自研ASIC芯片

核心技术架构

从芯片架构到封装工艺，全栈自研的底层技术突破

🧠 存算融合架构

突破传统冯·诺依曼架构瓶颈，将计算单元与存储单元深度融合，数据搬运带宽提升1000倍，彻底消除"内存墙"问题。推理功耗降至传统GPU方案的1/10，实现真正的极致能效比。

⚡ 结构化ASIC技术

采用结构化ASIC设计方法论，流片周期从传统12-18个月缩短至仅2个月，掩膜成本降低90%以上。在保证高性能的同时，大幅缩短产品上市周期，降低芯片研发成本和风险。

🚀 极致推理性能

推理速度达17,000 tokens/秒，综合算力85,000 TOPS。在同等推理任务中，性能超英伟达B200约8.5倍、超H100约5倍，为大规模AI模型部署提供澎湃算力支撑。

💰 极致成本优势

整体方案成本仅为GPU方案的1/20，大幅降低AI大模型的部署门槛。无论是云端大规模部署还是边缘端实时推理，都能以更低的成本实现更强的AI能力。

Taalas HC1 核心性能指标

对标行业主流AI芯片，全面领先

85,000

TOPS 综合算力

17,000

tokens/秒

8.5×

超越B200

1/20

GPU方案成本

不同AI芯片推理速度对比（TOPS）

* 数据来源：公司内部测试及公开行业报告

为什么选择我们的ASIC方案

四大核心优势，构建AI算力领域的竞争壁垒

🔬

架构创新

存算融合设计从芯片底层突破算力瓶颈，不依赖传统架构的渐进式改良，实现代际领先。

⏱️

快速迭代

结构化ASIC方案2个月即可流片，远超行业平均12-18个月的周期，快速响应市场需求变化。

🌐

全栈自主

从芯片设计到编译器软件栈，全栈自研、自主可控，不受外部供应链限制。

📈

持续演进

在稳固推理市场基础上，探索存算融合在AI训练领域的应用；紧跟3nm/2nm先进工艺，持续提升集成度与能效比。