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Open3D-PIMC soll 3D-KI-Chips mit einer gemeinsamen Software-Schicht verbinden
Tsingway und das Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) haben Open3D PIMC als Open Source veröffentlicht – ein Programmiermodell für 3D Rechenchips innerhalb des FlagOS Stacks. Entwickler sollen Datenlayout und Aufgabenaufteilung beschreiben; die Abbildung auf die jeweilige Hardware soll das Framework übe...
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Tsingway und das Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) haben Open3D PIMC als Open Source veröffentlicht – ein Programmiermodell für 3D Rechenchips innerhalb des FlagOS Stacks.
- Entwickler sollen Datenlayout und Aufgabenaufteilung beschreiben; die Abbildung auf die jeweilige Hardware soll das Framework übernehmen, während proprietäre Details in Plugins verbleiben.
- FlagOS nennt Unterstützung für mehr als 30 KI Chips von über 20 Herstellern. Das belegt jedoch nicht, dass Open3D PIMC selbst auf allen Geräten produktionsreif oder gleich schnell arbeitet.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Tsingway and the Beijing Academy of Artificial Intelligence announce at the China Computing Power Conference about open-sourcing Op. Article summary: Tsingway and BAAI announced that they had open-sourced Open3D-PIMC as a FlagOS component: a unified programming model and framework intended for emerging 3D compute chips rather than a proven, production-ready universal . Topic tags: general, general web, user generated, education. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, cha
Open3D-PIMC ist ein neues Open-Source-Programmiermodell samt Software-Framework für dreidimensionale Rechenchips. Entwickelt wurde es von Tsingway und der Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI); innerhalb des FlagOS-Ökosystems soll es eine gemeinsame Softwareschicht für heterogene KI-Beschleuniger schaffen. 1
Der Kern der Idee: Statt für jeden Chip eine eigene Toolchain und eigene Anpassungen pflegen zu müssen, sollen Entwickler Workloads auf einer höheren Ebene formulieren. Damit richtet sich das Projekt vor allem an neue Beschleunigerklassen wie Compute-in-Memory, Chiplet-Systeme und rekonfigurierbare Architekturansätze.
Warum 3D-Hardware überhaupt eine neue Software-Schicht braucht
Bei klassischen Rechnerarchitekturen kostet das Verschieben von Daten zwischen Speicher und Recheneinheiten viel Zeit und Energie. Compute-in-Memory-Ansätze sollen diese Wege verkürzen, indem Speicherung und Verarbeitung enger zusammengeführt werden. Das kann die effektiv nutzbare Bandbreite erhöhen und den Energiebedarf für Datentransfers senken. 1
Gerade diese Vielfalt neuer Hardware bringt jedoch ein Softwareproblem mit: Chips unterscheiden sich bei Befehlssätzen, Speicherverhalten und Ausführungsmodellen. Ohne ein gemeinsames Modell müssten Teams dieselben KI-Modelle und Operatoren für jede Architektur separat portieren und optimieren.
Open3D-PIMC soll dieses Muster von „ein Chip, ein Software-Stack“ aufbrechen. 1
So soll Open3D-PIMC funktionieren
Entwickler sollen im Wesentlichen zwei Aspekte festlegen:
- Datenverteilung und Datenlayout: Wo liegen die Daten und wie sind sie angeordnet?
- Aufgabenaufteilung: Wie wird die Rechenarbeit auf die verfügbaren Ressourcen verteilt?
Das Framework soll diese Beschreibung anschließend auf ein Zielsystem abbilden und dafür optimieren. Hersteller können ihre speziellen Befehlssätze und Mikroarchitekturmerkmale in Plugins kapseln. So blieben proprietäre Implementierungsdetails geschützt, während Entwickler eine einheitlichere Schnittstelle erhalten. 1
Das ist ein plausibler Ansatz für bessere Portierbarkeit. Ob eine Anwendung auf sehr unterschiedlichen Beschleunigern auch vergleichbar effizient läuft, hängt allerdings entscheidend von der Qualität der Plugins, Compiler-Backends und Laufzeitwerkzeuge ab.
FlagOS als übergeordneter Rahmen
BAAI führt FlagOS als offene Infrastruktur für heterogenes KI-Computing. FlagOS wird als zwischengeschaltete, offene Softwareschicht positioniert, die große Modelle auf unterschiedlichen KI-Chips nutzbar machen soll. 3
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Open3D-PIMC erweitert diesen Ansatz auf 3D-Rechenchips. Das übergeordnete Ziel lautet: einmal entwickeln und auf vielen Chiptypen ausführen – darunter GPUs, NPUs, GPGPUs, DSAs, RISC-V-KI-Hardware und Arm-basierte Architekturen. 1
Nach Angaben aus dem FlagOS-Umfeld wurden bereits mehr als 30 KI-Chips von über 20 Herstellern angepasst. Für neue gängige große Modelle soll eine plattformübergreifende Bereitstellung innerhalb eines Tages möglich sein. 1
Diese Angaben beziehen sich jedoch auf das breitere FlagOS-Ökosystem. Sie sind kein unabhängiger Nachweis, dass Open3D-PIMC auf sämtlichen unterstützten Chips bereits gleiche Funktionsabdeckung, Korrektheit oder Leistung liefert.
Tsingways Hardware und der Qwen-Nachweis
Tsingway stellt seinen rekonfigurierbaren Prozessor der zweiten Generation als Beispielhardware für diese Kategorie vor. Er kombiniert laut Darstellung 3D-Compute-in-Memory-Integration, Chiplet-Packaging und rekonfigurierbares Rechnen. BAAI ordnet Open3D-PIMC zugleich als Baustein für eine offene Compiler-Grundlage für 3D-Rechenchips ein. 1
Im August 2026 soll FlagOS außerdem die Anpassung des Alibaba-Modells Qwen3.8-2.4T-A95B am Erscheinungstag auf neun KI-Chip-Plattformen überprüft haben. Das Open-Weight-Mixture-of-Experts-Modell besitzt 2,4 Billionen Parameter insgesamt; bei der Inferenz sind 95 Milliarden Parameter aktiv. 1
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Das zeigt, dass FlagOS auf schnelle Modellbereitstellung über mehrere Plattformen zielt. Ein reproduzierbarer Benchmark für die Compiler-Portabilität von Open3D-PIMC – etwa zu Latenz, Durchsatz, Energieeffizienz oder Zuverlässigkeit auf 3D-Hardware – ist das allein aber nicht.
Was feststeht – und was noch bewiesen werden muss
Fest steht: Open3D-PIMC wurde als Open Source veröffentlicht, und seine Entwickler wollen eine gemeinsame Abstraktion für eine neue Klasse von KI-Beschleunigern etablieren. 1
Entscheidende Fragen sind weiterhin offen:
- Werden weitere Chiphersteller langlebige, produktionsreife Plugins beisteuern?
- Bleibt die Leistung beim Wechsel zwischen stark unterschiedlichen Architekturen konkurrenzfähig?
- Wie gut funktionieren Debugging, Profiling, Fehlerbehandlung und langfristige Wartung?
- Werden unabhängige und reproduzierbare Tests Korrektheit, Durchsatz, Latenz und Energieverbrauch über mehrere Hersteller hinweg bestätigen?
Die Entwickler kündigten weitere Arbeiten an Standardisierung, herstellerübergreifender Unterstützung und Entwicklerwerkzeugen an. Zusätzliche Optimierungsergebnisse für 3D-Chips sind für das vierte Quartal 2026 vorgesehen. 1
Fazit
Open3D-PIMC ist vor allem ein offener Einstiegspunkt und Vorschlag für eine gemeinsame Compiler- und Framework-Schicht für 3D-KI-Hardware. Die attraktive Zusage lautet: Entwickler beschreiben den Workload, während hardwareabhängige Komplexität in Hersteller-Plugins verschwindet.
Für Compute-in-Memory- und Chiplet-Beschleuniger wäre das ein wichtiger Schritt. Open Source und weitreichende Ökosystemangaben ersetzen jedoch keine breit belegte Praxistauglichkeit. Ausschlaggebend werden externe Beiträge, langfristig gepflegte Backends und transparente Benchmarks auf tatsächlich unterschiedlichen Chips sein. 1
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Die Leute fragen auch
Wie lautet die kurze Antwort auf „Open3D-PIMC soll 3D-KI-Chips mit einer gemeinsamen Software-Schicht verbinden“?
Tsingway und das Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) haben Open3D PIMC als Open Source veröffentlicht – ein Programmiermodell für 3D Rechenchips innerhalb des FlagOS Stacks.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Tsingway und das Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) haben Open3D PIMC als Open Source veröffentlicht – ein Programmiermodell für 3D Rechenchips innerhalb des FlagOS Stacks. Entwickler sollen Datenlayout und Aufgabenaufteilung beschreiben; die Abbildung auf die jeweilige Hardware soll das Framework übernehmen, während proprietäre Details in Plugins verbleiben.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
FlagOS nennt Unterstützung für mehr als 30 KI Chips von über 20 Herstellern. Das belegt jedoch nicht, dass Open3D PIMC selbst auf allen Geräten produktionsreif oder gleich schnell arbeitet.
Quellen
news.cn硬件为骨，开源为脉：Open3D ‑PIMC补齐国产算力软件生态关键拼图
china.org.cnInternet conference eyes new development empowered by digital, AI technologies
cctvplus.comAI open-source system FlagOS 2.0 released at ZGC Forum - cctv+
runtimewire.comQwen opens a 2.4T model to self-hosting, with 95B active parameters
pandaily.com