LLM时代AI加速芯片面临的挑战

算法需求

1. 普遍使用MOE架构降低算力需求
2. 定制化的核心Attention加速算子：FlashAttention
3. KVcache的压缩、加速等： Deepseek的Flash MLA
4. 混合精度及量化
5. 低精度支持及累加精度保证
6. 多卡互联技术，包括快速的分布式all to all的性能，通信异步化，不占用计算核，最大化带宽利用率
7. 复杂的存储地址控制，复杂的MMU系统

可能的方法

1. 定义复杂指令，单指令支持操作数的Dequent，GEMM计算
2. 设计很大的L1甚至是L0，用于存储Tensor计算的左右值