极速响应，生态共建｜<span style='color:red'>昆仑芯</span>完成MiniMax M3.1 Flash模型Day 0适配
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极速响应，生态共建｜昆仑芯完成MiniMax M3.1 Flash模型Day 0适配

　　今日，MiniMax M3.1 Flash模型权重正式释放。昆仑芯同步完成该模型的Day 0适配，成为首批完成该模型适配的国产算力厂商之一，展现了面向前沿大模型的快速响应能力与生态兼容实力。据悉，MiniMax M3.1 Flash是MiniMax推出的新一代Flash模型，重点面向复杂Agent任务、软件开发、Computer Use及网络安全等场景。在复杂任务处理方面，模型支持多步骤规划、工具调用与企业工作流执行;在软件开发方面，提升了对代码理解、功能开发、问题修复及测试验证等任务的支持能力;在计算机操作方面，进一步强化了跨应用交互与连续任务执行能力。昆仑芯持续跟进MiniMax系列模型的技术演进，深化芯模协同，已先后完成MiniMax M2.7、M3、H3等多款模型的Day 0适配。此次MiniMax M3.1 Flash模型权重开放后，昆仑芯团队第一时间开展适配，围绕关键算子、软硬件协同及多卡通信等环节进行优化，并完成模型部署验证，为用户在昆仑芯国产算力平台上开展模型部署、运行测试与应用探索提供支持，助力模型实现权重开放后快速部署。　　深化软硬件协同，完善模型适配能力　　随着大模型架构持续演进、应用场景不断拓展，算力平台不仅需要满足不同模型的运行要求，还需要通过软件栈适配、算子优化与软硬件协同，提升模型部署效率与运行表现，为模型从开发验证走向实际应用提供支撑。围绕这一需求，昆仑芯持续完善自研软件栈，完整覆盖从底层驱动、开发工具SDK到专业库等核心组件，并围绕主流模型架构与AI开发生态开展适配和优化，为模型迁移、性能调优及规模化部署提供基础支撑。依托自研软件栈与软硬件协同优化能力，昆仑芯能够针对不同模型架构及其运行特点开展适配与调优，提升模型在国产算力平台上的兼容性与部署效率，缩短模型从发布到平台落地的周期，为开发者开展模型开发、部署验证及后续优化提供便利。　　持续拓展模型覆盖，推动算力与开源生态协同　　开源模型生态加速发展，模型架构、开发框架与应用需求日益多样化。算力平台对主流模型及开发框架的兼容程度、适配效率和工程化支持能力，正成为连接模型创新与应用落地的重要环节。昆仑芯积极跟进主流开源模型及相关技术发展，持续推进模型适配与性能优化，适配范围已覆盖文本、多模态、图像生成等多类模型，不断拓展对不同模型架构及应用场景的支持能力。从模型发布后的快速响应，到面向不同架构的深度适配与优化，昆仑芯持续完善模型适配体系，推动国产算力平台与主流开源模型及开发框架有效衔接，为企业和开发者提供更加丰富的模型部署与应用选择。未来，昆仑芯将继续紧跟前沿大模型发展趋势，深化与模型厂商、开源社区及生态伙伴的协同合作，持续提升模型适配效率、平台兼容能力与工程化水平，推动国产算力与大模型生态协同发展，为人工智能应用创新与落地提供坚实的算力支撑。
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发布时间：2026-10-23 11:12 阅读量：268 继续阅读>>
<span style='color:red'>昆仑芯</span>与openEuler完成兼容性互认证，持续拓展国产算力生态协同
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昆仑芯与openEuler完成兼容性互认证，持续拓展国产算力生态协同

　　近日，OpenAtom openEuler(简称 “openEuler” 或 “开源欧拉”)与昆仑芯P800系列产品完成兼容性互认证。双方围绕系统与设备识别、驱动及软件环境、链路与设备互联等关键环节开展验证，共七项子测试全部通过，验证了昆仑芯P800产品与openEuler在基础软硬件运行环境层面的兼容性，为国产算力产品在开源操作系统中的部署应用提供实践支撑。　　此次认证是昆仑芯持续推进主流软硬件生态适配、深化生态协同的又一实践。通过与开源操作系统开展兼容性验证，进一步夯实算力产品与基础软件环境之间的协同基础，为后续开展AI框架适配、模型部署及业务验证创造条件。　　深化软硬件适配，推动算力生态协同发展　　随着AI算力应用不断拓展，算力产品的实际落地不仅依赖硬件能力，也需要操作系统、驱动、软件环境及设备互联等基础设施的协同支撑。软硬件兼容性是保障算力平台稳定部署和应用运行的重要基础。　　本次兼容性互认证围绕系统识别、软件环境部署及链路互联等环节展开，重点验证openEuler对昆仑芯P800产品的识别能力、驱动与SDK部署情况，以及主机与设备、设备与设备之间的链路及互联能力。　　测试结果显示，openEuler系统能够正确识别昆仑芯P800，驱动与SDK部署顺利，设备状态正常，设备互联相关测试均达到预期，七项子测试全部通过。　　测试首先记录了操作系统基础信息，确认openEuler运行环境可用：　　驱动安装完成后，系统可正确识别昆仑芯P800，并确认设备已绑定对应内核驱动、设备状态正常：　　本轮验证覆盖基础运行环境中的多个关键环节，进一步打通国产AI加速卡与开源操作系统之间的软硬件协同通路，为算力产品融入多元化技术生态、拓展应用场景提供实践参考。　　持续拓展主流生态适配，完善国产AI软硬件协同体系　　人工智能产业的快速发展，正在推动算力生态从单一硬件能力竞争，向芯片、操作系统、AI框架、模型及应用等多层次协同演进。完善的软硬件生态适配能力，是降低用户部署门槛、提升算力应用效率、推动国产算力规模化落地的重要支撑。　　围绕AI算力生态建设，昆仑芯持续推进与主流软硬件生态的适配与协作，现已构建覆盖基础软件、AI框架、模型及应用场景的完善的国产AI软硬件生态圈。在基础软件生态层面，昆仑芯积极推进与主流操作系统及相关软件环境的兼容验证，持续夯实算力产品的基础运行环境;在AI框架与模型生态层面，围绕主流框架及大模型开展适配、优化与部署验证，推动模型能力在昆仑芯算力平台上的应用;同时，通过与生态伙伴开展联合适配与技术协作，提升软硬件协同效率，促进适配成果向更多业务场景延伸。目前，昆仑芯已围绕多类主流软硬件生态开展适配与协同实践，持续拓展生态合作范围，推动算力能力与上层软件、模型及应用之间的衔接。　　此次与openEuler完成兼容性互认证，是昆仑芯持续拓展主流软硬件生态适配范围的又一实践。通过基础运行环境验证，进一步夯实了昆仑芯算力产品与开源操作系统之间的协同基础，也为后续开展更深层次的软件适配与业务验证创造了条件。　　未来，昆仑芯将持续加强与主流操作系统、AI框架、模型生态及产业伙伴的合作，推进软硬件适配成果积累与生态能力建设，逐步完善从底层运行环境到上层模型应用的协同体系，推动国产算力与开放软件生态深度融合，为用户提供更加开放、便捷、高效的算力应用环境，助力人工智能产业创新发展。
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发布时间：2026-10-21 09:52 阅读量：274 继续阅读>>
深化芯模协同，共筑开放AI生态｜<span style='color:red'>昆仑芯</span>完成阶跃星辰Step 5 Preview模型Day 0适配
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深化芯模协同，共筑开放AI生态｜昆仑芯完成阶跃星辰Step 5 Preview模型Day 0适配

　　今日，基础大模型公司阶跃星辰正式开源新一代旗舰基座模型Step 5 Preview。模型开源当日，昆仑芯即完成对Step 5 Preview的适配与联合精调，成为首批完成该模型适配的国产算力厂商之一，展现了面向前沿大模型的快速响应能力与生态兼容实力。据悉，Step 5 Preview模型面向长程Agent任务设计，采用稀疏MoE架构，总参数量达600B，每个Token仅激活27B参数，支持100万Token上下文窗口，并原生支持文本与视觉输入，在AI编程、软件工程、专业知识工作、金融等场景中表现突出。近期，Step 5 Preview在OpenRouter周调用量和日调用量榜单中均位居全球第二。此次适配过程中，昆仑芯围绕Step 5 Preview的模型架构与关键算子开展针对性优化，结合其超长上下文、稀疏MoE等技术特点，通过底层算子优化与软硬件协同，提升模型运行效率、稳定性与资源利用水平，为复杂智能体任务提供高效算力支持。　　软硬协同优化，提升模型适配与部署效率　　此次与阶跃星辰围绕Step 5 Preview开展Day 0适配，是昆仑芯深化主流模型生态合作、提升芯模协同能力的又一实践。快速适配能力的背后，是昆仑芯长期积累的软件生态基础。　　昆仑芯持续完善自研软件栈，构建覆盖底层驱动、开发工具SDK、专业库等核心组件的软件体系，并围绕主流模型架构与AI开发生态开展适配和优化，为模型迁移、性能调优及规模化部署提供软件支撑。　　依托成熟的软件栈与软硬件协同优化能力，昆仑芯能够面向不同模型架构及应用需求快速开展适配，降低模型迁移与部署成本，缩短模型从发布到算力平台落地的周期。在保障模型稳定运行的同时，进一步提升开发者的模型开发与应用部署效率，为前沿大模型快速进入实际应用提供高效、灵活的算力环境。　　持续保持Day 0适配，构建开放协同的模型生态　　随着大模型迭代速度不断加快，模型从发布到应用落地的周期不断缩短，对算力平台的快速适配能力与生态兼容性提出了更高要求。除了及时响应单个模型的发布，算力平台还需要不断拓展模型适配范围，满足不同开发者及应用场景的多样化需求。　　近一年来，昆仑芯紧跟主流开源模型发展，已完成对头部厂商40余款旗舰模型的快速适配，覆盖文本、多模态、图像生成等多个方向，推动“发布即适配”逐步成为常态。在持续提升模型适配效率的同时，昆仑芯不断丰富平台支持的模型类型，拓展生态兼容边界，为开发者提供更广泛的模型选择与算力支持，助力前沿模型加速落地应用。　　面向未来，昆仑芯将进一步加强与国产模型企业及生态伙伴的合作，以“国芯+国模”协同发展为契机，强化对前沿模型架构、算法及应用场景的适配能力，通过软硬件协同优化提升模型与算力平台的适配效率，推动更多前沿模型高效运行于国产算力平台，共建开放协同的国产AI生态，助力AI应用加速走向千行百业。
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发布时间：2026-10-15 13:29 阅读量：296 继续阅读>>
<span style='color:red'>昆仑芯</span>完成RLinf适配验证，拓展具身智能强化学习开源生态
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昆仑芯完成RLinf适配验证，拓展具身智能强化学习开源生态

　　随着具身智能加速从技术探索走向规模化研发，强化学习正在成为提升机器人自主决策与任务执行能力的重要技术路径。与此同时，具身智能研发对算力平台的兼容性、分布式训练能力以及训练、仿真、推理协同提出了更高要求。　　近日，昆仑芯完成具身智能强化学习框架RLinf适配验证，覆盖单节点训练、多节点协同、训练与仿真分离、训练与推理分离等典型场景，并完成Pi系列模型在LIBERO任务上的训练复现，进一步拓展昆仑芯在具身智能强化学习领域的开源生态支持。　　接入主流开源框架，拓展应用支持　　RLinf是面向具身智能的“仿训推一体化”大规模强化学习框架，由清华大学、无问芯穹联合发起，于2025年9月开源。框架面向具身智能与智能体场景，提供覆盖仿真、训练和推理的统一强化学习基础设施，旨在打通渲染、训练、推理等环节，为开发者提供从仿真环境交互到策略更新的完整强化学习流程，目前已在机器人等相关场景中开展应用。　　此次适配中，昆仑芯基于RLinf模块化的硬件接口设计，通过标准插件方式完成Kunlunxin XPU后端接入，无需修改框架既有实现，即可将昆仑芯算力纳入RLinf运行体系，进一步打通设备管理、任务调度与分布式通信等关键环节。　　在设备管理与任务调度方面，昆仑芯完成Kunlunxin XPU设备发现、资源配置及Ray调度适配，确保训练任务能够准确使用实际分配的算力资源;在分布式通信方面，以XCCL作为通信后端，支持AllReduce、AllGather等多卡集合通信，打通单节点及多节点强化学习任务的运行基础。　　基于上述适配，昆仑芯P800能够在RLinf框架下开展单节点、多节点以及训练、仿真、推理分离等多种运行模式验证，为具身智能强化学习任务提供更加灵活的国产算力支持。　　覆盖多种部署模式，提升资源调度灵活性　　具身强化学习涵盖训练、仿真与推理等多个环节，对算力资源的配置方式提出了更高要求。基于RLinf，昆仑芯P800完成多种部署模式的适配验证。　　其中，在训练与仿真分离模式下，Actor、Rollout部署于训练节点，Environment部署于独立仿真节点，实现训练与仿真资源的独立配置;在训练与推理分离模式下，策略训练与动作生成部署于不同设备，减少不同任务之间的资源竞争。　　通过灵活的部署方式，昆仑芯P800进一步拓展了具身强化学习场景下的算力组织方式，为不同规模任务提供更加灵活的资源配置能力。　　完成Pi 0.5适配验证，验证具身强化学习应用能力　　在实际任务验证中，昆仑芯P800已完成LIBERO Spatial、Object和Goal等任务配置的适配验证。其中，Pi 0.5相关配置覆盖单节点8卡与双节点16卡环境，完成从单节点训练到多节点协同的运行验证。　　在libero_spatial_grpo_openpi_pi05配置下，昆仑芯P800完成Pi 0.5模型在LIBERO Spatial任务上的强化学习训练与仿真评测。测试结果显示，在第70个训练step，模型任务成功率达到99.77%，强化训练曲线整体与公开结果呈现相同趋势;相比强化学习训练前，训练后策略成功率提升12.27%。　　从训练到仿真评测，昆仑芯P800已跑通基于RLinf的完整强化学习流程。开发者可以沿用RLinf现有开发方式，在昆仑芯平台完成模型训练、策略优化与任务评测，为进一步开展具身智能强化学习研究与应用提供算力支撑。　　优化分布式通信，降低多节点同步开销　　在具身强化学习任务中，模型权重需要在训练与Rollout等环节之间频繁传递，通信效率直接影响整体运行效率。针对多节点训练中的权重同步开销，基于P800平台进一步优化跨节点通信链路，通过引入混合通信方案提升权重传递效率。　　测试结果显示，单节点首个step的权重同步耗时由14.710秒降至3.006秒，多节点首个step由299.0秒降至6.510秒;在后续训练step中，相比仅使用Gloo，混合通信方案仍可节省约40秒的权重同步时间。　　上述结果表明，经过通信链路优化，昆仑芯P800能够有效降低多节点强化学习任务中的同步开销，为具身智能强化学习的分布式运行提供更高效的通信支撑。　　持续完善开源生态，助力具身智能适配　　此次RLinf适配，是昆仑芯持续推进软硬件协同、拓展开源生态的重要实践。　　从基础软件、AI框架到模型与应用，昆仑芯持续推进与主流生态的适配、优化与验证，不断拓展算力平台的兼容范围。通过对主流AI框架、大模型及具身智能相关框架的持续适配，昆仑芯不断完善软硬件协同能力与开发环境，降低开发者在国产算力平台上的迁移与验证成本。　　目前，昆仑芯已完成包括RLinf在内的强化学习系列框架适配，并推动相关支持贡献至社区主线。未来，昆仑芯将持续加强与开源社区、具身智能产业链及开发者生态的协同，持续拓展主流框架与模型适配，完善软硬件协同的开发环境和生态体系，推动更多模型、框架与应用在昆仑芯平台高效运行，为机器人企业、科研团队及开发者提供更加开放、兼容的国产算力支持。
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发布时间：2026-09-30 16:52 阅读量：336 继续阅读>>
芯模共生，生态共建：<span style='color:red'>昆仑芯</span>联合FlagOS实现MiniCPM5-2B模型Day 0部署
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芯模共生，生态共建：昆仑芯联合FlagOS实现MiniCPM5-2B模型Day 0部署

　　近日，面壁智能联合OpenBMB正式开源新一代端侧模型「小钢炮」MiniCPM5-2B。作为面向端侧场景打造的新一代小尺寸模型，该模型原生支持混合思考、512K超长上下文，并具备工具调用、深度搜索、代码生成等智能体能力，可进一步拓展至手机、PC、智能座舱等多元端侧设备。　　模型开源后，昆仑芯联合FlagOS，率先完成MiniCPM5-2B的Day 0适配与推理验证。　　此次适配展现了昆仑芯面向前沿开源模型的快速响应能力。依托持续完善的软硬件协同体系，昆仑芯能够紧跟主流模型迭代，并通过与FlagOS的生态协同，进一步提升模型适配效率，缩短新模型从开源发布到国产算力平台可用的时间。　　开源即适配，昆仑芯联合FlagOS实现模型高效部署　　大模型快速迭代的今天，从“模型发布”到“算力可用”的时间窗口正在不断缩短。对于开发者而言，新模型发布后能否快速完成不同算力平台上的适配、部署与性能验证，已经成为衡量算力生态响应能力的重要指标。此次MiniCPM5-2B开源后，昆仑芯联合FlagOS快速完成模型的适配与推理验证，实现了开源即适配、开源即部署。在适配过程中，昆仑芯围绕模型运行涉及的算子、推理框架及运行环境开展逐一验证与优化，依托持续完善的软件体系和软硬件协同能力，推动模型在快速在昆仑芯平台实现稳定运行。与此同时，FlagOS通过统一算子库、编译器及推理插件等软件能力，为模型适配提供统一的软件支撑，进一步降低前沿模型跨芯片适配的复杂度。基于统一多芯片软件栈，此次MiniCPM5-2B的适配成果还可通过FlagRelease发布多芯片模型版本，进一步提升适配成果的复用效率。　　软硬协同，昆仑芯持续提升适配效率　　大模型适配并非简单地让模型“跑起来”。由于不同AI芯片在计算架构、算子支持、编译环境和软件栈等方面存在差异，新模型要实现稳定、高效运行，需要进行多层次的适配与优化。　　对于昆仑芯而言，持续完善软硬件协同能力，提升模型适配与优化效率，是推动前沿模型快速落地的重要基础。　　这一适配能力的背后，是昆仑芯长期积累并持续完善的自研软件体系。围绕开发者需求，昆仑芯构建了覆盖底层驱动、开发工具、SDK及专业算子库等核心环节的自研软件栈，为模型迁移、部署与运行提供完善的软件支撑。依托持续演进的软件能力，开发者能够以更低的适配成本和更高的部署效率，将前沿模型快速应用于实际场景。　　此次MiniCPM5-2B适配过程中，昆仑芯依托自身软件体系和推理能力完成模型适配与验证，并联合FlagOS进一步提升适配成果的复用效率，为模型在国产AI芯片平台上的快速部署提供支持。　　从单个模型的Day 0快速响应，到持续拓展主流模型生态，昆仑芯正不断拓展对前沿模型的兼容与支持能力，持续缩短模型从开源发布到国产算力平台落地的时间，让更多前沿模型能够更加高效地运行在国产算力平台之上。　　深化生态协同，共建繁荣模型生态　　随着大模型加速迭代，模型生态与算力生态之间的协同效率愈发重要。对于国产算力而言，除了具备稳定的硬件性能，还需要持续提升对主流模型的兼容与适配能力，才能更好承接前沿模型的发展。　　昆仑芯正持续跟进主流开源模型迭代，不断提升模型适配与优化效率，当前已完成智谱GLM系列、Qwen系列、MiniMax、Kimi等多款主流模型的适配，持续拓展对主流模型生态的支持范围。　　在不断提升自身适配能力的同时，昆仑芯也积极参与众智FlagOS社区等开源生态建设，通过与生态伙伴开展联合适配，推动模型适配成果进一步复用和共享，扩大国产算力对主流模型生态的支持范围。　　未来，昆仑芯将持续提升前沿模型的适配与优化能力，深化模型、软件与芯片之间的协同，与生态伙伴共同推动更多前沿模型快速落地国产算力平台，助力构建更加开放、繁荣的国产AI生态。
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发布时间：2026-09-09 10:19 阅读量：410 继续阅读>>
GLM-5.3-Flash开源即适配，<span style='color:red'>昆仑芯</span>加速国产算力与大模型生态协同
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GLM-5.3-Flash开源即适配，昆仑芯加速国产算力与大模型生态协同

　　8月26日，智谱正式发布并开源GLM系列的首个原生多模态模型GLM-5.3-Flash (320B-A18B)。模型开源当日，昆仑芯即完成对GLM-5.3-Flash的适配与联合精调，成为首批完成该模型适配的国产算力厂商之一，展现了面向前沿大模型的快速响应能力与生态兼容实力。近半年来，随着智谱持续推进GLM系列模型迭代，昆仑芯已完成对GLM系列多款模型的快速适配。此次快速适配不仅体现了昆仑芯面向前沿模型的Day 0响应能力，也进一步验证了国产算力支撑新一代大模型高效推理的能力。通过持续提升模型适配效率与优化软硬件协同能力，昆仑芯正加速推动前沿模型与国产算力生态协同，为大模型应用落地提供更加高效、敏捷的算力支持。　　低成本高效推理，解锁大模型多场景应用　　据介绍，GLM-5.3-Flash是GLM-5系列首个原生多模态模型。模型采用低成本架构，以320B总参数、18B激活参数实现高效推理，在保持模型能力的同时降低计算与服务成本。通过线性注意力与稀疏注意力相结合的混合架构，以及IndexPool等技术，模型进一步降低长上下文场景下的计算、显存和时延开销，支持最高1M上下文。　　同时，GLM-5.3-Flash将视觉能力融入Coding流程，能够结合界面、渲染结果和交互反馈持续优化代码，覆盖前端开发、游戏构建、Blender 3D场景以及BUA、CUA驱动的真实环境操作等场景。此外，模型进一步拓展至Office、金融研究、专业文档等复杂任务，支持从分析研究到专业成果交付的完整工作流。　　开源即适配，昆仑芯持续提升模型部署效率　　随着国产大模型迭代速度不断加快，模型创新周期持续缩短，算力平台能否快速完成适配，正成为影响先进模型落地效率的重要因素。围绕智谱GLM系列模型演进，昆仑芯始终保持同步跟进，已完成GLM-4.7、GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2等多款模型的Day 0适配，不断提升模型从开源发布到国产算力部署及产业应用的响应效率。此次GLM-5.3-Flash开源后，昆仑芯第一时间完成模型适配与联合精调，实现对智谱最新模型的快速支持。这一快速适配能力，源于昆仑芯自研架构与长期深耕的软件栈。昆仑芯现已构建了覆盖底层驱动、开发工具SDK、专业算子库等核心环节的自研软件栈，持续提升算子覆盖广度与生态兼容深度，为模型快速迁移、高效部署与稳定运行提供坚实保障。依托完善的软件生态，昆仑芯进一步降低模型迁移与部署门槛，帮助开发者以更低成本、更高效率完成模型部署，加速AI应用创新。在本次GLM-5.3-Flash适配中，昆仑芯实现了模型精度无损迁移与高效部署，在保障稳定运行的同时充分释放硬件计算性能，降低模型部署门槛，缩短从开源发布到产业应用的落地周期。依托高效算力平台与自研软件栈优化能力，昆仑芯为GLM-5.3-Flash提供稳定、高效的国产算力支持，助力企业快速将前沿模型能力转化为实际业务价值。　　“发布即适配”加速，模型与算力生态协同提速　　在模型能力持续突破、创新周期不断缩短的背景下，模型厂商、算力平台、开发者与产业伙伴之间的协同效率，正成为推动AI技术规模化应用的重要因素。面对智谱GLM系列模型的持续升级，昆仑芯始终保持同步跟进，以更快的响应速度衔接模型创新与算力部署，推动主流模型更快进入实际应用场景。　　面向未来，昆仑芯将继续深化与模型厂商、开发者及产业伙伴的合作，持续提升主流模型适配与部署能力，推动国产算力与模型生态高效协同，共同加速“国芯+国模”生态成熟，助力国产AI产业高质量发展。
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发布时间：2026-08-28 16:02 阅读量：507 继续阅读>>
<span style='color:red'>昆仑芯</span>联合蚂蚁密算打造国产GPU机密计算方案，夯实国产AI安全算力底座
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昆仑芯联合蚂蚁密算打造国产GPU机密计算方案，夯实国产AI安全算力底座

近日，中国信息通信研究院泰尔终端实验室(以下简称“泰尔终端实验室”)正式发布国内首份面向通用 GPU TEE(可信执行环境)的专项系统检测报告。本次测评是国内首次针对通用GPU可信执行环境技术开展权威专业评测，围绕安全隔离、远程证明、密态大模型推理安全保护三大核心维度完成严苛验证。作为首批完成适配的国产AI算力平台之一，昆仑芯P800系列产品已全面兼容该GPU TEE方案，双方共同打造兼具高性能、高安全的国产AI可信计算解决方案，为企业级大模型部署提供更加安全可靠的算力底座。依托昆仑芯P800系列产品与蚂蚁密算通用GPU TEE HyperGPU技术，该方案无需更换现有硬件，即可为昆仑芯GPU平台赋予可信执行能力，实现模型权重、用户提示词、推理结果等敏感数据在GPU计算过程中的硬件级安全保护，覆盖安全隔离、远程证明、密态推理等关键能力，有效解决AI训练与推理过程中“数据在用即裸奔”的行业难题，为国产AI算力筑牢硬件级数据安全底座。该方案通过在昆仑芯P800系列产品的AI服务器部署由蚂蚁密算团队提供的整套GPU TEE，即可为昆仑芯GPU平台赋予可信执行能力，整个P800的软件栈可以完整运行在蚂蚁密算团队提供的GPU TEE中实现正常业务操作。根据泰尔系统实验室测试结果，在开启全链路密态保护及最高级别安全防护的情况下，该方案推理性能损耗低于2%，实现安全能力与计算性能兼顾。基于昆仑芯领先的AI算力性能和完备的软件生态，结合蚂蚁密算机密计算技术，双方为数据敏感行业提供兼具高性能、高安全、自主可控的大模型基础设施解决方案。作为业界领先的AI计算芯片及软硬件系统供应商，昆仑芯科技始终坚持开放生态发展理念，持续完善芯片、集群系统和软件平台能力，已完成对国内主流模型的快速适配，并不断携手产业伙伴推动国产AI基础设施能力升级。此次与蚂蚁密算联合推进GPU可信执行环境落地，是昆仑芯在完善AI基础设施安全能力方面的重要实践，也进一步拓展了国产AI算力平台在机密计算领域的应用边界。未来，双方将围绕大模型训练、推理及多方协同计算等场景持续深化合作，加快国产算力可信执行环境在更多行业和应用场景中的落地，推动国产AI基础设施实现计算性能、安全可信与自主可控能力的协同提升，为大模型规模化应用提供更加坚实的安全算力底座。
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发布时间：2026-08-26 13:28 阅读量：581 继续阅读>>
MiniMax H3开源即适配，<span style='color:red'>昆仑芯</span>持续推动“芯模共生”协同发展
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MiniMax H3开源即适配，昆仑芯持续推动“芯模共生”协同发展

　　今日，MiniMax正式开源多模态生成模型MiniMax H3。昆仑芯率先完成对该模型的适配与调优，成为首批完成适配的国产算力厂商之一，再次展现了其在主流大模型生态中的敏捷响应能力和广泛兼容实力。　　截至目前，MiniMax已陆续开源M系列文本模型和H系列多模态模型。依托软硬协同、全栈自研的技术体系，昆仑芯已连续完成MiniMax多个开源模型的Day 0适配，并持续保持对主流开源大模型的快速响应能力，以高效的生态适配能力推动前沿模型第一时间完成国产算力部署，进一步夯实“国芯+国模”协同发展的生态基础。　　MiniMax H3加速多模态生态创新　　据悉，作为MiniMax从"特化任务模型"迈向"通用多模态智能"的重要探索，MiniMax H3突破了传统多模态模型围绕单一生成任务构建能力的模式，能够在统一的多模态上下文中理解创作意图，实现文本、图片、音频、视频等多模态内容的协同理解与生成。模型支持文本、图片、音频、视频等多种输入形式，可原生生成最高2K分辨率、最长15秒的音视频内容，在指令遵循、品牌信息呈现、Video-to-Video Motion Transfer(视频到视频动作迁移)等能力上表现突出，可广泛应用于广告创意、品牌营销、电商设计、产品设计、UI/UX、游戏制作等商业场景。极速适配，助力多模态模型高效落地　　随着AI模型不断向多模态、长上下文和智能体方向演进，模型架构持续创新，对底层算力平台的软件适配效率提出了更高要求。模型发布后的快速适配能力，正成为衡量AI算力平台生态成熟度的重要指标。　　本次Day 0适配过程中，昆仑芯围绕MiniMax H3统一多模态理解与生成、原生立体声音视频联合生成、高分辨率视频输出等核心能力，基于生成式AI推理框架SGLang及成熟的昆仑芯自研软件栈，快速完成模型适配、算子优化与精度对齐，实现模型在昆仑芯AI算力产品上的稳定高效运行，为开发者和企业用户提供开箱即用的国产算力支持。　　高效适配能力的背后，是昆仑芯长期积累的软件生态能力。昆仑芯软件栈完整覆盖从底层驱动、开发工具SDK到专业库等核心组件，贴合开发者实际使用习惯，在保障计算性能充分释放的同时，有效降低开发门槛与模型迁移成本。开发者得以高效完成精度无损、性能稳定的模型部署，显著提升模型开发效率与应用部署体验。　　持续完善生态建设，"发布即可用"成为常态　　当前，人工智能技术创新与产业应用正进入协同加速发展的新阶段，大模型能力持续突破，行业应用需求快速增长。昆仑芯科技持续推动“国芯+国模”协同发展，已率先完成对头部厂商30余款旗舰模型的快速适配，覆盖语言、多模态、AIGC等多个方向。　　凭借成熟开放的软件生态和持续增强的模型适配能力，昆仑芯已将“发布当日即适配”打造为常态化能力，让开发者和用户能够在模型发布当天获得高效、稳定的国产AI算力支持，加速AI能力走向千行百业。　　未来，昆仑芯将继续强化软硬协同优化能力，持续完善软件生态建设，不断提升对主流模型架构演进和算法创新的支持能力，为开发者提供更加高效、易部署、可规模化的国产AI算力平台，助力前沿AI模型加速落地，推动国产人工智能生态持续繁荣发展。
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发布时间：2026-08-04 14:23 阅读量：706 继续阅读>>
WAIC 2026圆满收官 | 十五年技术深耕，<span style='color:red'>昆仑芯</span>展示AI算力创新成果
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WAIC 2026圆满收官 | 十五年技术深耕，昆仑芯展示AI算力创新成果

　　7月17日至7月20日，为期四天的2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(WAIC 2026)在沪圆满落幕。本届大会以“智能伙伴，共创未来”为主题，汇聚全球人工智能领域前沿技术成果与产业实践。　　作为国产AI算力领域的重要力量，昆仑芯首次以世博展览馆、张江科学会堂双展区联动亮相，携AI芯片、加速卡、整机、高密度超节点及全栈软件生态等完整算力产品矩阵参展，全面展示了在AI芯片研发、高性能互联、大规模集群部署、软件生态建设及产业应用等方面的最新进展，并与产业伙伴围绕Al基础设施的发展趋势和未来演进展开深入交流。　　十五年技术深耕，构建完整AI算力产品体系　　历经十五年技术积累与持续迭代，昆仑芯已完成三代AI芯片迭代，现已构建起覆盖AI芯片、加速卡、整机、高密度超节点及全栈软件生态的完整算力产品体系，具备从单机部署到数万卡级集群建设的系统能力。本届WAIC，昆仑芯集中展示了三代系列产品，全面呈现了在芯片研发、系统创新和集群部署等方面的最新成果。　　随着Agentic AI时代加速到来，更大规模的MoE模型、更长的上下文、更低推理时延等新需求不断涌现，对AI基础设施提出了更高要求。而超节点正是应对这一系列挑战的关键所在，已然成为Agentic AI时代算力基础设施的主流形态，也因此成为本届WAIC上备受瞩目的热点之一。　　展会现场，昆仑芯重点展示了32/64卡及256卡超节点产品，吸引了众多行业客户、合作伙伴及专业观众驻足交流。　　作为国内率先实现量产交付的超节点产品之一，昆仑芯超节点采用自主研发的超高密度集成架构，单柜可支持32/64张AI加速卡部署，并可扩展至512卡。通过柜内全互联设计，卡间通信带宽提升8倍，显著提升MoE大模型的计算效率与推理性能;同时采用冷板式液冷方案，整柜功率达66kW，并集成漏液检测系统，兼顾高性能计算与能效表现。产品支持IB/RoCE跨柜高速通信，兼容国产OISA标准，并可灵活扩展至万卡级集群，为超大规模Al计算提供稳定高效的算力底座。　　面向更大规模AI算力需求，昆仑芯同步展示了256卡超节点产品，进一步提升系统扩展能力与集群互联性能。目前，该产品已完成对文心、DeepSeek、智谱、MiniMax等主流大模型的适配，可满足大规模AI应用部署需求，为超大规模智算中心建设提供重要支撑。　　从32/64卡到256卡超节点，昆仑芯现场完整展示了面向大模型时代的系统级算力产品布局，呈现了AI基础设施从单机部署、节点扩展到大规模集群互联的持续演进，也体现了其在系统架构设计和工程化交付方面的持续积累。　　持续完善软件生态，让AI开发更加高效易用　　模型生态与软件能力，是AI算力规模化应用的重要基础。　　围绕开发效率和生态兼容性，昆仑芯构建了涵盖驱动、开发套件、算子库的自研软件栈，可实现文心、DeepSeek、通义千问、GLM、Kimi、MiniMax等业内主流大模型“发布即适配”，覆盖通用语言、多模态生成、行业专用模型等多类应用场景，帮助企业降低模型迁移与二次开发成本，加快AI应用落地。　　算力方案赋能千行百业，重点领域标杆级规模化应用　　依托持续完善的产品体系和规模化部署能力，昆仑芯AI算力已广泛应用于互联网、大模型、运营商、金融、能源电力、智能终端、智能驾驶等多个行业。　　展会现场，昆仑芯集中呈现了多个行业实践案例，全面呈现国产AI算力从技术创新到规模化商业落地的发展成果。　　在互联网领域，昆仑芯已为多家头部互联网企业完成数万卡算力集群部署，持续支撑各类国民级AI应用、通用大模型研发迭代和线上稳定运行，为国内大模型产业创新提供底层算力保障。　　通信运营商领域，2025年在中国移动AI服务器集采拿下十亿级重大订单，三个核心标包份额均排名第一，持续支撑运营商智算集群搭建、AI模型推理和数字化行业服务落地。　　在金融、电力等关键政企行业，昆仑芯深度服务南方电网、国家电网、招商银行、浦发银行等重点客户，支撑智能研发、金融分析、知识问答、电网智能运维等AI应用加速落地，助力关键行业自主可控数字化转型。　　智能终端和汽车产业，昆仑芯携手vivo等头部终端厂商打造端云协同AI体系，支撑AI影像、多模态AIGC等终端创新体验;同步助力多家头部车企推进智能驾驶算法研发和应用落地，为智能汽车提供稳定可靠的AI算力支撑。　　超大规模集群建设同样成为现场关注的热点。展会现场，昆仑芯展示了多个千卡级、万卡级智算集群商业化部署案例，其中3.2万卡集群的稳定运行，充分体现了其在超大规模AI集群部署、工程交付和稳定运营等方面的综合能力。　　昆仑芯广受关注，共话AI产业发展　　展会期间，昆仑芯持续受到主流媒体和行业媒体关注。央视新闻、央视财经《经济信息联播》、央视新闻频道《东方时空》栏目、央视网等中央媒体围绕新一代AI芯片M100、量产交付的超节点、万卡级智算集群及产业应用实践等内容进行了连续报道;　　多家行业媒体也聚焦昆仑芯在超节点架构、大规模集群部署、软件生态建设及产业应用等方面的创新实践，全面展现了AI算力在技术创新、工程化落地和产业化发展方面的最新进展。　　除了产品展示外，昆仑芯还积极参与大会多场论坛及WAIC魔盒主题演讲、圆桌论坛，围绕AI基础设施、超节点架构、大规模集群部署、模型生态发展等行业热点分享实践经验与思考。　　展会期间，昆仑芯与产业伙伴、行业客户、开发者及媒体进行了深度交流，共同探讨AI基础设施建设和产业生态发展新趋势，携手探索人工智能产业发展的新机遇。　　四天展会虽已落幕，但AI产业迈向规模化发展的步伐仍在加快。从AI芯片到超节点，从万卡集群到产业应用，从模型生态到商业化落地，昆仑芯将持续深耕AI算力核心技术，不断完善产品体系和软件生态，为人工智能产业高质量发展提供更加高效、可靠的算力支撑。
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发布时间：2026-07-23 09:41 阅读量：907 继续阅读>>
<span style='color:red'>昆仑芯</span>丨<span style='color:red'>昆仑芯</span>科技携超节点及千行百业落地方案亮相WAIC
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昆仑芯丨昆仑芯科技携超节点及千行百业落地方案亮相WAIC

　　7月18日，2026世界人工智能大会(WAIC 2026)持续火热进行。央视新闻刊播《智汇上海 共赴AI新未来》，聚焦大会首发首秀首展及前沿科技成果，深入探访国产AI创新力量。　　作为业内领先的国产AI算力企业，昆仑芯科技亮相央视镜头。报道中，昆仑芯科技自主研发的新品M100实物首次公开亮相，央视还探访了昆仑芯展台，重点展示了昆仑芯超节点产品、AI算力系统以及覆盖千行百业的应用实践。　　最新AI芯片实物首次展示　　昆仑芯CEO欧阳剑做客央视新闻直播间，首次展示了新一代AI芯片M100实物。作为昆仑芯科技今年推出的第四代AI芯片产品，M100延续自研XPU架构理念，面向大模型推理时代需求进行了针对性优化，以通用、高效、经济的产品能力，为AI计算提供全新选择。　　量产交付的昆仑芯超节点亮相央视探展　　在昆仑芯科技首席架构师顾沧海现场向记者介绍了本届WAIC昆仑芯世博展览馆展位展出的核心成果，全面展示昆仑芯从芯片、加速卡、整机到超节点的完整产品体系，以及在大规模AI基础设施建设方面的最新进展。　　随着大模型进入万卡集群时代，高性能互联正成为AI基础设施的核心能力。此次WAIC，昆仑芯科技重点展示了32/64卡超节点产品及256卡超节点集群。值得关注的是，昆仑芯超节点已实现量产交付，是国内率先实现量产交付的超节点产品之一。从产品研发到规模化部署，昆仑芯持续推动国产AI算力迈向工程化、规模化应用，为万卡时代AI计算提供成熟可靠的基础设施支撑。　　昆仑芯持续赋能千行百业智能化升级　　在央视新闻探展过程中，昆仑芯首席架构师顾沧海还向记者重点介绍了昆仑芯AI算力赋能产业落地的最新实践。展区围绕互联网、运营商、政企、智能终端及万卡集群等重点行业，通过真实客户案例，集中展示了昆仑芯AI算力的产业化成果，充分展现国产AI算力从底层芯片、计算系统到行业应用的完整能力。　　随着AI进入规模化应用阶段，产业竞争正从单一模型能力逐步演进为芯片、系统、集群与行业应用协同发展的综合能力竞争。凭借完善的产品矩阵、成熟的集群部署能力和丰富的产业实践，昆仑芯产品已为众多行业客户提供稳定、高效的AI算力支撑，市场份额稳居国产AI加速卡前列。面向未来，昆仑芯正持续推动国产AI算力走向更大规模、更广场景的产业化应用。　　相约WAIC，共探AI未来　　WAIC 2026精彩仍在继续。未来两天，昆仑芯科技诚邀各界嘉宾莅临昆仑芯展台，近距离了解国产AI算力最新成果，共探人工智能产业发展新机遇。
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发布时间：2026-07-20 10:04 阅读量：760 继续阅读>>

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