华科大师生探秘无问芯穹：一块LPU芯片让大模型推理成本大降九成

7月11日，华中科技大学人工智能与自动化学院赴长三角“智启新程· AI赋能”暑期实践队15名师生走进上海无问芯穹科技有限公司，开展了一场沉浸式的“技术解码”调研活动。团队通过实时推理测试、场景化任务模拟、核心技术团队座谈等沉浸式方式，深度探究LPU芯片突破大模型推理瓶颈的创新逻辑，感受人工智能算力普惠的实践路径。

技术突破：让大模型推理效率跃升、成本锐减

“自成立以来，我们始终聚焦一个目标——让大模型推理成本降至原来的十分之一”，产品方案解决专家李长敏向实践队介绍核心技术时语气坚定。

在实时推理体验区，上海行政负责人汪嘉芮操作平台发起Llama2-70B模型推理任务。屏幕上实时跳动的数据令人惊叹：单块LPU芯片的推理效率相当于8块英伟达H800GPU，延迟从传统的数十毫秒压缩至毫秒级，推理成本降低90%。计算研发平台总监夏磊揭开技术面纱：“这得益于核心技术实现了算力的智能调配——就像处理专业术语时激活‘专项算力’，日常对话则切换‘节能模式’。”

队员们现场体验了模型压缩全流程：从130B参数大模型经蒸馏技术压缩至1B以内，再部署到千元级边缘设备，直观感受“大模型轻量化”的技术魔力。“以前总在课本里学‘算力优化’，但直到亲眼看到模型压缩，看着130B参数的大模型一步步‘瘦身’到能在千元设备上运行，才真正理解什么是技术落地。”实践队员朱进感慨道，这种从算力核心到终端设备的全链条体验，让抽象的芯片技术变得触手可及。

图为实践队员观看LPU芯片大模型推理任务。 朱进 供图

场景革命：AI 算力重塑产业效率

2023年起，无问芯穹的LPU芯片与DeepSeek-R1一体机已在金融、人力资源、医疗等领域落地。一组组应用数据引发师生热议。某量化基金搭载该方案后，高频交易响应时间从5毫秒压缩至0.3毫秒，年度创收达2.3亿美元；猎聘通过其MaaS平台实现混训调度，简历分析成本降低40%，模型部署周期缩短70%；某三甲医院的医疗大模型基于LPU技术，病历分析时间从40分钟缩至5分钟，推理成本仅为传统方案的1/5。

实践队员韩骜说：“从金融的高频交易到医疗的病历分析，LPU芯片像一把‘万能钥匙’，打开了不同行业的效率瓶颈。我算了笔账：猎聘的成本降40%、部署周期缩70%，这意味着中小企业也能负担得起AI工具了；医院成本降到1/5，可能让更多基层医疗机构用得上大模型辅助诊断。技术不只是冷冰冰的参数，当它能适配不同场景的需求，能真正帮行业解决问题时，才算是‘活’的技术。

图为师生观看LPU芯片与DeepSeek-R1一体机的推理演示。 朱进 供图

产学对话：破解AI算力人才培育密码

交流环节中，李长敏重点介绍了无问芯穹的“算力青苗计划”。“我们已与清华、上海交大等 8 所高校共建联合实验室，每年投入数千万元用于前沿研究。”谈及人才标准，他强调：“大模型算力领域需要三类人才——懂芯片架构的‘硬件专家’、能优化推理引擎的‘软件工程师’、会结合场景落地的‘跨界通才’。数学基础、工程落地能力、产业洞察力，一个都不能少。”

“这三类人才标准像一面镜子照出了我们的短板。”实践队员张砾为坦言，以前觉得学好编程、算法就够了，这次才发现不懂芯片架构难寻优化瓶颈，不了解产业场景设计的模型可能不实用，“企业开放的算力平台和开发套件太珍贵了，能让我们在校园里就接触到真实的产业级问题。”

图为实践队成员与李长敏进行技术座谈。  胡挥宇供图

科技向善：让算力成为普惠生产力

李长敏还向展示了一款千元级嵌入式设备：“通过模型量化、剪枝技术，我们已实现1B参数模型在树莓派等低成本硬件上运行，未来3年将推动手机终端运行130B大模型，让每个家庭都能用得起 AI 算力。”他特别强调：“技术创新的终点是普惠——中小企业能负担的推理成本、个人开发者可触及的算力工具，才是算力革命的真正价值。”

实践队员童恒说：“看到树莓派上能跑1B参数模型时，我突然想起老家的小超市——老板连复杂的收银系统都用不明白，如果未来手机能运行大模型，或许能帮他自动盘点库存、分析销售数据。李经理说‘技术终点是普惠’，这句话戳中了我。以前觉得AI算力是大企业的‘奢侈品’，但现在明白，真正的革命不是让强者更强，而是让弱者也能搭上便车。中小企业、个人开发者、普通家庭都能用得起，这样的算力才是有生命力的。”社会实践队队长郭瀚泽也深有感触：“千元级设备就能运行大模型，这个成本控制太惊人了。夏总监说的模型量化、剪枝技术，我们课堂上也学过，但从课本上的‘可行’到产业里的‘能用’，中间隔着无数次调试和优化。未来3年要让手机运行130B大模型，这个目标听起来疯狂，但想想他们已经把推理成本降了90%，又觉得充满可能。技术向善不只是理念，更是一步步把‘不可能’变成‘每个人都能用’的行动，这才是最打动我的地方。”

图为实践队员与企业合影。  朱进 供图

这场调研不仅是一次技术认知的升级，更搭建了高校科研与产业需求的对接桥梁。师生们深刻体会到：算力革命既需要“硬核”的技术突破，更需要“向下”的普惠情怀；既要有追赶国际前沿的决心，更要有扎根本土场景的智慧。实践队员吴杨思淼感触颇深：“最震撼的是‘技术落地的速度’和‘普惠的决心’。不到两年时间，从芯片到多行业应用，这种执行力背后是对产业痛点的精准把握；而坚持让普通人用得起算力，又体现了企业的格局。这让我明白，学习AI不只是为了发论文、拿学位，更是要像他们这样，盯着国家和社会的需求做研究，让技术真正服务于更多人。”大家纷纷表示，将以此次调研为契机，在学习中聚焦国家算力战略需求，为国产AI芯片的发展贡献青春力量。

（通讯员 郭瀚泽 刘典辉）