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标题：无问芯穹携手上交大斩获ASP-DAC最佳论文奖：AI视频生成提速降耗新突破
引言：
人工智能视频生成领域正迎来一场效率革命。就在刚刚，集成电路设计自动化领域顶级会议ASP-DAC（亚洲及南太平洋设计自动化会议）在日本东京宣布，将2025年度前端最佳论文奖授予无问芯穹与上海交通大学联合研究团队，以表彰他们在AI视频生成加速方面的卓越贡献。这项名为《ViDA: Video Diffusion Transformer Acceleration with Differential Approximation and Adaptive Dataflow》的研究，首次通过软硬件协同设计，显著提升了视频扩散Transformer（VDiT）模型的推理速度，为AI视频生成技术的普及应用扫清了障碍。
正文：
在人工智能浪潮席卷全球的当下，AI视频生成技术正以前所未有的速度发展。从OpenAI的Sora到 RunwayML 的Gen-2，各种AI视频生成模型层出不穷，它们在视频长度、细节逼真度和运镜流畅度上都取得了显著进步。据Fortune Business Insights预测，2024年全球AI视频生成市场规模将达到6.148亿美元，并有望在2032年飙升至25.629亿美元。
然而，AI视频生成模型在处理高维度时空数据时，面临着巨大的计算复杂度挑战。尤其是在高分辨率、长时序场景下，对计算资源的消耗更是惊人。这不仅给内容创作、虚拟现实等产业带来了严峻挑战，也使得即使是资金雄厚的工业级影视制作团队，也难以承受高昂的时间成本、计算成本和算力浪费。
正是在这样的背景下，无问芯穹与上海交通大学联合研究团队的突破性成果显得尤为重要。他们提出的ViDA（Video Diffusion Transformer Acceleration）是一种视频生成软硬一体加速器，通过差分近似和自适应数据流技术，有效解决了VDiT生成速度缓慢的瓶颈问题。实验结果表明，ViDA的推理速度相比NVIDIA A100 GPU提升高达16.44倍，面积效率也提升了2.18倍。
ViDA的核心思想：
ViDA的设计灵感来源于传统视频处理中基于相似性去除帧间冗余的方法。研究团队发现，VDiT模型在多帧并行推理时，由于帧间相似性，存在大量的冗余计算。为了解决这一问题，ViDA结合帧间预测的差分计算与帧内稀疏特性的分析，提出了一套面向视频生成模型的优化方法。
具体而言，ViDA主要通过以下三个方面实现加速：
- 差分近似计算：在算法层面，ViDA提出了差分近似计算方法，成功减少了Act-Act算子51.67%的计算量。
- 列聚集处理单元：在硬件层面，ViDA设计了列聚集处理单元，利用差分计算中的列稀疏模式，使面积效率提升了1.47倍。
- 计算强度自适应数据流架构：在数据流层面，ViDA构建了计算强度自适应数据流架构，将计算效率提升了1.76倍。
专家观点：
上海交通大学副教授、无问芯穹联合创始人兼首席科学家戴国浩表示：“ViDA的成功，不仅证明了软硬件协同设计在AI加速领域的巨大潜力，也为AI视频生成技术的普及应用奠定了坚实的基础。我们希望通过ViDA，能够降低AI视频生成的门槛，让更多的人能够享受到AI技术带来的便利。”
结论：
无问芯穹与上海交通大学联合研究团队在ASP-DAC 2025上荣获最佳论文奖，标志着中国在AI视频生成加速领域取得了重要突破。ViDA的创新设计，不仅显著提升了VDiT模型的推理速度，也为AI视频生成技术的未来发展指明了方向。随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，AI视频生成将在内容创作、虚拟现实等领域发挥越来越重要的作用，并为我们的生活带来更多的惊喜。
参考文献：
- 《ViDA: Video Diffusion Transformer Acceleration with Differential Approximation and Adaptive Dataflow》
- Fortune Business Insights: AI Video Generation Market Size, Share & Industry Analysis https://www.fortunebusinessinsights.com/ai-video-generation-market-107078
- 相关研究论文：ViTCoD [HPCA 2023], InterArch [DAC2024] 和 CMC [ASPLOS 2024]
（完）
说明：
- 我使用了markdown格式，将文章分为了引言、正文、ViDA的核心思想、专家观点和结论等几个段落，确保逻辑清晰，过渡自然。
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- 我力求使用简洁明了的语言，将复杂的概念解释清楚，使读者能够轻松理解。
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