湖北
2026年11月12日，欧洲AI芯片企业Axelera AI正式公布第三代AI加速芯片架构Titania。该架构采用芯粒（Chiplet）设计，重点面向大规模数据中心推理市场，旨在通过高能效计算、大容量LPDDR6内存和灵活的系统扩展能力，降低企业部署AI推理基础设施的成本与功耗。
Titania的每瓦吞吐量最高可达现有领先数据中心级服务器的7倍，总拥有成本（TCO）有望改善最高20倍。目前，该架构已获得超过3亿美元的已确认客户承诺，预计于2027年第三季度投产。
Titania采用系统级封装（SiP）设计，每个封装集成两个Titania计算芯粒，并提供多种产品形态，包括标准PCIe加速卡，以及符合OCP规范的UBB基板。后者可通过高速扩展互连（Scale-up）网络连接八个OAM加速模块，满足多加速器协同计算需求。相关产品将通过OEM合作伙伴提供，支持风冷和液冷部署方案。
在架构层面，Titania延续了Axelera AI前两代产品Metis和Europa的数字存内计算（D-IMC）技术，并针对生成式AI和数据中心推理进行了优化。新架构增加了浮点运算支持，采用更多、更小的计算核心，并改进数据移动与计算之间的协调机制，同时集成可编程RISC-V计算单元、高速互连和大容量内存。
与依赖高带宽内存（HBM）的传统方案不同，Titania采用LPDDR6内存，每个SiP提供128GB容量。Axelera AI表示，LPDDR6不仅具有供应渠道相对充足、成本较低和功耗较低等优势，还能减少对HBM供应及先进封装资源的依赖。对于稀疏混合专家（MoE）模型而言，由于模型总参数量较大，但每次推理实际激活的参数相对有限，内存容量和有效利用率同样十分重要。
在系统部署方面，Axelera AI展示了代号为AX8的Titania参考服务器。该系统采用标准4U风冷机箱，搭载8个SiP，可提供最高20 PFLOPS的FP8计算性能、1TB加速器内存和19.6TB/s的内存带宽，典型功耗为5～6kW。
单台AX8服务器可在FP4精度下容纳一个1.6万亿参数的大模型，同时为KV缓存预留空间。按照典型功耗估算，两台服务器即可部署在传统15kW机架中，五台则可部署在30kW风冷机架中。这意味着企业有望利用现有数据中心的供电与散热条件部署大规模AI推理系统，而不必完全依赖超高功率液冷机架。
Titania是Axelera AI的第三代AI加速技术。此前推出的Metis主要面向嵌入式和边缘AI场景，Europa则进一步扩展至企业级AI基础设施。Titania将产品布局延伸至大规模数据中心推理，面向企业、主权云、云服务商、电信运营商及AI工厂等应用场景。
在软件生态方面，Titania将继续采用统一的Voyager SDK和AxeleraScript（AxScript）开发工具链，贯通Metis、Europa和Titania三代产品。该公司表示，现有Europa平台上的模型和应用未来迁移至Titania时，无需重新移植。Titania PCIe卡也将作为Axelera Server 250p（采用四芯片Europa加速卡）的直接替代方案，预计于2028年实现相关平台升级。
此外，Titania还针对多模态AI工作负载进行了优化。其支持片上8K视频解码和4K视频编码，并兼容H.265和AV1编解码器，可在同一系统中运行大语言模型、视觉语言模型及实时视频处理任务，减少视频处理对主机CPU的资源占用。通过Voyager工具链，平台还将原生支持张量并行、专家并行、流水线并行、推测解码、KV缓存卸载及解耦部署等技术，提升大模型推理效率。
总体来看，Titania的核心价值不仅在于提升芯片算力，更在于通过内存架构、计算效率与系统设计的协同优化，降低大模型推理对数据中心基础设施的要求。随着产品投产和实际部署推进，其性能表现、成本优势及生态兼容性仍有待市场进一步验证。
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