扛过650多家客户考验后，平头哥打开底层软件栈，试图让生态长出来

发布时间：2026-09-23来源：芯东西

平头哥把蚂蚁、小红书都在用的同款，交给开发者。

作者 | 陈骏达

编辑 | 漠影

中国AI芯片的军备竞赛，正在提速。9月22日，2026杭州云栖大会开幕当天，平头哥发布了新一代训推一体AI芯片真武V900，性能达到上一代真武M890的3倍，成为目前性能最强的中国自研AI芯片之一，计划于2027年第一季度量产。

但一个现实的挑战也随即出现：芯片造出来了，生态能不能跟上，才是它能否真正进入生产环境的关键。

就在大会第二天，平头哥公布了开源AI软件栈T-Head SAIL（以下简称“SAIL”）的最新进展，并宣布进一步扩大在框架适配、加速库、工具链、通信库等领域的开源力度。

平头哥正在做的，是把此前在真实生产环境中打磨的软件能力，进一步向全球开发者开放。过去主要服务于头部客户的能力，开始进入更开放的开发者生态。

01.

AI芯片

为什么越来越离不开软件栈？

如果把AI芯片比作发动机，软件栈就是变速箱、传动系统和驾驶系统。发动机再强，如果没有一整套传动和控制系统把动力有效传到车轮上，车是跑不起来的。

芯片提供的是原始算力，而开发者写的是PyTorch、TensorFlow这些上层框架，芯片与上层应用之间，必须有一整套软件栈来完成“翻译”和优化的工作，将其转换为芯片能听懂、能高效执行的指令。

所以真正决定开发体验和芯片最终效果的，不只是峰值算力，还有软件栈的成熟度，模型迁移难不难、主流框架支持全不全、算子性能强不强等等维度。

而这恰恰是中国自研AI芯片的一个集体痛点。全球AI开发者生态长期围绕海外主流生态建立，过去十几年，大量代码、模型、调优经验和开发者习惯都沉淀在这套体系里。

中国AI芯片作为后来者，硬件性能可以快步追赶，软件生态的积累却无法一蹴而就。自家的软件栈更年轻，适配过的模型、框架、算子更少，而开发者手里既有的资产和经验，大多难以直接派上用场，遇到问题只能排队等厂商响应，迁移一个项目动辄数周。

这道难题面前，行业里大致有两种思路。一种是厂商自己搞：一点点补齐模型、框架和算子适配，靠自家研发力量把生态建起来。

这条路并非走不通，但随着AI技术迭代越来越快、应用场景越来越分散，单靠一家公司的研发力量，想要全部覆盖正变得越来越吃力。

另一种思路是开放：把底层能力交出来，让开发者、科研机构和产业伙伴一起把生态“长”出来。

平头哥选择的是后者。平头哥半导体软件生态资深总监陆生华介绍，真武系列硬件的用户量已经较大，生态本身对开源开放也有了迫切需要，以进行二次开发。SAIL相关的的开源代码已公开到GitHub上，未来，基于GitHub的开发分支将会作为研发的主线。

开源后，开发者可以直接读源码，看懂芯片底层运行逻辑，遇到bug能直接定位甚至修复。企业还能根据自己的细分业务场景做深度定制优化，这是过去平头哥很难涉足的领域。这些优化经验也会反哺社区，最终激发出开发者生态的活力。

02.

从驱动到工具链

把真武整套软件底座打开

T-Head SAIL是平头哥面向真武AI芯片打造的底层软件栈，拥有自主知识产权，全面兼容主流AI生态。它覆盖从OS层、SDK层到接口层的完整链路，向下释放真武硬件算力，向上承接上层应用需求。

这套软件栈由五层技术栈组成，环环相扣。最底层是Driver与Runtime：PPU Driver分为内核态的KMD与用户态的UMD，配合PPU Runtime提供统一的设备管理和内存管理接口，让操作系统真正理解这颗芯片。

在此之上，编程语言层完整支持C/C++与Python，开发者无需学习新的语言或编程范式，现有代码资产可以平滑迁移。

再往上是编译器层，Compiler与Debugger两大组件构成完整的开发闭环，把上层框架的代码翻译并优化成芯片指令。

高性能库层则起到了把硬件算力“封装”成现成性能的作用。SAIL提供了六大核心数学库为大模型训练与推理提供支撑，也有四个编解码库用户满足多模态数据处理的高吞吐需求，还有专为多卡、多机分布式训练而设计的集合通信库，此外acext扩展库与HGML机器学习库则进一步拓展了功能边界。

而在最贴近日常开发的工具层，SAIL也提供了多种工具。Asight Compute支持算子级精细性能分析，帮助定位微观瓶颈；Asight Systems面向系统级全栈Profiling，提供宏观视角；PPU-SMI实现设备实时监控与管理；PPU-DCGM支撑集群级别的资源智能调度。

除了SDK的开放，截止今年9月，平头哥目前已开源39个和真武硬件低精度特性对齐的量化模型，累计下载超34.8万次。

从单卡调试到千卡运维，五层结构看下来，SAIL的三个特点其实是一脉相承的。

首先是兼容性。SAIL已全面适配PyTorch、TensorFlow、vLLM、SGLang等260余个主流训练与推理框架，主流模型即开即用，算子库完整对标。开发者过去积累的经验、代码、调优技巧都能直接复用，业务迁移仅需极少量代码适配——无需重写代码，让既有资产无缝延续。

其次是更新速度。AI技术迭代日新月异，平头哥自研推理引擎提供开箱即用的生产级性能，同时SAIL已建立与主流社区同频的响应机制。目前面向主流AI推理框架，SAIL平均适配时间小于7天，开发者无需额外适配和调优，就能用上前沿最新的算子、特性与优化手段。

最后是开放性。SAIL支持按需灵活选用工具链，不绑定任何特定技术路线，保障技术选型的自主与开放。这一点对照行业现状尤显珍贵，当一些芯片厂商试图把开发者锁在自己的框架里，开放本身就是一种竞争力。

03.

不是“实验室代码”

已经历生产环境验证

值得注意的是，SAIL不是先开源、再慢慢打磨的实验室代码，而是一个先有生产环境验证、再向社区开放的软件栈。

目前，平头哥已推出真武系列AI芯片、倚天系列服务器CPU、磐脉系列智能网卡、镇岳系列存储主控芯片、ICN Switch互联芯片等数据中心核心芯片，实现算力、网力和存力的全栈自研。

其中，真武AI芯片已服务20多个行业、650多家客户，真武AI芯片及SAIL软件栈已在阿里云及多个行业企业的真实生产环境中历经深度打磨，扛过大规模流量、复杂场景以及严苛SLA的多重考验。

陆生华认为，一般经过这类顶级业务的验证以后，外部的场景基本也实现了覆盖。换言之，这次开放给开发者的，是被真实业务“拷打”过多年的成熟底座。

客户的实践最能说明问题。在大模型场景，蚂蚁集团推理服务团队基于T-Head SAIL，在真武810E和M890上完成主流开源大模型的推理适配与持续优化，关键技术包括量化、Prefill/Decode分离、专家并行（EP）负载均衡，以及稀疏注意力机制的高效接入等。

小红书的玩法则更体现出开源生态的活力。基于T-Head SAIL开源代码，小红书面向真武芯片架构开发了模型迁移与算子优化AI Agent，实现自动化性能优化，效果达到专家手动深度优化水平的80%以上。在兼顾模型性能的同时，它有效缩短了迁移与优化周期，让生成式推荐模型更快在真武芯片上部署上线。

小鹏汽车则印证了这套软件栈在兼容性上的优势。得益于SAIL对主流AI生态的高度兼容，小鹏顺利实现业务模型从GPU到真武的平滑迁移，并基于真武集群开展模型训练；同时借助SAIL工具链进行训练性能分析，围绕算子、框架等层面做针对性优化，智能驾驶模型的训练效率与迭代速度显著提升。

SAIL的开源生态还在持续扩展。陆生华透露，本月底到10月初，SAIL将开源第二批软件代码，包括对TensorFlow、JAX等框架的适配，FLA、acext等加速库的开源，ppu-gdb、ppu-dcgm等调试与集群运维能力的工具和更多通信库也会同步上线。

未来，SAIL将走向全面开源，未来除了架构层面信息以及用户不需要感知的信息之外，都会陆续开放。

诚然，开源之后，代码维护成本确实会大幅上升。原本打包发布的软件会被拆分成驱动、SDK、框架、上层应用等多个层次，分别集成和发布，带来代码签署、测试等方面的巨大资源挑战，目前平头哥的生态团队也正在争取更多资源支持这一开发模式切换。

陆生华称，开源并不等于失控，可以通过制定开源开放治理规范，把规则立好，让大家在规则下做事。他认为，对企业而言，长期与上游分叉会导致发布和维护成本极高，因此任何公司若想让软件迭代更敏捷、更前沿，就有动力持续贡献上游、共享成果，而不是只维护私有分支。

剩下的工作，就需要生态的共同参与。陆生华解释道，SAIL的全称是Seed of AI Library，平头哥将每一行开源代码视作一颗种子，希望通过开发者、科研机构和产业伙伴的共同参与，让国内AI软件生态从一套软件栈开始，逐渐蔚然成林。

04.

结语：AI芯片，下一张牌是软件生态

当硬件性能逐渐跟上后，如何让更多开发者愿意用、能够用、用得好，才是未来中国AI芯片真正要解决的问题。

从真武V900到开源SAIL，平头哥在云栖大会上打出的其实是一套组合拳：一边把硬件的峰值算力推向新高，一边把决定算力能否落地的软件底座，向全球开发者打开。后者，也是中国AI算力从能用走向好用的关键一步。

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