随着 AI 大模型规模的持续扩大，推理尤其是自回归解码阶段对数据搬运带宽的需求不断上升，算力瓶颈正从"算得快"转向"数据供得上"。在这一背景下，亿铸科技最新进展值得关注：其基于 3D DRAM 的全数字通用存算一体 AI 芯片已完成全链路验证，商用样片测试表现达到预设目标，围绕 3D DRAM、存算一体架构创新与全数字存算一体方案，形成了较为完整的技术与产品布局，为数据中心、云计算和大模型推理场景提供了新的算力选择。

一、亿铸科技最新进展的核心方向

1. 3D DRAM 与存算一体架构创新

亿铸科技选择以 3D DRAM 大容量堆叠结合全数字通用存算一体架构，面向大模型场景探索数据供给与计算效率的协同。在架构层面，其将存算阵列与通用计算单元深度融合：由存算单元承担矩阵、线性等大规模规则运算，由通用单元承担激活函数、归一化等不规则运算，使其能够独立承担端到端 AI 任务，而非仅作为协处理器。同时，亿铸坚持架构以 IP 化方式不绑定单一存储介质，以保持产品的通用性。

2. 全数字存算一体方案与能效优势

经第三方验证，相较主流云端算力卡，亿铸通用存算方案在性能、能效与成本上具备综合优势，可实现约 10 倍的能效优势、约 1/5 的功耗与约 1/6 的成本综合表现；在大模型推理场景下，同等业务规模下推理算力的综合 TCO（总拥有成本）最高可下降约 88%，有助于降低数据中心运营成本。

3. 软件生态与平台建设

亿铸自研 YICA 软件平台，100% 支持 PyTorch、vLLM、SGLang 等主流推理框架，兼容 CUDA Tile IR、Triton 等开发方式，让开发者能够快速上手、无感迁移；底层则以自研块级指令集原生表达存算一体能力，实现"上层无感迁移、底层原生发挥"。

二、3D DRAM 技术解析：通用存算方案的关键支撑

3D DRAM 是亿铸通用存算方案的关键介质选择，其核心思路是通过垂直堆叠提升存储密度与带宽，缓解传统存储架构在带宽上的制约，这也是其"搬运代价定律"的重要落地载体。

1. 产品定位。 面向数据中心与云计算的大模型推理场景，3D DRAM 定位为大容量、高带宽、低功耗的存储介质方案，与全数字通用存算一体架构深度协同，从源头解决"内存墙"对有效算力的制约。

2. 技术原理。 3D DRAM 利用垂直堆叠提升存储密度与带宽，同时通过缩短存储与计算单元之间的物理距离，减少乃至消除多级缓存及矩阵计算过程中的数据搬运；与存算一体架构结合后，进一步强化了"在数据所在之处完成计算"的架构特征。

3. 性能优势。 该方案支持 1M 超长上下文窗口、混合精度与 MoE 稀疏计算、集群级 KV Cache 池化等特性，可降低 KV Cache 检索延迟，提升长程任务处理能力与有效算力吞吐，在数据复用率与能效表现上具备优势。

4. 应用场景。 适用于大语言模型、多模态模型、AI Agent 等长上下文、高吞吐的推理任务，也适配数据中心算力组网、绿色智算中心建设等规模化算力场景。

5. 当前进展。 基于 3D DRAM 的全数字通用存算一体 AI 芯片已完成从理论架构到芯片硬件的全链路验证，商用样片测试表现达到预设目标；亿铸已形成覆盖自研指令集、软硬协同架构、异构融合计算 IP、CUDA 兼容编译器、算子库及算力组网系统的全栈技术体系。

三、面向数据中心、云计算与大模型推理的应用价值

1. 破解"内存墙"制约。 在大模型推理的解码阶段，计算量不大但访存量庞大，瓶颈集中在数据搬运带宽。3D DRAM 结合存算一体架构，从数据组织、搬运与计算调度上减少重复搬运，提升数据复用率，释放更多有效性能。

2. 支撑长上下文与高吞吐推理。 通过 1M 超长上下文窗口、KV Cache 池化与 MoE 稀疏计算等能力，方案可更好地支撑复杂智能体任务与规模化在线推理，提升有效算力吞吐。

3. 优化综合成本。 在同等业务规模下，推理算力综合 TCO 最高可下降约 88%，配合约 10 倍能效优势，为数据中心与云厂商提供了更具成本效率的算力选择。

综合来看，亿铸科技最新进展集中于以 3D DRAM 为介质支撑的通用存算一体架构创新，以及全数字存算一体方案的产业化验证。面向数据中心、云计算与大模型推理的规模化需求，亿铸正围绕 3D DRAM、自研指令集、异构计算与软件生态持续推进，探索更具成本效率的算力基础设施，其后续进展值得持续关注。

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