壁仞科技BIRENSUPA软件栈如何降低客户迁移成本并支撑大规模智算集群?

随着壁仞科技硬件产品的逐步落地,其软件生态的建设成为关键竞争壁垒。请详细解析BIRENSUPA软件栈的技术架构与核心功能,特别是其如何兼容主流AI框架(如PyTorch、TensorFlow等)及大模型(如LLaMA、Qwen等),以及其推理引擎在性能优化方面的具体表现。此外,请阐述该软件栈在支撑万卡级智算集群调度与管理方面的能力,以及开源社区建设对降低客户迁移成本和构建生态闭环的作用。

最佳答案 匿名用户编辑于2026/05/28 17:51

BIRENSUPA是壁仞科技自主研发的计算软件平台,旨在提供全面的软件栈,包括驱动程序、编程语言、库、工具链、AI框架及应用程序界面,以支持从云端到边缘的广泛应用中AI模型的训练及推理。

在兼容性与开放性方面,BIRENSUPA支持主流的深度学习框架,包括PyTorch、TensorFlow、飞桨,以及DeepSpeed、MegatronLM、vLLM等LLM框架。这为开发者提供了灵活的编程平台,支持使用C/C++及Python进行模型脚本编写与加速库构建。同时,平台提供即用型端到端解决方案,最大限度地减少部署工作,满足优先考虑无缝集成及快速生产的客户需求。

在模型适配与性能优化方面,公司自主研发的推理引擎(suInfer/suInfer-LLM)针对性能进行了优化,为各种LLMs及多模态工作负载提供原生支持,包括DeepSeek、GPT、LLaMA、Stable Diffusion、ChatGLM、Baichuan及Qwen等。此外,平台还支持传统深度学习模型,如ResNet50、YOLO、BERT、Transformer、Conformer、Tacotron及DLRM等,覆盖了计算机视觉、自然语言处理、语音处理及推荐系统等多个领域。

在大规模集群支撑方面,壁仞科技通过硬件系统与软件平台的端到端共同设计及优化,推出了多种具有不同配置的基于GPGPU的硬件产品。其研发的集群管理平台BIRENCUBE旨在管理大规模AI硬件基础设施,能够协助客户构建包含上千乃至上万颗GPU芯片的GPU集群系统。凭借GPGPU架构与BIRENSUPA软件平台结合的可扩展及可编程性质,解决方案能够大规模部署并服务于多个市场,同时保持一致的技术基础。

在生态构建方面,壁仞科技通过开源社区建设,进一步降低客户迁移成本,提升品牌影响力。BIRENSUPA的开源策略有助于吸引开发者参与,形成自我强化的商业化循环,巩固其在国产智能计算产业生态中的核心地位。

参考报告REPORT

壁仞科技-6082.HK-深度研究报告:乘国产替代东风,掌AI算力“芯”篇.pdf

本报告为华创证券关于壁仞科技(06082.HK)的深度研究报告,首次覆盖给予“强推”评级。报告指出,壁仞科技是国内领先的通用智能计算解决方案提供商,以自主研发的壁砺系列GPU产品为核心,产品已广泛应用于AI数据中心、电信、金融科技等关键行业。报告分析认为,大模型发展催生算力刚性需求,北美科技巨头持续加码AI投入,而美国对华高端GPU出口限制导致国内市场供应中断,为国产GPU企业带来历史性机遇。壁仞科技构建了“GPGPU硬件+BIRENSUPA软件栈”的软硬协同体系,硬件方面采用2.5D芯粒封装技术,推出BR106/BR166/BR110系列芯片,覆盖训练、推理与边缘场景;软件方面兼容主流AI框...

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