清微智能基于成熟的软硬件协同架构，携手智源众智FlagOS，在模型发布当天完成了DeepSeek-V4-Flash版本的全量算子适配与验证，成为国内首批实现该模型全量算子兼容的芯片厂商。RAISA 涵盖了从兼容主流框架的应用层，到支持Triton与自研高性能算子库的编程语言与算子库层，再到实现全局优化的编译器层，以及提供全流程开发者工具链的基础软件层。兼容主流的生态战略，构建了从底层驱动到上层行业

以业内最具代表性的三个代码评测基准的平均结果为例，包括衡量模型专业软件开发工作的 SWE-Bench Pro、操作命令行解决问题的 Terminal-Bench 2.0、从零构建完整代码仓库的 NL2Repo，GLM-5.1 取得全球模型第三、国产模型第一、开源模型第一。凭借可重构架构的“软件定义硬件”能力，清微实现对GLM-5.1计算特征的动态适配，有效破解大模型落地中常见的“迁移周期长、适配难

“2020年度AI生产力创新奖“作为2020年行业内的最后一个奖项，在年前的最后两周才正式公布。姗姗来迟的评选结果，也从一个侧面证明了该奖项评比的激烈程度。清微智能与百度、京东、浪潮等企业...

架构就像精密的工业流水线，计算单元如同训练有素的工人，严格遵循CPU主管的指令，在冯·诺依曼架构的框架下高效运转。但值得关注的是，尽管当前生态建设是数据流派的短板，但数据流派的芯片技术正以惊人速度演进，在强化架构原生优势的同时，积极吸纳前沿技术成果，持续丰满技术羽翼，在算力瓶颈突破上有着巨大的潜能。数据流派锐意创新，来势凶猛，华为昇腾等芯片企业则探索着兼容并蓄的融合之道。，虽发展历程短于燃油车的百

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

清微智能联合飞桨共同助力全行业智能化升级大模型技术的不断升级及应用落地，正在推动人工智能技术发展进入新的阶段，而智能化快速增长和发展的市场对芯片提出了更高的要求：高算力、高性能、灵活性、安全性。可重构计算区别于传统CPU、GPU，以指令驱动的串行执行方式，采用数据流驱动下软硬件均可配置的空域并行计算模式，天然适配AI大数据量并行计算，为算力爆炸时代对芯片性能的高要求提供了破解之道。作为一家以全新架

清微智能（TsingMicro）成立于2018年，专注于国产原创可重构芯片（Reconfigurable Processing Unit, RPU）的研发与产业应用，面向AI智算中心、大模型、自动驾驶、智能制造等场景提供算力支持，致力于打造国产原创、自主可控的可重构通用计算生态，让可重构芯片进入每一个计算节点，驱动第四次工业革命的加速实现。8月7日，北京清微智能科技有限公司（以下简称“清微智能”）

关于高能效可重构视觉芯片TX536清微智能TX536是一款行业专用的智能高SOC，集成功能强大的可重构计算架构（CGRA）ISP、业界最新的H.265视频压缩编解码器，3D计算加速单元。基于高性能人工智能加速引擎RNE以及通用计算加速引擎RCE，TX536在低码率、高画质、智能处理和分析等方面引领行业。芯片集成POR、RTC、Audio Codec以及待机唤醒电路，极大的降低了客户的产品成本。AI

镜头前，欧阳鹏用生动的比喻，将复杂的芯片技术娓娓道来：CPU是“单车道公路”，GPU是“多车道高速”，而可重构计算架构，犹如芯片界的“变形金刚”，其精髓在于硬件能够根据瞬息万变的计算任务动态重组，构建出最高效的专用通道，天然契合AI算法并行、流式、密集的特征。近日，北京广播电视台《科普中国·直击最前沿》播出专题节目《可重构AI芯片：开辟中国算力新路径》，直面这场静默危机，并揭示了一条令人振奋的突围

在处理前端工作流与仓库级复杂代码推理时流畅度与精确度大幅提升，在SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.0等核心基准测试中，不仅超越前代模型，更优于部分同级稠密大模型，凸显出强劲的落地实用性。当“可重构”遇上“MoE”，我们看到的不仅是一次技术适配的成功，更是国产AI算力从“可用”迈向“好用”的关键一跃。4月16日，阿里巴巴通义实验室正式开源最新多模态智能体大模型Q