天數智芯發佈新一代通用 GPU 旗艦產品天垓 300，具備規模化應用條件

2026 年世界人工智能大會（WAIC）正如火如荼進行中，國內 GPU 大廠天數智芯選在此時正式對外發表新一代通用 GPU 旗艦產品「天垓 300」。這款晶片不僅延續了天數智芯在通用計算領域的技術路線，更在多項關鍵指標上展現出與國際主流架構競爭的實力，官方更直接宣稱該產品目前已具備規模化部署與應用的條件。 天垓 300 採用的是 SIMT（單指令多執行緒）通用計算架構，這項設計讓它能夠同時支援標量、向量與張量等多種不同類型的計算負載。無論是傳統的科學運算、深度學習訓練，還是需要大量矩陣運算的推論場景，這款 GPU 都能透過統一的架構來應對，降低開發者針對不同硬體進行程式碼移植的門檻。 在 AI 大模型快速演進的時代，天垓 300 特別針對幾個核心技術環節進行了深度優化。首先是 Attention 機制，這是當前 Transformer 架構模型的運算重心。根據天數智芯提供的數據，天垓 300 的 Attention 效率已超過 90%，尤其在處理 64k 長度上下文時，其效能表現比 NVIDIA 的 Hopper 架構方案還要高出 10%。這意味著在處理長文本、長序列的訓練與推論任務時，天垓 300 能夠更有效地利用計算資源，縮短處理時間。 另一個關鍵優化落在 MoE（混合專家模型）架構上。MoE 模型因能動態啟用不同的專家網路，成為近年來超大規模模型的主流選擇。天數智芯指出，天垓 300 在 MoE 場景下的平均效能同樣比 Hopper 架構方案高出 10%，這代表在相同算力投入下，用戶可以完成更多推論任務，從而降低整體營運成本。 除了計算效率，模型的響應速度也是實際應用中的重要指標。天垓 300 在首字延遲（即使用者輸入後第一個 token 生成的時間）上，相較於 Hopper 架構方案降低了約 20%。同時，由於大模型推論往往需要跨多張 GPU 進行頻繁的通訊，天數智芯也針對這個瓶頸進行了調校，使平均通信延遲降低約 13%。官方特別強調，這些改善主要來自於針對 Decode 階段高頻率、多卡、小數據量通訊特性的優化，包括降低協議開銷、重新設計鏈路路徑以及數據流轉機制，最終讓 Decode 階段的整體效能較 Hopper 方案提升了 10%。 值得注意的是，天數智芯並非只停留在晶片層面的技術突破，而是同步推動了生態環境的建設。天垓 300 目前已經與國內多家主流雲端服務商、伺服器硬體廠商、互聯生態系統以及超節點系統完成了深度適配。這意味著從單機運算節點到大規模訓練集群，天垓 300 都能夠順利部署，用戶不需要為了相容性問題而耗費大量時間進行底層調整。 隨著中國 AI 產業持續追求自主可控的算力基礎設施，天數智芯這款旗艦 GPU 的問世，無疑為市場提供了另一個具備國際競爭力的選項。從 Attention 效率、MoE 效能到延遲控制，天垓 300 在許多關鍵技術指標上都拿出了與國際大廠相抗衡的成績單。而官方強調的「已具備規模化應用條件」，更代表這款晶片已經從實驗室走向實際商業部署，下一步能否在真實的雲端與企業場景中獲得廣泛採用，將是業界持續關注的焦點。