天数智芯与同济大学联合实验室挂牌，聚焦异构算力与边缘智能

10 月 23 日，在2025年数智与数治亚太区域会议（DFP‘25）上，天数智芯与同济大学携手共建的“同济大学上海自主智能无人系统科学中心－天数智芯算力优化与训练联合实验室”正式举行挂牌仪式。此次合作标志着学术界与产业界在人工智能与高性能计算融合领域的深度联动，将为异构算力配置优化、云边协同效率提升及边缘智能落地提供关键技术支撑。

当前，全球AI 与高性能计算技术进入高速发展期，异构计算体系凭借其高效的算力整合能力，已逐步成为行业主流架构。其中，GPU 作为 AI 训练与推理过程中的核心计算引擎，在云端大规模数据处理与边缘端实时智能决策场景中，均扮演着不可或缺的角色。在此背景下，如何突破异构算力配置瓶颈、提升云边计算协同效率、推动边缘智能在实际场景中的规模化应用，已成为学术界与产业界共同关注的核心课题。

正是基于对行业痛点与技术趋势的把握，天数智芯与同济大学达成深度合作共识。依托同济大学在自主智能无人系统、异构计算理论研究等领域的学术积累，以及天数智芯在GPU 芯片研发、算力调度技术、工程化落地等方面的产业优势，双方共同组建联合实验室，聚焦异构算力优化、云边协同计算、边缘智能应用三大研究方向，通过 “学术研究 + 工程实践” 的融合模式，探索先进技术的产业化路径，加速 AI 创新应用在各行业的落地进程。

在具体研究方向上，联合实验室将展开多维度技术攻关：

异构算力优化领域

双方将重点研究CPU - GPU 等多计算架构的协同优化策略，通过技术创新提升整体计算效率与资源利用率；同时开发智能化算力调度与任务分配算法，为大规模 AI 训练与推理场景提供算力优化解决方案；此外，还将借助虚拟化技术实现算力池化管理，达成灵活的资源调度与动态负载均衡，进一步释放异构算力潜能。

云边协同计算领域

针对云-边- 端一体化计算需求，实验室将深入研究云边端协同架构，优化任务卸载机制、数据传输效率与实时计算能力；设计基于深度强化学习的智能调度策略，最大化云边资源利用率；同时探索边缘计算平台与云计算平台间的数据协同机制，保障数据在边缘与云端的可控、有序流动，构建完整数据流转闭环。

边缘智能应用领域

为解决边缘设备算力有限、功耗敏感等问题，双方将研发轻量化AI 模型优化技术，提升边缘设备计算效率与低功耗运行能力；结合无人系统、智能制造、自动驾驶等重点场景，探索定制化智能计算优化方案；优化边缘计算设备的能效比与计算性能，推动边缘智能在实际场景中的落地应用。

联合实验室还将在学术与产业成果转化方面持续发力：合作发表高水平学术论文，推动智能计算领域的理论创新；联合申请核心技术专利，构建覆盖异构计算、云边协同、边缘智能的完整知识产权体系；共同开展智能计算平台研发，加速技术成果在智慧城市、自动驾驶、智能制造等关键行业的落地应用，为我国AI 与高性能计算产业的高质量发展注入新动能。