Open3D-PIMC ska ge 3D-AI-chip ett gemensamt programmeringslager

Tsingway och Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) har gjort Open3D-PIMC tillgängligt som öppen källkod. Det är en programmeringsmodell och ett mjukvaruramverk för framväxande tredimensionella beräkningschip, och ingår i FlagOS-ekosystemet. Tanken är att ge utvecklare ett gemensamt lager för heterogen AI-hårdvara, i stället för att varje acceleratorleverantör kräver en egen mjukvarustack. 1

Varför behövs ett gemensamt lager?

Nya AI-acceleratorer kombinerar allt oftare beräkning i minnet (compute-in-memory), chiplets – mindre chipdelar i samma kapsel – och omkonfigurerbar logik. Idén är att flytta beräkningen närmare data: mindre datatransport kan i teorin ge högre effektiv minnesbandbredd och lägre energiförbrukning. 1

Men hårdvaran blir samtidigt mer olikartad. Arkitekturer kan skilja sig åt i instruktioner, minneshantering och exekveringsmodell. Utan ett gemensamt lager kan samma AI-arbetslast behöva portas och optimeras på nytt för varje chip.

Open3D-PIMC vill bryta mönstret med ”ett chip, en mjukvarustack” genom ett enhetligt sätt att programmera 3D-beräkningshårdvara. 1

Så är modellen tänkt att fungera

Utvecklaren beskriver i huvudsak två delar av arbetslasten:

• Datadistribution och datalayout – var data ska ligga och hur den organiseras.
• Uppgiftsindelning – hur arbetet delas mellan tillgängliga beräkningsresurser.

Därefter ska Open3D-PIMC mappa och optimera beskrivningen för den aktuella enheten. Chipspecifika instruktioner och detaljer i mikroarkitekturen kan ligga kvar i plugin-program. Därmed kan leverantörer behålla proprietära implementationer, samtidigt som utvecklaren möter ett mer enhetligt gränssnitt. 1

Det kan förenkla portering till nya acceleratorer. Men om prestandan också blir portabel beror i praktiken på kvaliteten på plugin-programmen och kompilatorernas bakändar.

Del av FlagOS

BAAI leder FlagOS, ett öppet infrastruktursatsning för heterogen AI-beräkning. FlagOS beskrivs som ett mellanliggande programvarulager som ska göra stora AI-modeller användbara på flera olika underliggande chipplattformar. 35

Med Open3D-PIMC utvidgas den inriktningen till 3D-beräkningschip. FlagOS övergripande mål är ”utveckla en gång, kör på många chip” – bland annat över GPU:er, NPU:er, GPGPU:er, DSA:er, RISC-V-baserade AI-enheter och Arm-baserade arkitekturer. 1

FlagOS uppger att ekosystemet har anpassat fler än 30 AI-chip från över 20 chipleverantörer och kan få igång nya versioner av vanliga stora modeller på flera chip inom en dag. Det är dock uppgifter på ekosystemnivå, inte oberoende belägg för att Open3D-PIMC redan har samma täckning, korrekthet eller prestanda på varje enhet. 1

Tsingways hårdvara och Qwen-demonstrationen

Tsingway lyfter fram sin andra generationens omkonfigurerbara processor som ett hårdvaruexempel för den här typen av ramverk. Den kombinerar 3D-integrerad beräkning i minnet, chiplet-kapsling och omkonfigurerbar beräkning. BAAI beskriver samtidigt Open3D-PIMC som en del av arbetet för en öppen kompilatorgrund för 3D-beräkningschip. 1

Enligt rapporteringen genomförde FlagOS i augusti 2026 verifiering av anpassning vid lanseringsdagen för Alibabas modell Qwen3.8-2.4T-A95B på nio AI-chipplattformar. Qwen3.8-2.4T-A95B är en modell med öppna vikter av typen mixture-of-experts, med 2,4 biljoner parametrar totalt och 95 miljarder aktiva parametrar vid inferens. 118

Det visar att den bredare FlagOS-satsningen försöker korta tiden för att få nya modeller att fungera på flera plattformar. Däremot är det inte i sig ett reproducerbart riktmärke för Open3D-PIMC:s portabilitet, svarstid, energieffektivitet eller tillförlitlighet på 3D-hårdvara.

Vad är bekräftat – och vad återstår?

Lanseringen bekräftar att Open3D-PIMC har släppts som öppen källkod och att skaparna vill etablera en gemensam abstraktionsnivå för en ny klass av AI-acceleratorer. 1

Flera centrala frågor är fortfarande obesvarade:

• Kommer fler chiptillverkare än de första deltagarna att leverera och underhålla plugin-program av produktionskvalitet?
• Kan applikationer behålla konkurrenskraftig prestanda när de flyttas mellan väsentligt olika arkitekturer?
• Hur väl fungerar verktygen för felsökning, felhantering, profilering och långsiktigt underhåll?
• Kommer oberoende och reproducerbara tester att bekräfta korrekthet, genomströmning, svarstid och energiförbrukning mellan leverantörer?

Utvecklarna uppger att arbetet med standardisering, stöd mellan leverantörer och verktyg för utvecklare fortsätter. Ytterligare optimeringsresultat för 3D-chip planeras till fjärde kvartalet 2026. 1

Slutsats

Open3D-PIMC bör i nuläget ses som en öppen ingång och ett föreslaget gemensamt kompilator- och ramverkslager för 3D-AI-hårdvara. Principen är enkel: utvecklaren beskriver arbetslasten på en högre nivå, medan leverantörsspecifika plugin-program tar hand om hårdvarans särdrag.

Det är en betydelsefull ambition för acceleratorer baserade på beräkning i minnet och chiplets. Men en öppen källkodslansering och långtgående ekosystemuppgifter är inte samma sak som en mogen, oberoende validerad lösning för flera leverantörer. Det avgörande blir externa bidrag över tid och transparenta tester på genuint olika chip. 1