Axelera AI Europa 发布，将其 Nvidia 替代方案带入 Dell 和 Supermicro 服务器

Axelera AI 发布了第二代推理芯片 Europa，已可用于经过验证的 Dell 和 Supermicro 系统。这使 Axelera AI Europa 的发布不只是又一则半导体公告。该公司正从颇具潜力的高效芯片，迈向让企业买家将其部署到熟悉服务器中的阶段。

Europa 面向 AI 推理，即运行已训练模型以生成预测、分类结果、图像或文本的计算环节。Axelera 表示，一枚芯片可在 45 瓦热设计范围内提供最高 629 万亿次运算每秒。但仅凭性能声明，尚不足以决定 Europa 能否成功。

更艰难的竞争在于 Axelera 的标准服务器战略与 Nvidia 已建立的加速器、软件和企业支持组合之间。Dell 和 Supermicro 为 Europa 进入企业基础设施提供了可信的路径，但并不会自动赋予它成熟的软件基础、持续的模型兼容性或广泛的客户采用。

Axelera AI Europa 发布从预览走向可交付硬件

Europa 已跨越从已公布架构到企业可在经验证系统中订购硬件的门槛。

Axelera 于 2025 年 10 月首次发布 Europa，并表示将在 2026 年上半年开始出货。9 月 15 日的发布确认，芯片和加速器产品现已开始交付。

该公司提供三种 Europa 配置。客户可购买用于定制板卡的芯片、紧凑型 Edge 232p 卡，或更大的 Server 250p 加速器。

Edge 232p 在半高半长 PCIe 卡上搭载一枚 Europa AI Processing Unit，即 AIPU。Server 250p 则在全高全长卡上配置四枚芯片，以支持更大模型和更繁重的推理工作负载。

PCIe 是许多现有工作站和服务器使用的标准扩展接口。这个选择让基础设施团队无需采用全新的服务器架构即可添加 Europa。

目前的服务器集成方案十分明确。Axelera 表示，Edge 232p 可用于经过验证的 Dell XE5 系统和 Supermicro 111AD 服务器。其更广泛的兼容性列表还包括来自 HPE、Lenovo、Advantech、Axiomtek、2CRSi 和 Seco 的系统。

这一差异很重要。Europa 并非取代这些机器中的主处理器，而是一种负责 AI 计算的加速器，主机系统则运行应用程序和通用任务。

该架构包含八个第二代 AI 核心和 16 个 RISC-V 向量核心。这些向量核心负责推理周边的非 AI 工作，包括数据准备和输出处理。

集成的视频解码器可处理 H.264 和 H.265 流，而无需反复将这类工作交由主机 CPU 完成。该设计面向涉及摄像头、工业检测、监控及其他持续视觉工作负载的部署场景。

Europa 还包含 128MB 片上 L2 SRAM 和 256 位 LPDDR5 接口。Axelera 标称其内存带宽为每秒 200GB，单芯片配置最高可达 64GB。

据对已出货硬件的独立报道，该处理器采用 Samsung 的 5 纳米制造工艺。一篇详细的 Europa 硬件评测也称，每个 AIPU 的热设计功耗为 45 瓦。

其醒目的计算指标是在支持的低精度格式下达到 629 TOPS。TOPS 衡量每秒万亿次运算，但本身并不代表应用性能。

内存容量、模型支持、软件效率、批处理、延迟和工作负载结构，都会改变实际结果。因此，买家需要模型级基准测试，而非单一的峰值数字。

不过，开始交付经过验证的系统改变了讨论的基础。Dell 和 Supermicro 是企业基础设施团队成熟的采购渠道。它们的存在降低了通常限制初创芯片采用的集成负担。

Europa 现在已具备从加速器卡到可部署机器的明确路径。剩下的问题是，其效率和部署模式能否抵消主导性 GPU 技术栈的优势。

为何 Dell 和 Supermicro 比峰值 TOPS 数字更重要

服务器合作关系将 Europa 的效率主张转化为采购团队无需重新设计整个基础设施栈即可评估的方案。

企业硬件采用很少始于一项处理器规格。买家需要经过验证的服务器、支持安排、软件兼容性、散热指引、安全控制和可靠的供应路径。

Dell 和 Supermicro 解决了其中一部分采用难题。它们的系统为基础设施团队、经销商、集成商和受监管组织所熟悉。

这种熟悉感可缩短硬件验证周期。客户可以在已知服务器中将 Europa 作为 PCIe 加速器进行评估，而不必将每个组件都视为实验性产品。

它还带来了超出单一产品类别的压力。Nvidia 的实力部分来自于让其芯片能够覆盖极广泛的系统、云平台和开发者环境。

Axelera 无法仅凭芯片规格匹敌这种覆盖范围。它需要原始设备制造商和集成商将其架构转化为完整产品。

Dell 的合作不止于兼容性列表。Dell、系统集成商 E4 Computer Engineering 和 Axelera 正在推进欧洲 AI 基础设施项目。

意大利的 IT4LIA AI Factory 提供了最明确的例子。European High Performance Computing Joint Undertaking 已授予 E4 和 Dell 一份合同，用于在博洛尼亚建设一台针对 AI 优化的超级计算机。

该系统主要采用 Nvidia Grace CPU、Blackwell GPU 和 Nvidia 网络技术。不过，它也包含一个专用推理分区，使用 Axelera 加速器和欧洲设计的 SiPearl 处理器。

这种安排说明了 Axelera 现实的切入点。Europa 无需取代每一个 Nvidia 组件，也能获得有意义的角色。

相反，它可以瞄准那些能源使用、数据控制和欧洲采购具有额外权重的推理分区。官方 IT4LIA 合同确认，Axelera 是这个欧洲专用分区的一部分。

完整的 IT4LIA 采购涵盖购置、交付、安装和维护。其预算为 2.9 亿欧元，其中一半由 EuroHPC 通过 Digital Europe Programme 提供资金。

预计该系统在其整体架构中可实现超过 160 exaflops 的峰值 AI 推理性能。这一数字描述的是整台超级计算机，而非仅指 Axelera 分区。

这一细节很重要，因为与大型项目的关联可能让一家较小供应商看起来比实际更居于核心位置。Europa 已在该系统中获得一席之地，但 Nvidia 仍然是核心技术供应商。

Axelera 还表示，其参与了服务于卢森堡 MeluXina 环境的基础设施。Reuters 报道称，该公司已签署价值数千万的供应协议，但 Axelera 未披露单份合同金额。

首席执行官 Fabrizio Del Maffeo 对 Reuters 表示，超过 600 家客户正在使用 Axelera 芯片。他列举了安全、防务、AI 工厂和企业应用等领域。

该公司还表示，其潜在销售管线超过 15 亿美元。这个数字并非已确认收入或已确认订单，Del Maffeo 在独立报道中承认了这一差异。

这些数字共同显示出商业动能，但尚不能证明大规模部署。已签署合同、已验证商机和生产收入代表着不同程度的确定性。

因此，Dell 和 Supermicro 的重要性在于它们改善了 Europa 的市场路径，而非决定客户是否会在该芯片上运行大规模生产工作负载。

Axelera Europa 与 Nvidia 的较量，本质上是效率与控制权之争

Axelera 正在挑战这样一种假设：每个生产级 AI 工作负载都需要连接至 Nvidia 软件环境的高功耗 GPU。

Nvidia 加速器仍是企业 AI 的默认参照。它们通过广泛的软件栈支持模型训练、微调、模拟、图形和推理。

Europa 采取了更聚焦的方法。Axelera 将其设计为推理用途，尤其适用于在数据源附近或客户自主管理的基础设施内持续运行的工作负载。

这一重点改变了工程权衡。通用 GPU 可为多种工作负载提供灵活性，而专用推理处理器则可以针对较小范围的任务优化功耗和成本。

Axelera 的 Digital In-Memory Compute 设计在靠近存储模型数据的位置执行计算，从而减少信息在内存和处理单元之间的反复移动。

数据移动会消耗能源，也常常限制推理性能。当软件和模型适配该架构时，让更多计算靠近内存可以提升效率。

Axelera 表示，Edge 232p 每瓦可产生的 token 每秒数量最高是竞品 GPU 系统的六倍。token 是语言模型生成或处理的小型文本单位。

该公司此前的对比图表称，在性能价格比方面最高可提升三至五倍，在性能功耗比方面最高可提升两至三倍。这些比较涵盖多个 Llama 语言和视觉模型。

然而，Axelera 当前图表结合了其内部测试和公开的竞品结果。该公司尚未发布针对每项比较的完整、经独立复现的基准测试套件。

据报道，未具名的对比对象包括近期 Nvidia 边缘产品，例如 L40 和 Jetson 系统。不同产品、功耗设置、模型版本和软件优化都可能显著影响此类结果。

因此，Europa 最有力的论点并不只是“比 Nvidia 更快”，而是某些推理部署并不需要大型 GPU 平台的覆盖范围或功耗特征。

分析摄像头画面的零售场所就是一个例子。它需要低延迟推理、视频解码和可预测的功耗，但可能并不需要模型训练。

工厂可以将类似硬件用于缺陷检测、安全监控或设备检查。机器人开发者则可以结合视觉、语言和传感器推理，而不必将每个输入发送至远程云端。

政府、医疗、法律、防务和金融机构还面临另一项要求：其政策可能限制敏感数据的传输位置，以及哪些外部服务可以处理这些数据。

本地推理让这些组织能够更好地控制数据部署位置。对于全天运行的工作负载，它也可以减少对持续性云端算力的依赖。

这些优势并非 Axelera 独有。Nvidia、AMD、Intel、Qualcomm、Hailo、SiMa.ai 和其他供应商同样销售面向高效边缘或企业推理的硬件。

Europa 的差异化优势在于低功耗架构、更大的内存配置、标准 PCIe 卡以及欧洲定位的结合。Dell 和 Supermicro 让这套方案更易于测试。

Nvidia 仍设定了很高的竞争基准。其 CUDA 软件平台经过多年积累，拥有丰富的库、工具、受过训练的开发者，以及经过优化的应用支持。

一颗芯片即使能提供亮眼性能，也可能因缺少算子支持或模型转换困难而在部署决策中落败。这也是为何比较最终仍会回到软件层面。

Europa 也只是 Axelera 路线图中的一个阶段。第一代 Metis 平台主要聚焦边缘推理。

Europa 将能力扩展至更重的企业级任务。未来名为 Titania 的芯粒架构，则面向数据中心、超级计算机和更大规模的推理。

这一顺序让 Axelera 能够从边缘系统逐步进入数据中心。同时也避免公司声称 Europa 如今能解决所有工作负载。

由此形成了一场目标明确的竞争。Axelera 希望买方将推理与训练区分开来，并为每项任务分配合适的硬件。

当组织广泛统一采用单一平台时，Nvidia 将从中获益。若买方能围绕功耗、部署地点和工作负载需求优化每次推理部署，Axelera 则会受益。

如果没有成熟的软件生态系统，Axelera Europa 又意味着什么？

Europa 最大的不确定性并非原始算力，而是将真实模型迁移至一个较年轻平台所需的成本。

企业级推理并不只是加载一个常见模型并生成基准测试结果。生产环境中的应用还包括预处理、模型执行、检索、安全检查、监控和后处理。

它们也会随时间变化。随着需求演进，开发者会采用新架构、更新模型权重、增加算子并调整流水线。

Axelera 通过其 Voyager 软件工具链应对这一问题。Voyager 可为 Metis 和 Europa 硬件编译并优化模型。

该公司表示，一致的工具链可让开发者将应用从嵌入式设备迁移至企业系统。这种连续性能够在客户升级硬件时保护此前的工作成果。

Voyager 使用流水线定义来协调加速器与主机系统之间的任务。Axelera 还提供 Voyager Wingman，这是一层用于移植和优化推理流水线的智能体开发层。

另一组件 AxeleraScript 旨在通过更高层级的编译方式扩大模型支持范围。Axelera 已将有限的模型支持视为加速器供应商面临的常见障碍。

这些工具表明公司理解这一问题，但并不能证明其与更广泛的 Nvidia 生态系统实现了同等水平。

生产团队必须验证其特定模型是否能正确编译，并维持预期精度。团队还必须在真实并发条件下测量延迟，而非仅进行一次理想化测试。

工程师还需要可观测性、调试、版本管理、安全更新和部署自动化。如果软件工作为项目增加数月时间，硬件效率优势可能会消失。

评估新加速器的组织应保留模型文档、基准测试结果、部署决策和兼容性说明。可搜索的工程知识库能够帮助团队跨硬件版本比较这些发现。

基准测试问题尤其需要谨慎对待。Axelera 的 629 TOPS 数据是峰值算力规格，并不保证适用于每一种模型。

其每瓦性能声明同样由公司自行发布。现有公开方法论尚未提供足够细节，买方不应将每一项比率都视为普遍适用。

独立评测者应使用相同的模型、精度级别、批量大小、输入长度和功耗测量方式，将 Europa 与可比加速器进行测试。他们还应纳入软件配置时间和不受支持的操作。

最初的 Europa 公告称，该芯片最高提供 64GB 内存，是 Metis 容量的四倍。公告还描述了从单芯片 16GB 到四芯片 256GB 的卡配置。

这些选项对于语言模型和多模态模型很重要，因为它们可能超过较小边缘加速器的内存容量。然而，容量本身并不能确保多芯片之间的高效执行。

Server 250p 必须证明，当四个 AIPU 共用一块板卡时，工作负载如何扩展。买方应考察芯片间通信、有效带宽、延迟和模型分割能力。

Axelera 的架构规格展示了有力的基础条件。在可重复测试确认应用层结果之前，它们仍属于供应商声明。

供应与支持构成另一项风险。Axelera 是一家成立于 2021 年的非上市初创公司，而其最大的竞争对手拥有全球支持能力和成熟的半导体供应关系。

据 Reuters 报道，该公司已筹集超过 4.5 亿美元。这笔资金支持产品开发，但硬件业务还需要持续投入制造、库存、支持和软件。

Axelera 必须在开发 Titania 的同时维护两代产品。每种架构都会增加工程责任，并提高对向后兼容性的预期。

Dell 和 Supermicro 的验证降低了集成不确定性，但买方应明确每一层由谁提供支持。服务器供应商、板卡供应商、集成商和应用开发者可能分别承担不同责任。

对安全敏感的客户还应审查更新流程、模型保护、固件控制和漏洞响应。根据 Axelera 的说法，Europa 包含安全隔离区，但部署实践决定了该功能如何保护完整系统。

最可信的解读既不是全盘否定，也不是接受每一项基准测试。Europa 现在已成为具备重要合作伙伴、但仍有待验证要求的可部署替代方案。

三个信号将显示 Europa 能否成为真正的 Nvidia 替代方案

下一项考验是可衡量的生产采用情况，而不是又一项峰值性能声明或合作伙伴标识。

第一个信号是独立模型基准测试。Europa 需要在采用当前软件的语言、视觉语言和计算机视觉工作负载中展示可复现结果。

有价值的测试应在相同条件下比较完整系统，并报告延迟、吞吐量、能耗、模型精度和配置工作量。

Edge 232p 的测试结果将显示这款单芯片产品是否兑现了效率承诺。Server 250p 的测试将揭示四个 AIPU 如何有效处理更大的模型。

强劲的独立结果将强化 Axelera 的观点：对于目标明确的工作负载，专用推理硬件可以优于更通用的 GPU 系统。显著差距则会削弱这一主张。

第二个信号是欧洲 AI Factory 计划中的可见部署。参与合同具有意义，但生产使用提供的证据更有力。

意大利的 IT4LIA 系统包含一个专用的欧洲推理分区。整套更广泛的系统结合了 Dell 基础设施，以及 Nvidia、Axelera、SiPearl 和其他技术。

这一部署将表明运营方把哪些工作负载分配给 Europa，也将揭示用户能否在无需过多工程投入的情况下将模型迁移至该分区。

AI Factory 设计强调测试、验证、数据服务，以及面向初创企业和中小企业的访问权限。这为比较不同架构创造了实际环境。

实际利用率、应用多样性和持续需求将强化 Europa 的价值主张。一个使用率偏低或限制严格的分区，则表明软件或工作负载限制仍然显著。

第三个信号是超越最初 Dell XE5 和 Supermicro 111AD 系统的扩展。更多经过验证的平台将表明 OEM 的兴趣正在转变为可重复的产品线。

Axelera 表示还将公布更多系统。买方应关注这些产品是否覆盖紧凑型边缘服务器、工作站和高密度企业级设备。

他们还应关注模型目录、公开兼容性矩阵、软件发布频率以及具名的生产客户。这些指标表明周边生态系统是否正与芯片发展保持同步。

竞争对手的反应很重要，但它是辅助证据，而非核心衡量标准。Nvidia 和其他加速器供应商将继续提升推理效率和小型系统选项。

Axelera 不需要击败每一种替代方案。它需要建立一组可防御的工作负载场景，在其中 Europa 能提供更合适的运营匹配度。

Axelera AI Europa 的发布已经跨过了一道重要门槛。客户如今可以在知名服务器品牌的现货板卡中评估产品，而不必等待承诺中的芯片。

下一项决策属于基础设施和应用团队。他们应对自己的模型进行基准测试，纳入软件迁移成本，并衡量持续功耗。

对于考虑 Europa 的买方，最有用的问题是具体的：在计入集成工作量、支持风险和未来模型变更后，这款加速器是否改善了生产工作负载？

这一答案将决定 Europa 是成为持久的欧洲推理平台，还是仅作为少数知名系统中的专用选项。