量化突破！万协通用可重构技术打造国产大模型4bit量化

近日，国家级专精特新重点“小巨人”企业——广州万协通信息技术股份有限公司（以下简称“万协通”）的重磅研究成果《基于4bit量化的视频大模型算力芯片关键技术研究》，获工信部直属权威期刊《信息技术与标准化》重点刊载。

这一来自国家级权威刊物的认可，不仅标志着万协通在视频大模型边缘计算领域完成了从理论创新到产业应用的闭环 ，更向业界揭示了其攻克边缘算力瓶颈的核心技术——基于自主可重构TPU架构的软硬协同全栈式创新。

核心引擎：以可重构TPU技术“丈量”大模型量化

在边缘计算场景中，如何在资源受限的终端设备上部署庞大的视频大模型，是制约AI落地的最大痛点。万协通之所以能实现4bit量化技术的突破，其根基在于底层硬件的独特优势——自主研发的可重构TPU架构。

可重构 TPU 架构的研发，首先要攻克 “动态适配” 的技术难题。传统芯片架构僵化固定，计算路径与资源分配无法灵活调整，而可重构 TPU 需要成为具备高度灵活性的 “动态引擎”，这就要求在芯片设计阶段，既要实现内部异构 BOU（基础计算单元）的模块化设计，又要搭建可编程的数据通路，确保各单元能够根据不同算法需求实现实时重组。这一过程涉及芯片架构设计、硬件电路优化、底层逻辑编程等多个细分领域的深度协同，对硬件设计的精准度、兼容性和扩展性提出了极致要求，其技术复杂度远超传统专用芯片。

其次，要解决 “算力与能耗平衡” 的行业难题。边缘设备对功耗和体积有着严格限制，可重构 TPU 架构不仅需要提升算力输出，还要控制能耗，实现单位能耗下算力密度的最大化。研发团队通过无数次的仿真测试与迭代，优化计算单元的布局、数据传输的路径，减少不必要的能耗损耗，这一过程需要突破硬件设计与能耗控制之间的矛盾，其研发周期长、技术门槛高，长期以来被少数国际巨头掌握核心思路。

不同于传统僵化的芯片架构，万协通的可重构TPU不仅是计算的载体，更是一个具备高度灵活性的“动态引擎”。针对大模型中复杂的算子融合挑战，该架构通过动态重组内部异构BOU（基础计算单元）与可编程数据通路，能够根据算法需求实时调整计算资源的分配策略与执行路径。

这种“芯片适应算法”的架构特性，有效支撑了4bit量化技术的实际部署，在保证复杂模型推理精度的同时，显著提升了单位能耗下的算力输出密度 。可以说，正是可重构TPU这一硬件基石，让边缘侧的“降本增效”成为了可能，成功打破了视觉大模型在边缘设备上的“算力墙”。

并行引擎:以流水线架构“驾驭”量化张量运算

应对4bit量化后激增的并行度需求，需要一套高效的“消化系统”。多维度张量运算作为视频大模型的核心计算环节，不仅数据规模庞大、维度复杂（涵盖空间、时间、特征等多重维度），且运算逻辑存在高度关联性与并行潜力。万协通基于流水线（pipeline）方式设计的数据并行处理架构，精准把握张量运算的并行化特征，通过 “数据拆分 – 节拍调度 – 并行执行 – 结果聚合” 的全流程优化，实现了计算效率与资源利用率的双重提升，为 4bit 量化后的视频大模型提供了强有力的算力支撑。

这种多维度并行模式，能够充分适配 4bit 量化后张量数据的运算特征 —— 量化后的低精度数据虽降低了存储需求，但对运算并行度的要求更高，而流水线架构通过多层级并行设计，能够同步消化海量低精度张量数据的运算压力。同时，架构可通过可编程数据通路，根据不同量化模型的运算需求，动态调整流水线的工序数量、节拍频率与 BOU 单元分配策略，实现 “运算需求与硬件资源” 的精准匹配，在保证推理精度不损失的前提下，最大化提升单位能耗下的算力输出密度。

 硬件引擎:以BOU可重构“构建”动态计算单元

让硬件资源像乐高一样“随需而建”，是解锁算力极致效率的关键。万协通的 BOU 并非单一功能的运算组件，而是具备独立运算能力、可灵活配置的 “硬件原子”—— 每个 BOU 都集成了基础张量运算、数据缓存、逻辑控制等核心功能，且通过标准化的接口与可编程的数据通路相连，形成可自由组合的 “BOU 原子阵列”。

“可重复构建”核心优势在于针对不同算法需求、运算复杂度，无需额外新增专用硬件单元，仅通过对现有 BOU 的重复组合、动态拼接，即可构建出适配当前任务的专属计算模块。例如，处理简单的矩阵乘法运算时，仅需调用 2-4 个 BOU 组成小型运算集群；面对视频大模型中复杂的算子融合（如卷积、池化、激活函数的协同运算）时，则通过数十个甚至上百个 BOU 的重复堆叠、分层协作，形成高强度算力矩阵。这种 “按需组合” 的模式，让硬件资源摆脱了 “一对一适配算法” 的僵化束缚，实现了单一硬件架构对多样化运算需求的覆盖。研发团队通过定制化指令码设计，对 BOU 的调度顺序、运算时序、数据交互逻辑进行全流程管控。针对不同运算任务的特征，指令码会自动规划最优的 BOU 组合方案与运算路径：例如在处理 4bit 量化后的低精度张量数据时，指令码会优先调用适配低精度运算的 BOU 单元，并优化运算步骤，减少冗余的精度转换环节；在多任务并发场景中，指令码通过分时复用策略，让同一组 BOU 在不同时间段内处理不同任务，避免硬件资源闲置。这种 “任务 – 指令 – 硬件” 的精准匹配，让运算流程更紧凑、高效，从根源上减少无效功耗。

作为国产可重构TPU芯片的先行者，万协通相关技术负责人表示，4bit量化技术是实现AI大规模商业化部署“最后一公里”的关键钥匙，而可重构TPU技术的自主可控则是这把钥匙的 “安全锁”。未来，万协通将继续坚持核心技术自主可控，深耕可重构TPU与大模型技术的融合创新，以全栈式创新体系赋能千行百业，为全球智能化浪潮注入强劲的中国力量。