智東西
編譯 王涵
編輯 漠影

智東西5月27日消息，據華為官方信息，近日在華為昇騰AI開發者峰會上，華為昇騰計算業務總裁張迪煊介紹了基于昇騰人工智能（AI）處理器的高性能計算架構“昇騰384超節點”，該架構號稱可媲美美國半導體公司英偉達NVL72系統的架構，能有效緩解數據中心瓶頸問題。

“隨著并行處理規模擴大，傳統服務器架構的跨機帶寬已成為訓練關鍵瓶頸。”張迪煊在會上說。他提到，滿足未來訓練需求需要昇騰384超節點等創新計算架構。

一、摒棄馮諾依曼架構，昇騰384超節點架構可連接數萬顆處理器

華為的超節點架構構成其此前公布的CloudMatrix 384系統基礎，該集群包含384顆昇騰AI處理器，由12個計算柜和4個總線柜組成，最大算力可達300 PFLOPS，48TB高速內存，（注：1 petaflop=每秒1千萬億次運算）。

基于超節點架構，華為打造了業界最大規模的昇騰384卡超節點，并已在安徽、內蒙古和貴州的數據中心部署。

華為稱，多個昇騰384超節點可以組成十萬卡級的Atlas 900 SuperCluster超節點集群，以支持更大規模的模型訓練需求，幫助更多行業更快實現智能化和高效化。

華為補充，超節點打破了以CPU為中心的馮諾依曼架構，創新提出了對等計算架構。在超節點范圍內，用高速總線互聯替代傳統以太，通信帶寬提升了15倍，單跳通信時延也從2微秒做到200納秒，降低了10倍。

▲華為昇騰計算業務總裁張迪軒在昇騰AI開發者峰會上演講

二、最適合MoE模型，單卡性能達到600至750TPS

目前，Mixture-of-Experts（MoE）模型憑借其模型效果成為了主要模型結構，然而MoE卻涉及最復雜的混合并行策略。其中，TP、SP、EP的通信量高達百GB的級別，且通常無法掩蓋。隨著并行規模的增長，傳統服務器的跨機帶寬成為訓練核心瓶頸，需要通過計算架構的創新，滿足未來訓練的需求。

據華為介紹，昇騰384超節點架構最適合MoE AI模型。華為公布的基準測試結果顯示，超節點384在處理Meta的LLama 3等密集型AI模型時，單卡性能達到132 tokens/秒（TPS），是傳統集群的2.5倍。對于Qwen以及DeepSeek等通信密集型多模態及MoE模型，華為架構的單卡性能達到600至750 TPS，可以達到3倍以上的提升。

雖然華為尚未確認其新計算架構下部署的是哪款昇騰芯片變體，但SemiAnalysis的一份報告稱CloudMatrix 384使用了最新的昇騰910C AI處理器，該處理器依靠規模優勢來抵消單個芯片性能較弱的不足。

結語：突破西方封鎖，華為或將重塑AI訓練底層邏輯

除了昇騰384超節點的技術分享外，華為在其昇騰AI開發者峰會上，還分享了CATLASS算子模板庫、MindIE Motor推理服務加速庫、持續升級分層開放CANN的能力等等內容。這一系列舉措旨在為開發者提供更便捷的開發環境，提升模型訓練與推理效率，從而推動產業生態共建。

“華為在芯片上落后一代，但其擴展解決方案可以說比英偉達和超微半導體（AMD）的當前市場產品領先一代。”SemiAnalysis報告稱。

隨著全球AI算力競賽進入“白熱化”，華為的創新不僅為數據中心瓶頸問題提供了中國方案，更可能重塑下一代AI模型訓練的底層邏輯，在算力規模與能效比之間找到新的平衡點，推動AI技術從實驗室走向更廣泛的產業應用。