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Open3D-PIMC: 3D AI चिप्स के लिए साझा प्रोग्रामिंग मॉडल की नई कोशिश

Tsingway और BAAI ने 3D कंप्यूट चिप्स के लिए Open3D PIMC को FlagOS फ्रेमवर्क के हिस्से के रूप में ओपन सोर्स किया है। यह मॉडल डेटा लेआउट और कार्य विभाजन को उच्च स्तर पर परिभाषित करने देता है, जबकि हार्डवेयर विशिष्ट निर्देश और माइक्रोआर्किटेक्चर प्लग इन में रखे जाते हैं। FlagOS के 20 से अधिक विक्रेताओं और 30 से अधिक AI...

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शोध उत्तर

मुख्य निष्कर्ष

Tsingway और BAAI ने 3D कंप्यूट चिप्स के लिए Open3D PIMC को FlagOS फ्रेमवर्क के हिस्से के रूप में ओपन सोर्स किया है।
यह मॉडल डेटा लेआउट और कार्य विभाजन को उच्च स्तर पर परिभाषित करने देता है, जबकि हार्डवेयर विशिष्ट निर्देश और माइक्रोआर्किटेक्चर प्लग इन में रखे जाते हैं।
FlagOS के 20 से अधिक विक्रेताओं और 30 से अधिक AI चिप्स के अनुकूलन संबंधी दावे पूरे इकोसिस्टम के हैं; इन्हें Open3D PIMC के हर डिवाइस पर प्रोडक्शन रेडी होने का प्रमाण नहीं मानना चाहिए।

AI-generated illustration representing Open3D-PIMC and heterogeneous 3D AI computing hardware — What did Tsingway and the Beijing Academy of Artificial Intelligence announce at the China Computing Power Conference about open-sourcing OpIllustration of the open software layer envisioned for heterogeneous 3D AI accelerators.
AI संकेत
Create 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
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Tsingway और बीजिंग एकेडमी ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (BAAI) ने Open3D-PIMC को ओपन सोर्स जारी किया है। यह उभरती हुई त्रि-आयामी कंप्यूट चिप्स के लिए प्रोग्रामिंग मॉडल और सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क है, जिसे FlagOS सॉफ्टवेयर स्टैक में रखा गया है। इसका मूल विचार यह है कि अलग-अलग AI एक्सेलरेटर के लिए डेवलपर्स को हर बार अलग सॉफ्टवेयर स्टैक, पोर्टिंग और ट्यूनिंग न करनी पड़े। 1

इसकी जरूरत क्यों पड़ी?

नई AI चिप डिजाइन में कंप्यूट-इन-मेमोरी, चिपलेट पैकेजिंग और री-कॉन्फिगरेबल लॉजिक जैसे तरीके तेजी से दिख रहे हैं। इनका मकसद मेमोरी और कंप्यूट यूनिट के बीच डेटा की आवाजाही कम करना है। डेटा को कम दूरी तय करनी पड़े तो प्रभावी बैंडविड्थ बढ़ सकती है और डेटा ट्रांसफर में लगने वाली ऊर्जा घट सकती है। 1

लेकिन हार्डवेयर की यह विविधता सॉफ्टवेयर को जटिल भी बनाती है। अलग चिपों के इंस्ट्रक्शन सेट, मेमोरी व्यवहार और एक्जीक्यूशन मॉडल अलग हो सकते हैं। ऐसे में एक ही AI वर्कलोड को हर चिप पर अलग से पोर्ट और ऑप्टिमाइज़ करना पड़ सकता है—यानी, “एक चिप, एक सॉफ्टवेयर स्टैक” वाली स्थिति।

Open3D-PIMC इसी विखंडन को घटाने का प्रस्ताव है। इसका घोषित लक्ष्य 3D कंप्यूट हार्डवेयर के लिए एकीकृत प्रोग्रामिंग तरीका देना है। 1

डेवलपर के लिए यह कैसे काम करेगा?

फ्रेमवर्क डेवलपर से वर्कलोड के दो मुख्य पहलू बताने को कहता है:

डेटा का वितरण और लेआउट — डेटा किस स्थान पर रहेगा और कैसे व्यवस्थित होगा।
टास्क पार्टिशनिंग — उपलब्ध कंप्यूट संसाधनों में काम किस तरह बांटा जाएगा।

इसके बाद Open3D-PIMC उस विवरण को लक्ष्य डिवाइस के लिए मैप और ऑप्टिमाइज़ करने के लिए बनाया गया है। किसी चिप निर्माता के निजी इंस्ट्रक्शन सेट और माइक्रोआर्किटेक्चर संबंधी क्षमताएं प्लग-इन में रखी जा सकती हैं। इस तरह डेवलपर को अपेक्षाकृत समान इंटरफेस मिलता है, जबकि विक्रेता अपने स्वामित्व वाले तकनीकी विवरण सुरक्षित रख सकता है। 1

सिद्धांत रूप में यह अलग एक्सेलरेटर पर वर्कलोड ले जाना आसान बना सकता है। मगर केवल कार्यक्षमता का पोर्ट होना पर्याप्त नहीं है: प्रदर्शन भी समान रूप से पोर्टेबल होगा या नहीं, यह कंपाइलर बैक-एंड और हार्डवेयर प्लग-इन की गुणवत्ता पर निर्भर करेगा।

FlagOS में Open3D-PIMC की जगह

BAAI, FlagOS को विषम—या हेटेरोजीनियस—AI कंप्यूटिंग के लिए ओपन इन्फ्रास्ट्रक्चर पहल के रूप में आगे बढ़ा रहा है। इसका विचार एक ऐसे मध्यवर्ती सॉफ्टवेयर स्तर का है जो बड़े मॉडलों को विभिन्न AI चिपों पर इस्तेमाल करने में मदद करे। 3 5

Open3D-PIMC उसी दिशा को 3D कंप्यूट चिप्स तक ले जाता है। FlagOS का व्यापक लक्ष्य “एक बार विकसित करें, कई चिपों पर चलाएं” है, जिसमें GPU, NPU, GPGPU, DSA, RISC-V AI डिवाइस और Arm-श्रेणी के आर्किटेक्चर शामिल बताए गए हैं। 1

FlagOS सामग्री के अनुसार, इकोसिस्टम ने 20 से अधिक चिप विक्रेताओं की 30 से अधिक AI चिप्स को अनुकूलित किया है और नए प्रमुख बड़े मॉडलों को एक दिन के भीतर कई चिपों पर तैयार कर सकता है। हालांकि ये इकोसिस्टम-स्तर के दावे हैं। इन्हें इस बात के स्वतंत्र प्रमाण के रूप में नहीं पढ़ना चाहिए कि Open3D-PIMC हर समर्थित डिवाइस पर समान कवरेज, शुद्धता या प्रदर्शन दे चुका है। 1

Tsingway की चिप और Qwen प्रदर्शन का दावा

Tsingway अपने दूसरी पीढ़ी के री-कॉन्फिगरेबल प्रोसेसर को इस फ्रेमवर्क की लक्षित हार्डवेयर श्रेणी के उदाहरण के रूप में पेश करता है। कंपनी के अनुसार, इसमें 3D कंप्यूट-इन-मेमोरी इंटीग्रेशन, चिपलेट पैकेजिंग और री-कॉन्फिगरेबल कंप्यूटिंग को जोड़ा गया है। BAAI, दूसरी ओर, Open3D-PIMC को 3D कंप्यूट चिप्स के लिए एक खुले कंपाइलर आधार विकसित करने के प्रयास का हिस्सा बताता है। 1

रिलीज संबंधी रिपोर्टिंग में यह भी कहा गया कि FlagOS ने अगस्त 2026 में Alibaba के Qwen3.8-2.4T-A95B मॉडल के लिए नौ AI-चिप प्लेटफॉर्म पर रिलीज-दिन अनुकूलन सत्यापन पूरा किया। Qwen3.8-2.4T-A95B ओपन-वेट्स मिश्रित-विशेषज्ञ (MoE) मॉडल है, जिसमें कुल 2.4 ट्रिलियन पैरामीटर और इन्फरेंस के दौरान 95 अरब सक्रिय पैरामीटर हैं। 1 18

यह उदाहरण दिखाता है कि व्यापक FlagOS प्रयास तेजी से मॉडल अनुकूलन पर काम कर रहा है। लेकिन यह अपने-आप में Open3D-PIMC की कंपाइलर पोर्टेबिलिटी, लेटेंसी, ऊर्जा दक्षता या 3D हार्डवेयर पर विश्वसनीयता का दोहराया जा सकने वाला बेंचमार्क नहीं है।

क्या स्थापित है और क्या अभी खुला प्रश्न है?

घोषणा से यह स्थापित होता है कि Open3D-PIMC को ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर के तौर पर जारी किया गया है और इसके डिजाइनर नई AI एक्सेलरेटर श्रेणी के लिए एक साझा एब्स्ट्रैक्शन बनाना चाहते हैं। 1

मगर कई अहम सवाल बाकी हैं:

शुरुआती भागीदारों के बाहर कितने चिप निर्माता प्रोडक्शन-स्तर के प्लग-इन बनाएंगे और लंबे समय तक संभालेंगे?
बहुत अलग आर्किटेक्चर के बीच वर्कलोड स्थानांतरित करने पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन बचा रहेगा या नहीं?
डिबगिंग, प्रोफाइलिंग, फॉल्ट हैंडलिंग और दीर्घकालिक रखरखाव के लिए टूलिंग कितनी परिपक्व है?
क्या स्वतंत्र और दोहराए जा सकने वाले परीक्षण, अलग विक्रेताओं की चिप्स पर शुद्धता, थ्रूपुट, लेटेंसी और ऊर्जा संबंधी दावों की पुष्टि करेंगे?

डेवलपर्स ने मानकीकरण, क्रॉस-वेंडर समर्थन और डेवलपर टूलिंग पर आगे काम करने की बात कही है। 3D चिप ऑप्टिमाइज़ेशन के अतिरिक्त नतीजे 2026 की चौथी तिमाही में जारी करने की योजना बताई गई है। 1

निष्कर्ष

Open3D-PIMC को फिलहाल 3D AI हार्डवेयर के लिए एक ओपन एंट्री पॉइंट और प्रस्तावित साझा कंपाइलर/फ्रेमवर्क लेयर के रूप में समझना बेहतर है। इसका आकर्षण सीधा है: डेवलपर वर्कलोड को उच्च स्तर पर परिभाषित करे और चिप-विशिष्ट जटिलता नीचे प्लग-इन में रहे।

कंप्यूट-इन-मेमोरी और चिपलेट-आधारित एक्सेलरेटर के लिए यह महत्वपूर्ण महत्वाकांक्षा है। फिर भी, ओपन-सोर्स रिलीज और बड़े इकोसिस्टम दावे, परिपक्व तथा स्वतंत्र रूप से सत्यापित बहु-विक्रेता तैनाती के बराबर नहीं हैं। निर्णायक प्रमाण पारदर्शी बेंचमार्क, बाहरी योगदान और वास्तव में अलग-अलग चिपों पर टिकाऊ प्रदर्शन से आएगा। 1

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