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破局算力瓶颈：国产AI芯片算子生态的构建与演进 | CNCC2026

算力这个词，这两年已经被聊到快脱敏了。但真正在一线搞大模型训练和推理部署的人，心里都清楚一件事：我们缺的不仅仅是芯片本身，更缺的是让芯片"跑得起来、跑得好看"的那一层软件栈。去年我在一个项目里拿到一块国产加速卡，硬件规格纸面上非常漂亮，FP16算力标称不输主流产品，可真把模型放上去，性能直接打七折起步，算子覆盖不全、图编译优化跟不上、通信库不成熟，折腾两周最后还是换回了原来的方案。那一刻我意识到，国产AI芯片真正要破局，卡点不在流片，而在算子生态。

CNCC2026上有好几个专场都在聊这个话题，从学术界的体系结构研究到工业界的量产落地，大家不约而同指向同一个结论：国产AI芯片的生态战，已经从"造芯"转向"造生态环境"。这篇文章我想结合我在实际项目里踩过的坑、拆过的框架代码、跑过的性能测试，把一个容易被忽视的问题掰开讲清楚——算子生态，到底是怎么决定国产AI芯片生死的，以及这个生态正在经历怎样的演进路径。

1. 一个被性能数字掩盖的真相：算子覆盖才是算力的隐形天花板

很多人在评估AI芯片时，第一反应是看算力数字。FP16多少TFLOPS，INT8又是多少TOPS，看着很提气。但实际用起来你会发现，标称算力只是个理想值，是在算子完全优化、访存完全命中的情况下才能碰到的上限。真实场景里，芯片能发挥出多少性能，取决于软件栈能把模型里的算子映射得多高效。

1.1 从一次FP16性能测试说起

我手头有一个GPT系列模型的推理优化项目，模型不大，7B级别。一开始我在国产芯片上做benchmark，单卡FP16的峰值算力看起来足够跑这个模型，结果实测吞吐只有预期的一半多一点。逐层 profiling 之后发现问题出在一堆小算子上：LayerNorm、激活函数、reshape、拼接，这些算子单个计算量不大，但数量多、调用频繁，芯片参考实现在这些算子上没有做融合优化，导致kernel launch开销和访存延迟直接把计算优势吃掉了。

同样的模型在成熟生态上跑，编译器会把连续的 elementwise 算子自动融合成一个kernel，数据留在片上寄存器里处理，访存次数能减少一个量级。国产芯片的编译器当时连最基本的算子融合都做得不完整，等于我拿一台跑车在早高峰的市区里开，引擎功率再大也被红绿灯卡着。

1.2 算子覆盖率的真实差距

我统计过一份内部的算子支持清单，覆盖市面上主流大模型训练和推理会用到的算子，国产芯片的平均覆盖率大概在七成到八成之间。听起来差距不大，但大模型不是单个算子就能跑起来的，它是几百个算子组成的一个计算图。哪怕每个算子的覆盖率是99%，几百个算子串起来，整图的成功率可能就掉到50%以下了。

这就是算子覆盖率的非线性效应——单算子覆盖率高没有用，整图能跑通才算数。更麻烦的是，即使是覆盖率里那部分"支持"的算子，性能也普遍落后于成熟实现。同样的FlashAttention实现，在成熟生态上调用的是高度优化的kernel库，在国产芯片上很可能走的是通用 fallback 路径，性能差个三倍五倍很正常。

1.3 算力墙背后的结构性问题

说到底，算子生态不是简单地"把算子实现一遍"就能解决的问题。它是一个涉及硬件架构、编译优化、运行时调度、通信库、模型仓库的系统工程。芯片设计公司如果只看重算力数字，忽视算子生态的持续迭代，用户拿到的就是一块"理论上很猛、实际很难用"的硬件。

我在多个项目的实际感受是，选芯片本质上是在选它的生态成熟度，而不是在看峰值算力。这就像买手机，处理器跑分再高，如果应用商店里没有你想要的应用，那这台手机对你的实际价值就非常有限。

2. 算子生态的底层构成：不止是kernel库那么简单

很多人以为算子生态就是写一堆算子的CUDA实现，其实远远不止。算子生态是一整套从模型到硬件的软件栈，每一层都有自己的技术壁垒和坑。

2.1 算子库：大家最容易注意到的部分

算子库是算子生态里最表层的部分，也是大家最熟悉的。英伟达的cuDNN、cuBLAS、CUTLASS，国产芯片对应的就是各自的kernel库。算子库的价值在于，把底层的矩阵乘、卷积、归一化这些高频算子，用汇编级或者手写vectorization的方式优化到接近硬件的性能上限。

这里面的技术含量主要体现在三点：

• 如何利用硬件的特殊指令和存储结构。比如有些芯片有专用的矩阵乘法单元，有些芯片有大容量的片上SRAM，算子实现需要针对这些特性做专门的调度设计。
• 如何根据不同shape选择最优的实现路径。同样一个矩阵乘，不同维度下的最优拆分策略完全不同，需要一个启发式搜索或者决策树来做选择。
• 如何做算子融合。把多个相邻的算子在kernel内部合并，减少访存和kernel launch开销，这往往是性能优化中收益最大的手段。

2.2 编译器与图优化：真正的分水岭

如果说算子库是"点状优化"，编译器做的就是"全局优化"。国产AI芯片的编译器，需要把模型的计算图做一系列变换，包括算子融合、内存规划、数据布局转换、并行切分等。

我在实际使用中感受最深的是内存规划这块。大模型推理的时候，KV Cache、中间激活、权重这些都需要占据显存。不同芯片的显存大小不同，编译器如何把计算图合理地排布到有限的存储空间里，直接决定了能不能跑起来、能跑多大模型。有些国产芯片的编译器在这一块做得不够好，导致明明显存够，但模型就是加载不进去。

图优化还有一个重要的点是对动态shape的支持。大模型推理场景里，输入长度是可变的，计算图里很多张量的shape不确定。如果编译器的图优化能力不够强，就只能退化成逐算子下发的方式，性能会大打折扣。

2.3 通信库与大集群扩展：分布式训练的隐藏瓶颈

单卡算子生态只是第一步，真正的大规模训练场景还要面对分布式这个坎。国产AI芯片的通信库，很多是基于开源的NCCL或者RCCL改的，但改出来的效果差别很大。

我在一次多卡训练的测试里发现，国产芯片的集合通信库在8卡规模下还能维持线性加速比，到32卡就开始出现明显的性能拐点。排查下来主要是通信拓扑感知不好，allreduce的算法选择不够智能，导致跨机的通信量没有被有效降低。而成熟生态的通信库，能根据当前集群的拓扑结构动态选择最合适的通信算法，这一块的差距不是短时间能追上的。

2.4 模型仓库和开发体验：被忽视的软实力

算子生态还有一层很容易被忽视的部分，是模型的适配和分发渠道。HuggingFace上有海量的开源模型，成熟生态通常有现成的模型仓库，加载即用。国产芯片如果要让用户体验好，就得在模型仓库上下大功夫，把主流的开源模型都做好适配，用户下载下来就能跑。

我自己的实际体验是，一个芯片生态如果能让用户"零修改"跑通主流开源模型，哪怕性能稍微差一点，用户也是愿意用的。麻烦的是那种需要用户自己改代码、调算子、手动解决各种兼容性问题的生态，体验一差，用户就会流失。

3. 从兼容到原生：国产算子生态的三条演进路径

算子生态不是一蹴而就的，我看到现在业界基本形成了三条演进路径，各有取舍，也都有各自的拥趸。

3.1 路径一：兼容CUDA，用翻译层快速上车

这是目前很多国产芯片厂商走的路。思路很简单：CUDA生态太成熟了，用户代码都是基于CUDA写的，那我提供一套翻译层，把CUDA的API调用和kernel代码翻译成自己芯片能执行的指令。

好处很直接：用户的代码改动极小，迁移成本低。坏处也很明显：

• 翻译层的性能损耗。 尤其是自定义kernel的翻译，往往生成不了最优的指令序列，性能打折在所难免。
• 兼容性问题的长期维护压力。 CUDA本身在快速迭代，每次升级都要跟着适配，否则可能被用户的新代码打脸。
• 自主性不足。 这个路径本质上是"跟着别人走"，如果上游生态发生大的变化，你会非常被动。

我在测试里发现，翻译层方案跑标准模型效果还可以，因为大部分计算都落到了高度优化的矩阵乘库里，真正损耗多的是那些自定义算子或者小众算子。

3.2 路径二：原生算子生态，走IPDK那样从零到一的路线

另一条路是走原生的算子生态，不兼容CUDA，而是自己定义一套编程模型和算子接口，从上到下为自家硬件深度优化。这条路最著名的代表就是英特尔的IPDK（Infrastructure Programmer Development Kit）思路，当然国产芯片也在做自己的原生方案。

原生生态的优点非常突出：性能可以做到极致，因为所有算子都可以针对自家硬件深度定制；编程模型也是为自己量身定做的，开发体验、调试工具、性能分析工具都可以做得非常顺手。

但缺点也很致命：生态培育周期太长，用户不来用就没有反馈，没有反馈就没有迭代，没有迭代就没有吸引力。这是典型的冷启动难题。尤其在国内产业环境下，用户的时间成本非常高，很少愿意为一个不成熟的原生生态投入精力。

3.3 路径三：CUDA兼容+原生并行的双轨策略

现实中我看到越来越多芯片厂商选择的是双轨策略：一方面保留CUDA兼容层，用来承接现有的存量用户和存量模型；另一方面同步投入原生生态的建设，为下一代产品积累自主能力。

这种策略的风险在于资源分散，两个方向都要投入，都做不好。但从产业演进的逻辑看，这恰恰是最务实的做法：先用兼容层保住用户基本盘，再逐步通过原生生态的提升，把用户从兼容层"迁徙"到原生栈上。

我自己判断，真正的胜负手不在当前的兼容层好不好用，而在于原生生态能不能在兼容层还能用的时候，就积累到足够多的用户反馈和模型适配，等到某个时间点切换。

4. 标准与开源：算子生态走向成熟的两个抓手

4.1 算子中间表示的标准化尝试

在CNCC2026相关的讨论里，有一个方向反复被提到，就是算子中间表示的标准化。如果大家都有一个统一的中间表示层，那么模型可以很轻松地在不同芯片之间迁移，不再需要每个芯片厂商各自维护一套前后端。

这个想法听起来很美好，但落地难度非常大。不同芯片的硬件能力差异太大，有的芯片支持向量化指令，有的芯片有专用张量核，有的芯片访存结构完全不同。一个统一的中间表示很难做到既抽象通用，又能表达硬件的特殊能力。如果为了通用性牺牲高性能，那和各厂商自己的专用优化相比没有优势，厂商就没有动力去适配。

4.2 开源社区的力量：从OpenAI Triton到自定义DSL

相比完全标准化的中间表示，我觉得开源社区的力量更值得关注。OpenAI开源的Triton，本质上是把算子开发的门槛大幅降低。用户可以用类Python的DSL写算子，然后由Triton编译器生成针对不同硬件的代码。

国产AI芯片如果能接入Triton生态，理论上就能直接获得大量基于Triton写的算子，这是很大的生态杠杆。而且Triton本身不绑定任何硬件，芯片厂商只要实现好Triton的后端，就能让用户用统一的语言开发算子，极大地降低开发者的迁移成本。

4.3 编译器工具链的开源闭环

算子生态的另一个关键抓手，是编译器工具链本身的开源。如果芯片厂商只是提供一个闭源的黑盒编译器，用户碰到编译问题或者性能问题时，一点办法都没有，只能等厂商修复反馈回路。

而开源编译器能做到的是，用户可以自己看编译中间过程，自己定位问题，甚至可以提交patch。这种用户参与式的开发模式，会让生态的迭代速度快非常多。我在用一些闭源编译器的时候有不少头痛时刻，转向开源工具链后至少能自己动手排查问题，这个体验差异很重要。

5. 算力约束下的模型架构演进与算子生态的互动

5.1 低精度技术对算子生态带来的新需求

大模型训练和推理中，低精度计算（INT8、FP8、BF16等）已经成为标配。低精度能大幅提升算力利用率，但也对算子生态提出了新要求。

以INT8量化推理为例，一个好的INT8算子要做的事情非常复杂：不仅要处理量化和反量化，还要在算子内部做混合精度计算——核心矩阵乘用INT8计算，但中间累加要用FP32来避免精度溢出。此外，有些激活函数或者归一化层对精度敏感，需要用FP16做特判分派。芯片厂商的算子库需要把这类复杂的精度调度逻辑处理得很完善，否则用户量化之后的模型性能或精度会出问题。

我自己测试过一些国产芯片的INT8实现，最常见的问题是激活值分布极端时精度崩坏。这往往不是硬件的问题，而是量化策略和算子实现配合不好。

5.2 稀疏计算、长上下文等新场景对生态的压力

大模型在持续演进，新的模型结构不断涌现，这对算子生态提出了更苛刻的适配要求。比如长序列训练中使用的FlashAttention系列算子，Mamba这类状态空间模型会用的并行扫描或选择性扫描算子，或者多模态模型里的视觉编码器算子，这些新算子生态能不能快速适配，直接决定了芯片能不能服务好最新的模型。

我见过一家芯片厂商，模型仓库更新速度很快，新的模型结构出来后一周内就能跑通，这种速度给我留下的印象很深。大模型迭代这么快，算子生态必须是一个活的、持续更新的系统，而不是做完一次就静态交付的东西。

5.3 芯片设计倒逼算子设计的前瞻布局

在CNCC2026这类会议上，我注意到一个有趣的趋势：芯片设计和算子设计开始双向奔赴。以前是先定芯片架构再写算子，现在考虑的是，未来的模型可能长什么样，需要什么样的算子，再把算子需求反馈到芯片架构设计里去。

例如，面向智算集群的芯片会预留更灵活的互联接口，面向边缘部署的芯片会更注重低功耗算子实现。这种协同设计可以让新芯片一出生就有更完善的算子支撑，而不是像以前那样，芯片流片了才开始搭软件栈。

6. 落地实践：我的芯片选型经验与方法论

聊了这么多宏观层面的生态问题，最后落在实操层面。作为一个在一线调模型的人，我总结了自己在评估和选择国产AI芯片时的一套方法，分享给大家。

6.1 五分钟快速评估算子生态的适配度

第一步，去看算子覆盖。主流的模型仓库里选几个有代表性的模型，比如LLaMA、Qwen这类，直接看它支持哪些，不支持哪些。注意"支持"要区分是全部算子覆盖还是部分算子覆盖，最好是抽出计算图逐算子去比对。

第二步，去看性能。不要只看单算子benchmark，要看整模型推理的性能。跑一个固定的输入，看端到端的吞吐和时延，对比成熟生态的性能数字。关注性能比，而不是绝对值。

第三步，重点关注开发反馈回路。社区有没有活跃用户？Issue响应速度快不快？当遇到算子缺失或性能瓶颈时，能不能通过官方渠道快速获得修复或绕过方案？这个决定了未来的风险。

6.2 算子缺失的绕过技巧

即使生态再完善，总有一些边界情况绕过不了。我总结了一些绕过技巧：

• 算子融合失败时，尝试手动调整，把小算子合并成一个大算子。
• 缺失算子时，尝试用NVIDIA的算子替代方案的实现，速度可能慢一点，但至少能跑通。
• 对于性能敏感的算子，可以查阅厂商的kernel库源码，看看有没有对应的性能变体可以切换。
• 实在不行还可以直接用厂商提供的底层编程接口，自己写一个加速模块。

6.3 团队资源投入的建议

最后是关于团队怎么投入。国产AI芯片的算子生态还在快速发展，适配、调优是有一定学习成本的。我的建议是：

• 团队里至少要有一两个专职负责AI芯片生态适配的工程师，熟悉厂商的工具链、编译器和算子库。他们打造的调优能力，在项目后期会带来很大的回报。
• 每次选择新芯片时，把算子适配纳入项目排期，而不是当成杂活。
• 积极向厂商反馈问题，越具体越好，提供最小复现、日志、profiling结果，这样厂商的修复速度会快很多。

我自己在实际工程中感受到，生态是一步步长出来的。那些愿意投入资源、反馈问题、参与共建的团队，往往能比同行更快看到国产芯片的性能潜力释放。而这个方向，虽然难，但值得坚持。