7B, ...
视觉Transformers
EffViT, SegFormer, MobileViT, SwinT, HrFormer, …
卷积神经网络
ResNet, MobileNet, Yolo, Openpose, Inception, MTCNN, UNet, ...
Text Area
支持的算子集合
| Standard Conv. | Tile_trans_II |
| Depth-wise Conv. | Roll |
| Max/Avg Pooling | img2mat |
| GEMM/GEMV | mat2img |
| ReLU/PRelu/etc | LUT 1->N |
| Non-linear act. | LUT 1->1 |
| Bilinear Resize | LUT N->N |
| Bicubic Resize | Mask |
| Softmax | S-ME |
| RMS-Norm | S-MV |
| Layer-Norm | S-ADV |
| Rotation | D-ADD |
| Data Move | D-MUL |
| Concatenation | D-ME-ADD |
| ROI | D-MV-ADD |
| Broadcast | RoPE |
| Transpose | Inst. Trans |
| Depth2space | Data Sample |
| Space2depth | Up-sample |
| Tile_trans_I | EMA |