- 开放兼容，降低产业适配门槛：HSL总线协议并非封闭的技术标准，而是充分兼容PCIe、CXL等国际主流互联接口，同时提供完整的IP核与硬件参考设计，外设厂商、OEM整机厂商与系统集成商可快速完成产品适配，无需投入大量资源进行底层技术研发，产品开发周期缩短50%。这种开放兼容的设计理念，打破了技术壁垒，吸引了更多产业链伙伴加入生态建设，加速了国产算力互联标准的规模化推广。
2. 三步走开放路线图，共建国产算力硬件生态
海光信息为HSL总线协议制定了清晰的开放路线图，分阶段推动协议标准化与生态化建设，目标是打造成为国产算力产业的统一互联标准：
- 短期目标（1年内）：开放HSL总线的基础互联协议与IP核授权，支持寒武纪、壁仞科技、沐曦集成电路等主流国产AI芯片厂商的产品与海光CPU直连，降低异构算力集群的集成门槛；同时联合光合组织成员单位，开展兼容性测试与认证工作，发布首批兼容HSL协议的硬件产品名录。
- 中期目标（2-3年）：逐步开放HSL总线的底层接口与Chiplet互联规范，推动多厂商芯片的模块化组合，支持不同功能的芯粒通过HSL总线实现异构集成，打造“算力积木”式的硬件开发模式；此外，构建超节点算力集群的技术标准，支持数千颗芯片的协同计算，满足国家重大科研项目与超大规模AI应用的算力需求。
- 长期目标（3年后）：推动HSL总线协议成为行业公认的国产算力互联标准，联合政府、科研机构与产业链上下游企业，共建开放共享的硬件生态平台，打破国外技术垄断，实现国产算力硬件的自主可控与协同发展。
3. 典型场景落地：赋能大模型训练与行业算力集群建设
HSL总线协议的技术优势，在实际应用场景中得到了充分验证。在千亿至万亿参数大模型训练场景中，基于HSL总线协议构建的32路CPU+64路DCU超节点算力集群，实现了节点间数据的微秒级传输，模型训练的迭代效率提升25%，同时支持故障节点的快速检测与切换，确保训练过程不中断，大幅降低了大模型训练的风险。在制造业的智能工厂场景中，HSL总线协议让AI加速卡与CPU协同处理生产线的高清图像数据流，实时完成产品缺陷检测，检测效率提升40%，误检率降低15%，助力制造企业实现高质量、高效率的生产。在金融行业的高频交易场景中，HSL总线的低时延特性，让算力系统能够在极短时间内完成市场数据的分析与交易决策，为金融机构赢得市场先机。
三、开放软件栈：打造“中国版CUDA”，让国产AI开发“降本增效”
硬件的强大离不开软件生态的支撑，海光信息在发布“双芯战略”的同时，同步推出了DTK、DAS、DAP三层全栈式开放软件栈，覆盖从底层异构编程到上层行业应用的全链路，构建起开放统一的国产AI软件生态，解决了“开发难、迁移贵、适配慢”的行业痛点，目标是打造比肩NVIDIA CUDA的“中国版CUDA”，为开发者提供高效、便捷的开发工具与环境。
1. DTK异构计算平台：跨芯片编程的“统一工具箱”
DTK（Hygon DCU Toolkit）是海光信息推出的底层异构计算开发平台，其核心亮点是openHygon统一编程工具包与HygonTK统一映射接口，旨在让开发者通过一套代码，即可适配海光双芯架构与其他主流国产芯片，无需进行重复开发与调试。
DTK平台全面兼容TensorFlow、PyTorch、MindSpore等主流深度学习框架，支持FP32、FP16、BF16、INT8等全精度计算模式，可覆盖大模型训练、端侧推理、科学计算等全场景需求。平台内置的编译器优化技术与算子融合算法，能够自动识别代码中的性能瓶颈，对计算任务进行智能调度与优化，将海光DCU的算力利用率提升至92%，超越行业平均水平。此外，DTK平台还提供了完善的性能分析工具与调试环境，开发者可实时监控算力资源的使用情况，快速定位代码中的问题，开发效率提升**60%**以上。
2. DAS基础软件系统：AI应用开发的“高效加速器”
DAS（Hygon AI Software）是海光信息打造的中层基础软件系统，集成了2000+经过深度优化的AI算子，支持100+主流AI开发工具，为应用开发者提供了丰富的底层功能模块，大幅降低了AI应用的开发难度。
DAS软件系统的算子库覆盖了CNN、Transformer、RNN等主流神经网络模型，支持动态图与静态图混合编程模式，能够完美适配MoE（混合专家模型）、CoT（思维链）等新一代大模型架构。通过编译器的自动优化技术，DAS系统可根据硬件特性，对算子进行重新编排与融合，让模型的推理速度提升30%，训练吞吐量提升25%。更重要的是，DAS系统兼容类CUDA编程接口，开发者无需学习全新的编程语法，只需对原有CUDA代码进行少量修改，即可在海光DCU上高效运行，迁移成本降低80%，极大地提升了开发者的积极性与参与度。
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