天垓（TianGai）是天数智芯（Iluvatar CoreX） 旗下的旗舰通用GPU（GPGPU） 产品线，专为AI模型训练与推理等高性能计算任务设计。它是国内最早实现量产的通用GPU产品之一，经过多代演进，最新旗舰天垓300在特定推理场景下的实测性能已达到甚至局部超越英伟达H200的水平。
📈 产品演进：从“首款量产”到“对标H200”
天垓系列遵循着清晰的迭代路径，从填补国内空白逐步走向与国际主流产品竞争。
| 代际 | 代表型号 | 关键定位与里程碑 |
|---|---|---|
| 第一代 | 天垓100 (Gen 1) | 国内首款量产的通用GPU，2021年发布，采用7nm制程，填补了国产训练GPU的空白。 |
| 第二代 | 天垓150 (Gen 2) | 2023年量产，在算力和架构效率上进行了升级，配备更大的显存，巩固了产品竞争力。 |
| 第三代 | 天垓300 (Gen 3) | 当前的旗舰产品，2026年发布。采用全新“天枢”架构，定位是直接对标并超越英伟达Hopper架构（如H200）的国际主流方案。 |
此外，产品线中还存在天垓200，它被定位为支持“前沿高精度算力需求”的型号，服务于对特定精度有更高要求的科研与训练场景。
🚀 旗舰详解：天垓300的核心规格与突破
天垓300是理解天垓GPU当前技术高度的关键。
核心硬件规格
- 架构：自研“天枢”SIMT通用计算架构，原生兼容标量、矢量、张量三类计算模式。
- 制程与集成度：采用7nm制程，集成超过1000亿个晶体管和200个以上AI计算核心。
- 算力精度：单芯片FP16算力突破1000 TFLOPS，INT8算力达2000 TOPS以上。全面覆盖FP4、FP8、FP16、BF16等多种数据精度，以适应不同AI负载的需求。
- 显存：配备144GB HBM3高带宽显存，显存带宽突破4TB/s，为处理大模型和海量数据提供了基础。
- 功耗：典型功耗控制在600W以内，并内置智能功耗管理单元。
针对性架构优化 天垓300的架构针对大模型的核心链路进行了专项优化，主要包括Attention计算、MoE（混合专家）模型、AF分离、PD分离以及多卡大规模集群扩展五大模块。
实测性能表现（对比英伟达） 根据第三方实测和官方披露，天垓300在多个关键场景中展现出强劲的竞争力：
- 端到端吞吐：在典型的PD（预填充-解码）分离部署下，单卡端到端吞吐达到NVIDIA H200的1.05倍。
- 长上下文与MoE：在64K长上下文场景下，Attention性能为H200的1.05倍；在GLM-5.3模型上，MoE吞吐达到H200的1.15倍。
- Agent与在线业务：Agent首字延迟较H200降低约10%至30%；在搜广推等在线业务中，推荐推理吞吐提升21%，轻量计算时延降低26%。
- 训练性能：在基于Qwen3-32B模型的8卡整机FP8精度训练中，每卡有效吞吐达到NVIDIA H100的1.33倍。
- 稳定性：满负荷运行的步时波动为0.43%，低于对比Hopper方案的0.76%，显示出更好的长时间高负载稳定性。
系统级方案：IXL144超节点 天垓300不仅是一颗芯片，更是一套系统方案。其IXL144超节点可在单个标准机柜内集成144颗GPU，聚合约10.1TB显存，是业界密度最高的单机柜GPU超节点之一。据测算，该方案可将每百万有效Token的成本较国际主流方案降低约40%。
💻 软件生态：降低迁移门槛的“天数智算”
对于国产GPU而言，软件生态的成熟度与硬件性能同样重要。天数智芯通过“天数智算”软件栈，采取了高度兼容CUDA生态的策略，以极大降低用户的迁移成本。
- 核心逻辑：绝大多数基于CUDA开发的应用，无需重写代码，仅需使用天数智芯提供的编译器重新编译即可运行。
- 兼容性覆盖：软件栈提供了与CUDA生态位一一对应的工具链，如编译器
ixCC、算子库ixBLAS/ixDNN、通信库ixCCL等。在框架层面，深度适配了PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle以及vLLM、DeepSpeed等主流AI框架。 - 关键差异点：需要注意的是，天垓GPU的Warp Size为64（CUDA为32），涉及底层warp操作的代码在迁移时可能需要针对性调整。
🎯 应用场景
天垓GPU的应用已覆盖从云端到终端的多种场景，其旗舰型号天垓300全面覆盖了生命科学、物理AI、化学与材料四大领域的近百个典型场景，包括蛋白结构预测、药物筛选、机器人仿真、分子动力学等关键任务。同时，它也适配长文本大模型、智能Agent、世界模型等前沿AI任务。
天垓GPU代表了一条清晰的国产通用计算发展路径：从解决“有无”问题的天垓100，到逐步缩小差距并最终在特定场景实现对国际旗舰产品反超的天垓300。其成败不仅取决于单芯片的峰值算力，更在于系统级方案（如超节点）的成本优势与软件生态的易用性，这两点共同构成了其在商业化落地中的核心竞争力。