紫光同创湾芯展展出 AI 算力全栈：分布式可重构 FPGA 矩阵与 PG3T1300 加速卡，获湾芯奖技术创新奖

恒森科技
紫光同创FPGAAI 推理加速卡异构计算
2026 湾芯展 10 月 14-16 日在深圳举行，紫光同创展出 Titan/Kosmo/Logos/Compa 全栈 FPGA 矩阵、分布式可重构 AI 推理方案与 PG3T1300 加速卡（PCIe 4.0×8、4 路 25G 光口），并获湾芯奖·技术创新奖。

10 月 14 日至 16 日，2026 湾区半导体产业生态博览会（湾芯展 WESEMiBAY 2026）在深圳会展中心（福田）举行。紫光同创在「IC 设计／AI 基础设施」展区展出了 Titan、Kosmo、Logos、Compa 四个 FPGA 家族的全栈产品矩阵，以及 AI 大模型推理方案、国产高端 FPGA 加速卡与异构算力平台，并获本届湾芯奖·技术创新奖。值得注意的不是展台规模，而是这家公司把「边缘感知—智能推理—核心加速」这条链摆在了同一套器件与工具链上。

四个家族：从板级管理到 1.3KK 逻辑

紫光同创的产品矩阵按定位分层：Titan 系列面向高性能 FPGA，Titan-3 基于 FinFET 工艺，新器件 PG3T1300 的逻辑规模达到 1.3KK（130 万逻辑单元），集成高速 DDR4/DDR5 存储接口、多速率 EMAC 硬核、PCIe 硬核与高速率 SerDes，公开定位覆盖通信、数据中心、网络安全与图像视频处理；Kosmo 系列走「CPU+FPGA+NPU」多核异构路线，做高集成度系统级方案；Logos 系列主攻性价比；Compa 系列是板级管理控制与 IO 扩展用的 CPLD，已在数据中心服务器重点客户完成导入与量产。

此外，紫光同创还有在研的 Visto-3 系列，面向超大规模高端场景，目标补齐新一代通信、数据中心、半导体设备、SoC 原型验证与 EDA 仿真加速器等国产替代缺口。按官方口径，公司五大产品家族覆盖八大系列近百个量产型号。

分布式可重构 FPGA 矩阵：把大模型推理拆到多颗卡上

本次展出的 AI 大模型推理方案，核心是「分布式可重构 AI FPGA 矩阵」。官方给出的价值主张是极致 TCO、硬件可重构、随算法演进同步、支持百万上下文与万亿参数大模型，面向企业与智算中心。这套思路针对的是当前推理部署的实际卡点：大模型参数规模已经推到万亿量级，用一体机部署「满血版」时，存储带宽与高性价比国产供应链都成了瓶颈；而推理负载又与训练不同，更看延迟、能效与总拥有成本，而不是峰值浮点性能。

厂商在同期论坛上给出的技术解释是：MoE 架构的动态路由、内存带宽与负载均衡是难点，分布式 FPGA 矩阵可以按专家路由重构数据通路，FPGA 集群的能效比在特定负载下可超 GPU 两倍以上，同时保留 ASIC 的能效与 GPU 的灵活性。这些是厂方口径，需要按具体模型与批量去验证，但它说明国产 FPGA 厂商不再把自己摆在「原型验证器件」的位置，而是直接进入推理算力的采购清单。

PG3T1300 加速卡：接口先服务于「搬运」

  • 形态：单槽位全高半长（FHHL）标准尺寸，一体化高效散热结构
  • 主机接口：PCIe 4.0 ×8
  • 网络接口：4 路 25G 光口，可适配 25G 至 100G 多档位带宽吞吐
  • 核心器件：Titan-3 系列 PG3T1300，FinFET 工艺、1.3KK 逻辑规模、DDR4/DDR5、多速率 EMAC 硬核、PCIe 硬核、高速 SerDes
  • 官方场景：云计算虚拟化加速、图像视频转码加速、金融高频交易、存储加速、数据采集与处理、大模型推理

这组接口参数本身就说明卡的取向。PCIe 4.0 ×8 的单向带宽约 15.75 GB/s，4 路 25G 光口合计 100 Gbps、约 12.5 GB/s，网络侧与主机侧处在同一量级——设计上不是让数据在卡内堆积，而是让数据快速穿过。这类配比适合视频转码、采集注入、存储加速与分布式推理的中间层，而不适合把整卡内存当主存储的训练型负载。对机房而言，单槽位全高半长与一体化散热意味着存量服务器的加速位可以直接插，不必重做风道。

边缘侧：一颗芯片里放 CPU、NPU 与 FPGA

面向边缘 AI 推理，紫光同创展出了高性能低功耗多核异构 SoPC：单芯片集成多核 CPU、NPU 与 FPGA 三类处理器核，搭配自研 EDA 工具链，主打低时延、高隐私、高带宽、低功耗与多类型灵活接口，支撑算子定制、多模型部署与算法持续迭代，面向边缘智能分析、工业视觉、边缘 AI 推理智能体与边缘算力卡。这种架构的价值在于把「确定性实时控制」与「神经网络推理」放在同一颗料上，省掉主控与加速器之间的数据往返。

生态侧的落地案例更具体：思博德基于 PG2K400 的异构算力卡，采用前端 FPGA 并行加速加后端 AI 推理的分层异构架构，可实现毫秒级实时控制，用于低延迟目标检测跟踪、无人驾驶全景视觉与工业检测；小眼睛科技基于 PG2L200H 的异构计算平台提供 8–20 TOPS 算力，面向工业检测与智慧交通；Alinx 基于 PG2K400 做车载视频数据采集与注入；鸿橙光电做 Local Dimming 色彩增强、锐化与直方均衡；上海深目微基于 PGL50H 做工业相机方案。

市场背景：供给收缩与推理占比上升

这一轮国产 FPGA 的曝光度有明确的外部条件。据证券时报报道，2026 湾芯展展览面积近 8 万平方米、参展企业 1000 余家、同比增长 66%，来自 22 个国家和地区；科技日报的现场报道给出的数字一致。需求侧，MarketsandMarkets 的测算认为全球 FPGA 市场将从 2025 年的 117.3 亿美元增长到 2030 年的 193.4 亿美元；供给侧的信号更直接——2026 年 3 月起，AMD（赛灵思）与 Lattice 对主力产品提价 10%–20%，进口 FPGA 通过原厂拿货普遍要 52 周交期，渠道现货价格出现数倍波动（钛媒体报道，2026）。

同期还有一个结构性变化：AI 算力负载中推理占比已达 70%–80%，评价标准从峰值算力转向延迟、能效比与总体拥有成本。这恰好是 FPGA 的传统强项，也是紫光同创把「可重构」与「TCO」放在同一句里的原因。

恒森视角

国产 FPGA 这一轮的真实机会不在「替代最高端型号」，而在加速卡这个已被服务器生态标准化的位置上。型号对不上可以等，插槽对不上就要改架构。PCIe 4.0 ×8 加单槽位全高半长是通行规格，4 路 25G 光口对上分布式推理与视频负载的搬运需求，这类接口先合规、算力够用的器件，替换阻力远小于去争旗舰型号的 pin-to-pin 兼容。

依据两端都能核实：海外主力产品自 2026 年 3 月起提价 10%–20%，原厂交期普遍 52 周（钛媒体，2026），排产风险已压到下游；推理负载占 AI 算力的 70%–80%，采购口径从峰值算力转向延迟、能效与 TCO；紫光同创为 PG3T1300 列的六个场景里，多数靠吞吐与确定性取胜，而不是逻辑规模。三点叠加，国产 FPGA 的订单会先落在能插进存量服务器的卡上，而不是先落在旗舰器件上。

边界同样要讲清。训练与超高密度推理，FPGA 每瓦成本仍不是 GPU 与自研 ASIC 的对手，可重构溢价只在算法迭代快、批量不大的场景成立；「随算法演进同步、Day 0 适配」是厂方口径，客户能否把算子搬上自研 EDA 工具链取决于软件成熟度；Titan-3 的良率与交付节奏，才是 2027 年前能否放量的变量。