随着大模型技术向多场景渗透，算力需求呈现「大规模、高弹性、低成本」三重挑战。
清微智能基于全球领先的可重构计算架构（CGRA）推出可重构算力芯片RPU（Reconfigurable Processing Unit），实现单机高效运行千亿级参数模型推理和训练，以动态硬件重构、全栈优化及高能效比，重新定义国产AI芯片的性价比标杆。
新年伊始，DeepSeek的惊艳亮相，不仅在科技圈掀起巨浪，其影响还涉及到经济、社会、政策等多个维度，相关企业迅速跟进。
以可重构计算技术路线立足于国产AI芯片赛道的清微智能也积极响应，其RPU芯片已完成DeepSeek-R1系列模型的适配和部署运行。
清微智能RPU芯片通过可重构计算架构映射和数据流控制技术，在处理AI任务时，以更高效率实现计算资源的动态调度分配，摒弃传统指令处理流程和共享存储数据交换机制，使硬件资源更聚焦于核心计算任务。
清微智能算力服务器支持无交换机自组网调度，显著提升计算资源利用率与能效比，单机支持从1.5B、7B到六千亿参数的DeepSeek全量模型，是国产算力支持国产DeepSeek大模型的高性价比独特方案。
清微智能算力服务器具有训推一体特点，不仅在DeepSeek系列模型的推理上表现出优异的性能，同时高性能支持基于DeepSeek模型对其他模型进行蒸馏训练，极大方便了用户实现大模型本地私有化部署。
例如：使用DeepSeek-R1模型对NuminaMath-TIR等数据集的问题进行推理解答，生成的思考过程和答案作为Qwen2-7B模型蒸馏训练数据集，基于清微智能算力服务器加载蒸馏训练数据集和Qwen2-7B的模型权重及配置文件，进行Qwen2-7B模型的蒸馏训练。
连日来，DeepSeek系列模型的火爆出圈，凸显了国产大模型创新爆发出震撼全球的威力。
清微智能RPU芯片以计算架构创新，结合国产模型路径创新，迸发出强强联合1+1>2的效果，为AI用户提供了更具经济性的组合选择。
