2. Linux.do
  3. Kimi K3 展示“AI 为 AI 设计芯片”能力：2 天完成构建、优化、验证

Kimi K3 展示“AI 为 AI 设计芯片”能力：2 天完成构建、优化、验证

拾雨 2026-07-17 15:22 1

IT之家 7 月 17 日消息，“AI 为 AI 设计芯片”是芯片行业一个非常值得关注的方向，OpenAI 之所以能仅用时 9 个月就完成 Jalapeño 的设计离不开 AI 的辅助。


而在月之暗面发布的 Kimi K3 技术博客中，该企业也特别将 K3 模型芯片设计能力作为一个单独章节列出。


月之暗面表示，作为早期概念验证，Kimi K3 为基于自身架构的 nano 模型打造了一款专用芯片：


在一次长达 48 小时的自主运行中，K3 利用开源 EDA 工具，基于 Nangate 45nm 库完成了该芯片的构建、优化和验证。


该芯片集成了 146 万个标准单元、0.277MB SRAM 以及一个带融合去量化功能的 INT4 MAC 阵列，面积仅为 4 mm²，在 100 MHz 频率下满足时序要求，在仿真中保持超过 8700 Token/s 的解码吞吐量。


这款由模型设计、专为模型打造的芯片，体现了 K3 具备长远规划的智能体能力。

最新回复 (7)
  • a12908 07-17 15:23
    1楼

    何意啊 ^-^认真的吗

    这要是多花几个月跑跑不得把英伟达打下来啊

  • 䲜龘 07-17 15:29
    2楼

    这是像菊花厂一样遥遥领先了全世界吗？

  • ba lao 07-17 15:45
    3楼

    在仿真中保持超过 8700 Token/s 的解码吞吐量



    这一点很模糊，究竟是在什么仿真平台的测试中实现？估计就当个宣传。

  • jcc 07-17 15:49
    4楼

    asic芯片


    专用加速芯片


    约等于把模型的一部分计算固化到了芯片上，这个芯片只能跑这个模型


    不用考虑兼容生态，复杂度低很多

  • vovoae 07-17 15:50
    5楼

    遥遥领先，永远年轻，永远感动，永远热泪盈眶。^-^加油Kimi 加油China。

  • EVELance 07-17 16:13
    6楼

    它相当于为它自己的那个Nano模型做了一个专用芯片。这个芯片只能跑这一个模型，干不了其他任何事情。


    然后他的所有测试都是在仿真平台完成的，他并没有去流片。这个中间的差距是巨大的。有可能物理电路做出来，各种干扰得飞起，根本都跑不到想象中的那个频率上去。


    只能说，前沿模型在往这个方向发展，而且取得了那么一点初步的进步，这个路子是很有前景的。但是离现在这个Vibe Coding的水平都还很遥远。

  • jcc 07-17 16:15
    7楼

    能跑通仿真验证还是有点水平的


    至于流片，那个还早

* 帖子来源Linux.do
附近帖子
返回
飞读
随机推荐