A DFSX realizou recentemente uma apresentação na qual anunciou o primeiro chip de IA 3D da China, construído inteiramente com recursos de sua cadeia de suprimentos nacional. O produto principal é o DF1000, um acelerador de IA com computação quase em memória definida por software, que será utilizado por empresas de tecnologia e IA chinesas.
Acelerador de IA DF1000 com tecnologia DRAM 3D de fabricação nacional
O chip DF1000 é baseado em uma tecnologia de processo de 14nm e oferece 520 TFLOPs de computação BF16. O principal destaque do componente é a utilização de DRAM 3D com recursos de processamento em memória. A DRAM 3D é empilhada usando tecnologia de ligação híbrida, oferecendo maior capacidade de memória, largura de banda e densidade por meio do empilhamento em nível de wafer. Os dados atuais registram uma largura de banda de acesso à memória de até 6,4 TB/s e uma largura de banda de interconexão escalável de 900 GB/s.
A empresa afirma que o uso de ligações híbridas reduz o espaçamento entre as interconexões de micrômetros para níveis submicrométricos, aumentando a densidade de interconexões e de largura de banda, além de reduzir o consumo de energia em relação às soluções tradicionais. O empilhamento 3D também eleva as TSVs em 10 vezes, ampliando a largura de banda em 5 vezes na mesma capacidade. Com a DRAM 3D, a DFSX supera as restrições da memória HBM e a dependência de fornecedores externos, obtendo vantagens econômicas significativas.
O chip DF1000 apresenta como principais características:
- Chip 3D de computação próxima à memória de ultra-alto desempenho definido por software: baseado em tecnologias de chip definido por software e processos nacionais consolidados, oferece alta eficiência energética e flexibilidade.
- Ecossistema básico de software e aplicativos: construção de uma pilha de software e cadeia de ferramentas independente e aberta, fornecendo suporte para treinamento e inferência distribuídos de modelos convencionais de grande escala.
- Servidores de alto desempenho: entrega de servidores de rápida implantação com softwares pré-instalados, compatíveis com as principais estruturas de aprendizado profundo.
Estimativas internas indicam que o desempenho do DF1000 se equipara ou supera o das GPUs Hopper H200 da NVIDIA. O acelerador nacional oferece o dobro da largura de banda do chip H100 e 33% mais largura de banda que o H200. O componente atinge 500 tokens por segundo no modelo Llama3 70B, enquanto o tempo por token de saída (TPOT) foi registrado em 20ms no DeepSeek-3.2.
Arquitetura Infinity Chiplet 3.5D para projetos futuros
Para contornar as restrições em tecnologias avançadas de encapsulamento, as empresas chinesas buscam otimizar processos consolidados de 14nm. A resposta da DFSX é o Infinity Chiplet, um encapsulamento 3.5D+ que aproveita três fundamentos: o empilhamento 3.5D para substituir estruturas de armazenamento e economizar área de silício, a eliminação da memória HBM em favor da DRAM 3D e o aprimoramento do consumo de energia de E/S decorrente dessa exclusão.
Cronograma de lançamentos com as linhas DF2000 e DF3000
Após o DF1000, a DFSX lançará o chip DF2000 no início de 2027, oferecendo 1000 TFLOPs em BF16, 2000 TFLOPs em FP8 e 4000 TFLOPs de computação FP4. O modelo contará com largura de banda de 15 TB/s por meio de DRAM 3D e 1600 GB/s de interconexão, mantendo o processo de 14nm. Para 2028, a empresa planeja o DF3000, dobrando a capacidade com 2000 TFLOPs em BF16, 4000 TFLOPs em FP8, 8000 TFLOPs em FP4, largura de banda de 20 TB/s e 3200 GB/s de interconexão. Espera-se que o DF2000 concorra com a linha Blackwell da NVIDIA, enquanto o DF3000 deve rivalizar diretamente com as soluções de última geração da concorrente americana.
O DF1000 já está sendo integrado em racks de grande escala sob a interface padrão OAM 2.0. Cada bandeja comporta até 8 aceleradores, e a Zhaoxin firmou parceria para adaptar seus chips de servidor à plataforma. O nó primário entrega 4,16 PFLOPs de computação FP16, 51,2 TB/s de largura de banda de memória, 7200 GB/s em escala vertical (Scale-Up) e 3,2 Tbps de escala horizontal (Scale-Out), apresentando consumo de 12 kW e uma CPU de 120 núcleos. Os racks começam com 64 unidades e podem escalar para até 512 unidades em infraestruturas de hiperescala.
fonte da matéria: WCCFtech, EET-China
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Galindowie • 15 de julho de 2026 às 12:56 GMT-3
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