稀疏模型与芯片联合评估

CHT 原创脑启发式训练与墨芯高稀疏芯片协同，成果亮相 CCF HPC 2026。从学习机制到计算架构，打通结构效率的关键链路。

联合成果

7B 模型。1:4 稀疏。
最高 2.89 倍执行加速。

墨芯披露的同平台编译评估显示：采用 1:4 高稀疏配置的 7B 模型，相对稠密基线取得最高 2.89 倍执行加速。

这项联合成果，让结构学习的价值在芯片执行评估中得到量化。

7B MODEL · 1:4 SPARSITY同平台编译评估

2.89×

最高执行加速

稠密基线1.00×

CHT + Moffett · 1:42.89×

来源：墨芯 CCF HPC 2026 成果披露。相对同平台稠密基线；编译评估结果，实际部署表现取决于模型、硬件和负载。

CHT 学习高效连接结构，墨芯架构承载高稀疏计算。双方通过模型、编译与执行协同，把训练中的结构创新转化为可量化的计算收益。

提供 CHT 原创训练方法与高稀疏模型研究，让模型自主学习高效连接结构。

提供高稀疏芯片架构与编译评估能力，将模型结构映射为硬件执行优势。

从更高的执行效率，到更优的服务经济性，模型与芯片协同打开新的优化空间。面向产业应用，双方以端到端质量、延迟、吞吐与成本评估，把性能成果连接到具体业务价值。

数据说明：2.89× 为 7B 模型在 1:4 稀疏配置下的同平台编译评估结果。来源为墨芯人工智能供稿、2026年10月21日发布的 CCF HPC 2026 成果报道。

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