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      36氪首發 | 清華系AI Infra廠商完成數億元融資,以GPU為核心重構計算機系統架構

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      作者 | 喬鈺杰

      編輯 | 袁斯來

      硬氪獲悉,北京容芯致遠科技有限公司(以下簡稱“容芯致遠”)近日完成天使輪數億元融資。本輪由北京綠色能源和低碳產業基金與賽富投資基金領投,順禧基金、富華資本、萬利達集團、長江創新投、水木清華校友基金、梅花創投等跟投。云岫資本此前參與了公司種子輪投資,本輪繼續跟投,并擔任長期獨家財務顧問。

      AI浪潮下,算力需求激增,傳統以CPU為中心的架構瓶頸愈發凸顯:CPU成為數據調度與交互的核心限制,GPU之間通信效率不足,內存無法實現統一地址空間共享,整體算力利用率較低。

      容芯致遠創始人石旭畢業于清華大學電子工程系,在芯片設計與AI領域從業多年,接受硬氪采訪時,石旭表示,“在實際部署中,典型的AI服務器配置需要多個CPU協同調度少量GPU,且隨著規模擴大,CPU數量也需同步增加,系統復雜度與成本顯著上升,這正說明傳統架構難以適配AI時代的計算需求。”

      基于此,容芯致遠提出了以GPU為核心的AI計算體系——AGC(AI computer system with the GPU as its Core)架構。該架構打破以CPU為中心的傳統模式,將GPU作為系統核心計算單元,CPU則轉為外圍控制組件。

      通過這一重構,系統中GPU與CPU的比例(G:C)可由傳統的約2:1提升至20:1甚至32:1,大幅釋放GPU算力潛力。

      系統層面,AGC架構進一步解決了內存一致性問題,支持單一操作系統統一管理多達64個GPU,實現全局地址空間共享,避免跨節點數據拷貝,從而在大模型訓練與推理等場景中顯著提升整體效率。

      這一體系創新并非單點優化,而是涉及全棧重構,包括BMC管理、交換系統、通信協議、推理框架、連接器等多個層面。

      石旭介紹,在核心技術實現上,容芯致遠圍繞算力穩定性與利用效率展開了系統性創新。在硬件監控層面,公司自研AI BMC系統,將傳統3–5秒級的輪詢機制提升至微秒級響應,可在GPU溫度異常等風險出現時即時觸發降頻或休眠策略,從而顯著提升系統安全性與整體能效。

      在可靠性設計上,傳統八卡服務器一旦單卡故障,往往需要整機停機維護,恢復周期長、成本高。而在AGC架構下,單機可實現多達20個GPU的冗余設計。配合自研混存技術,系統可構建約10TB的混合存儲空間,對健康GPU的KV Cache進行實時緩存。一旦某張GPU發生故障,系統可在AI BMC的快速響應下,迅速調度冗余GPU接替任務,并通過統一內存地址空間直接訪問原有數據,實現計算過程無縫銜接。

      基于這一機制,容芯致遠可實現GPU故障情況下的“任務不中斷熱插拔”(GPU RAID),將維護時間從約2小時壓縮至約1分鐘,同時顯著降低運維成本。

      互連層面,容芯致遠推出Blue Link光互連方案,以Mini LED/MICRO LED替代傳統激光光模塊,在高溫環境下具備更高穩定性,同時實現更高帶寬密度與更長傳輸距離,突破了銅纜在帶寬與距離上的物理限制。

      生態策略上,容芯致遠強調開放與兼容。石旭介紹稱,由于顯著降低了對CPU性能的依賴,其方案可適配龍芯、飛騰、海光等國產CPU,同時兼容主流GPU廠商產品,構建起更為開放的計算生態。相較部分僅支持自研芯片的封閉體系,這一路徑具備更強的產業協同能力。

      與此同時,公司牽頭發起RISC-V智算體系生態聯盟,聯合產業鏈上下游廠商作為生態伙伴,通過深度合作與專利共享,推動相關技術標準化與國產化規模落地。

      產品層面,容芯致遠已形成兩大產品體系。一類為強調靈活性的K系列,兼容全球所有PCIe標準GPU卡,面向私有化部署場景,兼顧靈活配置與數據安全,主要型號包括K2(兩卡桌面型)、K4(四卡)及K10(十卡)、K20(二十卡)。


      K20產品示例(圖源/企業)

      另一類為強調極致性能的AGC系列,通過定制化模組實現更高算力密度與系統效率,覆蓋風冷,液冷及移動式等多種開放形態,支持多類特定GPU,代表型號包括AGC 64F(64卡風冷),AGC 64L(64卡液冷,提供21P算力與3T顯存), AGC 32F(32卡風冷),AGC 16F(移動式16卡)及AGC 2(兩卡工作站)。


      AGC 64F產品示例(圖源/企業)

      商業模式方面,公司采取“自有品牌直銷+OEM合作”的雙路徑策略,已與多家整機廠商展開合作,以聯合方案形式推向市場。同時,公司推出子品牌Upchanger,并與中央美院聯合打造,聚焦藝術與渲染等細分場景。

      以下為訪談節選(部分內容經編輯):

      硬氪:為什么容芯致遠的AGC架構對國產卡非常友好?

      石旭:傳統以CPU為中心的架構,對CPU性能與生態依賴極高,這使得在實際部署中,很難將國產CPU與主流GPU體系有效結合,往往受限于數據交換能力與系統瓶頸,難以落地真正意義上的“全國產方案”。而AGC體系通過將GPU上升為系統核心,大幅降低了對CPU的性能依賴,使國產CPU能夠在體系中發揮作用,同時兼容國產GPU,從而在現實工程層面打通全國產路徑。

      容芯致遠的理念更像是安卓,我們很開放,兼容全球主流計算芯片,會更強調產業協同與規模擴展能力。在這一開放體系下,不僅整機廠商可以靈活組合硬件方案,上游GPU、CPU及連接器廠商也獲得了更廣闊的市場空間。AGC本質上提供的是一個“連接平臺”,讓不同廠商的產品能夠在同一體系中協同運行,并隨著系統演進持續優化性能與成本結構。

      硬氪:您怎么定義容芯致遠?

      石旭:我們更像是“不做GPU的英偉達”,希望去定義AI時代新的計算標準與架構范式,讓智算進入每一個行業、每一個企業,每一個家庭及個人。目前我們也是工信部人工智能標準委員會成員。

      任何計算體系的建立都離不開產業聯盟的協同推進。傳統x86通用計算體系背后,是由英特爾、AMD、微軟以及大量硬件廠商共同構建的長期生態;而AGC所面向的AI計算,同樣需要一套全新的產業協作網絡。圍繞這一目標,容芯致遠正聯合GPU廠商、CPU廠商、整機廠商、連接器與器件廠商以及模型公司等多方力量,共同推動這個體系的落地與演進。目前正在組織和發起AGC架構生態聯盟,未來將會以AGC架構為基礎,進一步推動國產智算新標準新生態的落地。

      投資方觀點

      北京綠色能源和低碳產業基金表示:“隨著AI Agent時代的到來,對算力成本的消耗將從訓練逐步向推理演進。未來推理對算力的消耗將大于訓練。單臺AI服務器的性價比與兼容性將在未來成為算力企業的核心競爭力。同時,國產算力的瓶頸一方面受制于GPU的制程和單卡性能,另一方面受制于IO傳輸瓶頸及國產CPU性能。容芯致遠掌握多項軟硬件核心技術,打造新一代AGC計算體系,降低了對CPU性能的要求,可以適配國內外主流GPU,并提高實際有效性能。此外還正在開發多項新一代技術,有效解決算力傳輸瓶頸。我們相信,隨著容芯致遠產品與技術的不斷迭代,在AI算力需求激增和國產化需求迫切的時代下,容芯致遠不斷驅動行業創新,賦能國產AI產業發展。”

      賽富投資基金負責科技賽道的管理合伙人蔣馳華表示:“摩爾定律的物理紅利正在無可避免地觸頂。正如行業數據顯示,在2022年之前的十年里,單芯片的計算性能曾實現了超1000倍的飛躍,但隨著半導體工藝逼近物理極限,近幾年的純硬件性能增速已顯著放緩。在當前以大模型為核心的‘Token工廠’時代,單靠芯片制程的演進已無法支撐算力需求的指數級爆發,計算系統級的架構顛覆才是破局的關鍵。這也是賽富投資基金堅定領投容芯致遠天使輪的核心邏輯。容芯團隊極具前瞻性地跳出了傳統硬件堆疊的定式,提出了以GPU為核心的AGC計算體系,徹底打破了以CPU為調度中心的傳統瓶頸。他們不僅僅在做單點優化,而是實現了系統層面的內存一致性與全局地址空間共享,并從底層光互連到BMC管理進行了軟硬件的全棧重構。我們始終致力于尋找能定義未來的底層創新者。容芯致遠正在重構適應未來的AI Infra標準,期待容芯的系統級代際顛覆能在當前的算力基建角逐中脫穎而出,以極致的算力利用率與高擴展性,真正加速AGI時代的全面到來。”

      梅花創投董事總經理吳世鴻表示:“容芯致遠研發的AGC架構,以GPU為核心重構AI 計算體系,徹底打破傳統CPU中心化瓶頸,顯著提升算力密度與GPU利用率,完美適配主流國產GPU,是算力基礎設施國產替代的關鍵一環。目前產品已快速獲得市場驗證,商業化落地節奏超預期,十分期待其Blue Link光互連方案盡快推向市場。創始團隊是典型的技術領軍+產業深耕+商業化能力的黃金組合,兼具技術深度與落地能力,賽道卡位精準、壁壘清晰、成長性極強,長期堅定看好容芯致遠 AI Infra領域的發展潛力!”

      云岫資本創始合伙人兼首席執行官高超表示:“在當前算力增長遭遇諸多系統性瓶頸的背景下,容芯致遠以顛覆性的AGC架構以及整機解決方案,為國產智算開辟一條創新之路,公司產品在讓GPU發揮更大算力效率的同時,兼顧了成本優勢和靈活的適用性,開啟了中國AI計算機系統架構創新的新范式。云岫資本堅定支持公司團隊做難而正確的事,堅定看好公司會成為中國算力創新解決方案的重要破局者。”

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