奇异摩尔加入北京智源人工智能研究院众智FlagOS生态

科创之家 2026-08-06 8276人围观

近日,奇异摩尔正式加入北京智源人工智能研究院主导的开源AI系统软件栈——众智FlagOS生态,成为该生态中首家网络互联芯片厂商。作为国内极具影响力的开源生态,FlagOS定位于异构算力统一底座,目前已完成32款主流芯片的适配;奇异摩尔将进一步加强与智源FlagOS 开源生态体系的技术交流,联合打造适合AI网卡的统一调用接口;此举有望打通多元算力与AI SNIC之间的适配障碍,推动智算产业从单点芯片突破,向系统级协同优化方向演进。

FlagOS:打通异构算力

“一栈多芯”壁垒的统一底座

2022年以来,AI浪潮驱动多元算力快速崛起,但不同芯片架构对应的编程模型、算子体系、通信协议互不兼容,算力碎片化、适配困难、跨平台流转受阻等问题日益突出。为此,智源研究院联合23家产学研单位与头部企业,共同研发开源系统软件栈FlagOS,聚焦“一栈多芯”,搭建统一、开放、兼容的AI算力底座,实现跨芯片异构算力的高效融通与灵活调度。目前,FlagOS已完成18家厂商、32款主流芯片的全场景适配,覆盖GPU、NPU、GPGPU、DSA、RISC-V AI、ARM等多元架构,成为全球支持芯片种类最多的开源AI技术栈,涵盖大模型、算子库、训练推理框架、统一编译及通信库等全栈能力。

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(图源:https://hub.baai.ac.cn)

在此基础上,智源进一步构建并开源异构统一通信库FlagCX,旨在屏蔽芯片间通信差异,形成统一、开放、可扩展的通信规范体系,实现“一库多用、跨芯互通”。FlagCX对标NCCL,支持C2C跨集群通信,兼容多种原生网络协议和集合通信操作;通过“适配路径”复用厂商原生库确保同构芯片最佳性能,通过“统一路径”提供跨芯片异构通信能力。该库已获国家标准委立项,并于2025年10月在国际电信联盟(ITU-T)SG21全会上成功获得国际标准立项,不仅成为国产AI算力互联的技术基石,更有望成为全球异构通信的通用语言。

生态碎片化困局与FlagOS的系统性破局

(图源:https://www.flagos.io )

英伟达凭借GPU与ConnectX系列网卡的深度协同,已构筑了成熟的通信生态,形成显著的市场壁垒。反观国内,多元算力百花齐放,GPU厂商各自拥有独立的通信库,导致AI网卡厂商缺乏一套统一的GPU调用接口。这使得每适配一款GPU,双方工程师团队都需耗费大量时间进行软硬件的联合调试与优化。同时,对于训推集群而言,单一选择某家GPU厂商也容易被其私有通信协议捆绑,难以灵活搭配不同品牌的GPU与网卡。

为解决上述问题,FlagCX通信库构建了一套统一的“语言”。上层框架通过调用FlagCX的标准化通信接口,由后端管理器根据当前硬件环境自动选择并调用相应的原生集合通信库,将操作分发至对应设备。此外,FlagCX内建的设备缓冲区IPC与RDMA机制,可直接在设备内存间建立高速通道,用于跨芯片或同芯片的P2P传输,并能与标准集合通信后端组合使用,进一步优化整体性能。目前,已有超过10款主流GPU芯片厂商宣布支持FlagCX,兼容同构乃至异构芯片的集合通信(如All-Reduce、All-Gather、All-to-All等)。

作为该生态的重要参与者,奇异摩尔将进一步加强与FlagOS及FlagCX体系在软硬件接口层面的技术交流,通过建立标准化桥梁,提供系统性的破局路径。未来,任意SNIC均可通过FlagOS全局调度的通信接口,实现不同硬件间的互联互通。这一模式从根本上消除了“适配”带来的重复劳动与资源浪费,将各厂商从繁琐的兼容性工作中解放出来,使其能聚焦于核心硬件性能的提升,真正形成算力产业链的协同合力。

打通“芯-网”协同最后一公里

奇异摩尔是国内领先的AI网络全栈式互联产品及解决方案提供商,已构建起覆盖Scale Out(网间互联)、Scale Up(片间互联)和Scale Inside(片内互联)的全栈式AI网络互联产品体系。

此次加入FlagOS生态,奇异摩尔未来将其800G AI超级网卡(SNIC)平台架构融入统一算力底座,为整个系统注入了关键的高速网络硬件能力。基于FlagOS的统一调度和接口开发,智算中心得以实现多元算力环境下的集群调度与网络互联真正实现的深度协同。这种“开放底座+国产硬件”的模式,能够将分散的算力孤岛有效整合为统一的算力资源池,显著降低生态聚合成本,为智算产业从“单点突破”迈向“系统突围”提供了切实可行的路径。

当前,人工智能基础设施正步入高速发展期,行业竞争已从单一技术能力的比拼,升级为产品定义能力、系统创新能力、工程执行能力与生态整合能力的综合较量。当前,智算产业在计算算力层面已取得显著进步,但互联与存储仍是制约集群整体效能的薄弱环节。下一步的核心任务,是在“芯—网”协同的系统能力上实现突破。

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