隨著大模型技術向多場景滲透，算力需求呈現「大規模、高彈性、低成本」三重挑戰。

清微智能基于全球領先的可重構計算架構（CGRA）推出可重構算力芯片RPU（Reconfigurable Processing Unit），實現單機高效運行千億級參數模型推理和訓練，以動態硬件重構、全棧優化及高能效比，重新定義國產AI芯片的性價比標桿。

新年伊始，DeepSeek的驚艷亮相，不僅在科技圈掀起巨浪，其影響還涉及到經濟、社會、政策等多個維度，相關企業迅速跟進。

以可重構計算技術路線立足于國產AI芯片賽道的清微智能也積極響應，其RPU芯片已完成DeepSeek-R1系列模型的適配和部署運行。

清微智能RPU芯片通過可重構計算架構映射和數據流控制技術，在處理AI任務時，以更高效率實現計算資源的動態調度分配，摒棄傳統指令處理流程和共享存儲數據交換機制，使硬件資源更聚焦于核心計算任務。

清微智能算力服務器支持無交換機自組網調度，顯著提升計算資源利用率與能效比，單機支持從1.5B、7B到六千億參數的DeepSeek全量模型，是國產算力支持國產DeepSeek大模型的高性價比獨特方案。

清微智能算力服務器具有訓推一體特點，不僅在DeepSeek系列模型的推理上表現出優異的性能，同時高性能支持基于DeepSeek模型對其他模型進行蒸餾訓練，極大方便了用戶實現大模型本地私有化部署。

例如：使用DeepSeek-R1模型對NuminaMath-TIR等數據集的問題進行推理解答，生成的思考過程和答案作為Qwen2-7B模型蒸餾訓練數據集，基于清微智能算力服務器加載蒸餾訓練數據集和Qwen2-7B的模型權重及配置文件，進行Qwen2-7B模型的蒸餾訓練。

連日來，DeepSeek系列模型的火爆出圈，凸顯了國產大模型創新爆發出震撼全球的威力。

清微智能RPU芯片以計算架構創新，結合國產模型路徑創新，迸發出強強聯合1+1>2的效果，為AI用戶提供了更具經濟性的組合選擇。