DFSX正致力于利用下一代3.5D“无限芯粒”架构和3D DRAM技术，为国内人工智能供应链提供动力。DFSX正致力于开发中国首款采用3D DRAM技术的DF1000人工智能加速器，同时还公布了3.5D+封装方案。
DFSX近日举行了一场发布会，宣布推出中国首款完全采用国内供应链制造的3D人工智能芯片。其中有很多值得解读的细节，但核心产品是DF1000，这是一款软件定义的近内存计算人工智能加速器，将供应给国内人工智能和科技公司使用。
DF1000是中国首款采用3D DRAM、基于国内供应链制造的人工智能加速器。详细信息方面，DF1000芯片基于14nm工艺技术，拥有520 TFLOPs的BF16算力。该芯片的主要亮点在于它采用了具备内存处理能力的3D DRAM。
3D DRAM通过混合键合技术进行堆叠，并通过晶圆级堆叠提供更高的内存容量、带宽和密度。目前的数据显示，其内存访问带宽高达6.4 TB/s，扩展互连带宽为900 GB/s。该公司表示，与传统互连方案相比，使用混合键合技术可将互连间距从微米级压缩至亚微米级，从而提升互连密度和带宽密度，同时降低功耗。3D堆叠还将TSV数量提升了10倍，在同一容量下将带宽提升了5倍。这为HBM工艺提供了极佳的替代方案。
借助3D DRAM，DFSX绕开了HBM内存墙以及对海外HBM供应链和更昂贵制造工艺的依赖，同时保留了更高的带宽和容量，并在成本上获得优势。
DF1000芯片的一些显著特点包括：
软件定义的超高性能近内存计算3D芯片：基于“软件定义芯片”和“近内存计算”技术以及成熟的国内工艺，该芯片提供了高性能、高能效和高灵活性。
基础软件和应用生态系统：构建独立开放的软件栈和工具链，为主流大模型的分布式训练和推理提供一站式解决方案。
高性能服务器：提供可快速部署的高性能服务器，预装完整的软件栈，兼容主流深度学习框架和大规模应用。
DFSX并未公布太多性能数据，但内部评估显示其性能可与英伟达（NVIDIA）的Hopper H200 GPU匹敌甚至超越。有趣的是，首批H200出货已在运往中国的路上。DF100提供的带宽是Hopper H100芯片的两倍，比H200多33%。该芯片在Llama3 70B模型上可达到500 Tokens/s，而在DeepSeek-3.2上的TPOT记录为20ms。
随着中国在先进封装和工艺技术上面临大规模限制，国内企业正在寻找利用成熟工艺技术（例如DF1000芯片使用的14nm）来加速人工智能发展的新方法。“无限芯粒”是DFSX对此问题的解决方案，这是一种3.5D+（多芯片3.5D堆叠封装）方案，利用了三个关键基础。首先是3.5D堆叠，用于取代数据存储结构，节省芯片面积，并在相同面积内提供更高带宽。其次是通过采用3D DRAM来切断HBM的使用，第三是通过充分利用排除HBM内存来增强I/O功耗特性。
在现已出货的DF1000之后，DFSX将于2027年初推出DF2000芯片，该芯片将提供1000 TFLOPs的BF16算力、2000 TFLOPs的FP8算力、4000 TFLOPs的FP4算力、采用先进3D DRAM设计实现15 TB/s带宽、以及1600 GB/s的扩展互连带宽。DF2000加速器也将采用14nm工艺技术。
该公司还规划了DF3000，该产品将于2028年进入市场，提供DF2000两倍的算力：2000 TFLOPs的BF16、4000 TFLOPs的FP8、8000 TFLOPs的FP4、20 TB/s带宽以及3200 GB/s的互连带宽。
预计DF2000人工智能加速器将超越英伟达（NVIDIA）Hopper GPU的性能水平，并能够达到Blackwell级别的性能，而DF3000据称将与英伟达（NVIDIA）Blackwell展开激烈竞争。
DF1000已在使用标准OAM 2.0接口的大规模机架和POD中部署。每个托盘包含多达8个DF1000人工智能加速器，兆芯（Zhaoxin）也已与该公司合作，将其服务器芯片适配到该平台。主节点提供4.16 PFLOPs的FP16算力、51.2 TB/s带宽、7200 GB/s的向上扩展带宽、3.2 Tbps的向外扩展带宽、12KW功耗以及一个120核CPU。机架从64个起步，可扩展到512个的超大规模设计。
