在通往通用人工智能（AGI）的路上，如何像其他領(lǐng)域一樣實(shí)現(xiàn)彎道超車，是業(yè)界繞不開的話題。

在過去的十余年時(shí)間里，各項(xiàng)單點(diǎn)技術(shù)飛速演進(jìn)，但隨著單點(diǎn)技術(shù)演進(jìn)的邊際效應(yīng)遞減和系統(tǒng)復(fù)雜度的提升，系統(tǒng)性能的天花板逐步從單點(diǎn)技術(shù)的上限演變成系統(tǒng)工程上限：?jiǎn)吸c(diǎn)優(yōu)勢(shì)越來越像是精致的零件，提升空間有限；但采用系統(tǒng)工程創(chuàng)新，各個(gè)部分完美配合、高效協(xié)同，實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的效能最優(yōu)，才有更積極的現(xiàn)實(shí)意義。

如何在發(fā)揮單點(diǎn)技術(shù)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，以整體視角重新構(gòu)建路徑，通過對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的極致把控與再組織、找到新的突破可能？解決這個(gè)看似不可能的問題，就有望為我們獨(dú)立引領(lǐng)最前沿技術(shù)發(fā)展創(chuàng)造條件。

近期，虎嗅將推出《華為技術(shù)披露集》系列內(nèi)容，通過一系列技術(shù)報(bào)告，首次全面詳述相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)，為業(yè)界提供參考價(jià)值。

我們期待通過本系列內(nèi)容，攜手更多伙伴共同構(gòu)建開放協(xié)作的生態(tài)系統(tǒng)，助力昇騰生態(tài)在中國(guó)的蓬勃發(fā)展。

《華為技術(shù)披露集》系列 VOL.16 ：384超節(jié)點(diǎn)

在5月底的昇騰AI峰會(huì)上，華為正式推出“昇騰 CloudMatrix 384超節(jié)點(diǎn)”算力集群解決方案。

根據(jù)官方公告，這個(gè)算力平臺(tái)基于384顆昇騰芯片構(gòu)建，通過全互聯(lián)對(duì)等架構(gòu)實(shí)現(xiàn)芯片間高效協(xié)同，可提供高達(dá)300 PFLOPs的稠密BF16算力。

這一能力，已經(jīng)超越了英偉達(dá)此前發(fā)布的B200 NVL 72平臺(tái)，180PFLOPs的稠密BF16算力，為中國(guó)企業(yè)終結(jié)了底層算力的憂慮。

在禁令層層加碼的情況下，為什么華為還能利用工藝制程落后的昇騰910系列芯片，在算力集群上實(shí)現(xiàn)后來居上？

“以非摩爾補(bǔ)摩爾、以集群補(bǔ)單芯片”

在討論華為如何短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)趕超的問題前，我們需要先明確一個(gè)問題：“384超節(jié)點(diǎn)”算是華為在制裁下的無奈之舉嗎？

不完全是。

除了制裁下尋求破局這個(gè)角度，華為打造“超節(jié)點(diǎn)”這件事，恰恰展現(xiàn)了其作為全球頂尖科技公司的遠(yuǎn)見——隨著制程技術(shù)的不斷升級(jí)，半導(dǎo)體性能提升的摩爾效應(yīng)正在加速失效，不僅芯片需要面對(duì)漏電、結(jié)構(gòu)迫近物理極限等一系列問題。技術(shù)升級(jí)帶來的成本指數(shù)級(jí)飆升，也正在拉低新制程的革新優(yōu)勢(shì)。

以實(shí)際的芯片落地為例，即使客戶選擇全球頂尖代工廠，從5納米升級(jí)到3納米制程，代工成本將增加數(shù)倍，但晶體管密度也只有15%-20%的提升。這種“投入多，但提升少”的困境，正隨著制程工藝的持續(xù)升級(jí)而不斷加劇。

既然無法從“單點(diǎn)”解決發(fā)展的挑戰(zhàn)，那就只能從“系統(tǒng)層面”下手了。通過系統(tǒng)工程的創(chuàng)新，彌補(bǔ)芯片工藝落后的問題。

前不久，黃仁勛公開表達(dá)，“從技術(shù)參數(shù)看，華為的CloudMatrix 384超節(jié)點(diǎn)，性能上超越了英偉達(dá)”。CloudMatrix384超節(jié)點(diǎn)里面有384個(gè)卡，這些卡要連在一起像一臺(tái)計(jì)算機(jī)一樣高效的工作，除了計(jì)算，還包括內(nèi)存，通信，存儲(chǔ)，架構(gòu)，調(diào)度，并行，散熱，供電，高速互聯(lián)等資源調(diào)度問題。

只有讓各個(gè)組成部分有效地配合在一起運(yùn)行，才能使整個(gè)系統(tǒng)效能最佳。一位華為技術(shù)專家向虎嗅表示， “超大規(guī)模MoE模型的訓(xùn)練就是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，挑戰(zhàn)很大，如果你深入下去就會(huì)發(fā)現(xiàn)到處是擁塞，很多是串行，到處是等待，很大情況是資源不匹配，還有一些則是重復(fù)計(jì)算或重復(fù)數(shù)據(jù)搬運(yùn)，蘊(yùn)藏著巨大的改進(jìn)空間”。

面對(duì)這些問題，華為的研發(fā)人員決定從底層重構(gòu)現(xiàn)有的算力架構(gòu)。

一場(chǎng)“系統(tǒng)工程的勝利”

昇騰團(tuán)隊(duì)做的第一個(gè)“重構(gòu)”，就是“全對(duì)等高速互聯(lián)的架構(gòu)”。

展開來說，這是一項(xiàng)基于高速總線互聯(lián)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的重大突破，它相當(dāng)于把總線從服務(wù)器內(nèi)部，擴(kuò)展到整機(jī)柜、甚至跨機(jī)柜。

在超節(jié)點(diǎn)范圍內(nèi)，用高速總線互聯(lián)替代傳統(tǒng)以太，通信帶寬提升了15倍；單跳通信時(shí)延也從2微秒做到200納秒，降低了10倍，使集群如同一臺(tái)計(jì)算機(jī)般協(xié)同工作，有效突破系統(tǒng)性能限制。

緊接著，團(tuán)隊(duì)又設(shè)計(jì)了“全局內(nèi)存統(tǒng)一編址”，通過虛擬化技術(shù)將分散在各節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存池虛擬為統(tǒng)一地址空間，支持跨節(jié)點(diǎn)直接內(nèi)存訪問。

這使得大模型訓(xùn)練中頻繁的參數(shù)同步操作，無需經(jīng)過傳統(tǒng)的“序列化-網(wǎng)絡(luò)傳輸-反序列化”流程，直接通過內(nèi)存語義通信完成，可滿足大模型訓(xùn)練/推理中的小包通信需求，提升專家網(wǎng)絡(luò)小包數(shù)據(jù)傳輸及離散隨機(jī)訪存通信效率。

值得一提的是，研發(fā)團(tuán)隊(duì)還對(duì)“384 超節(jié)點(diǎn)”的資源調(diào)度進(jìn)行了升級(jí)：細(xì)粒度動(dòng)態(tài)切分，基于對(duì)MoE模型結(jié)構(gòu)的深度感知，超節(jié)點(diǎn)可將模型層間計(jì)算任務(wù)按專家分布動(dòng)態(tài)切分至不同節(jié)點(diǎn)。例如對(duì)包含288個(gè)專家的模型，可將每個(gè)專家分配至獨(dú)立NPU，同時(shí)通過智能路由算法優(yōu)化跨節(jié)點(diǎn)通信路徑，使計(jì)算與通信耗時(shí)比從傳統(tǒng)的1:1升至3:1。

事后來看，完成上述重構(gòu)設(shè)計(jì)，行業(yè)中可能只有華為能在短時(shí)間內(nèi)完成。因?yàn)槠浔澈笫巧婕暗氖腔A(chǔ)軟件、計(jì)算、內(nèi)存、通信、架構(gòu)、調(diào)度、散熱、供電、高速互聯(lián)等多個(gè)領(lǐng)域的“協(xié)同作戰(zhàn)”，而且每個(gè)領(lǐng)域都需要深厚的技術(shù)積累。

就比如說最基礎(chǔ)的通信，傳統(tǒng)銅纜在龐大規(guī)模的集群節(jié)點(diǎn)中會(huì)產(chǎn)生明顯的信號(hào)衰減，因此昇騰團(tuán)隊(duì)選擇了華為自主研發(fā)的400G光模塊解決互聯(lián)問題；又由于“超節(jié)點(diǎn)”的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浒l(fā)生變化，還不能用傳統(tǒng)的光調(diào)度系統(tǒng)，但華為此前研發(fā)的OXC（全光交叉聯(lián)接）剛好可以解決這個(gè)問題。

類似的例子還有很多，應(yīng)該說在CloudMatrix 384超節(jié)點(diǎn)的研發(fā)過程中，華為過去幾十年在硬件工程和基礎(chǔ)軟件方面積累的經(jīng)驗(yàn)，被集中展示了出來。

據(jù)悉，華為內(nèi)部有個(gè)算力會(huì)戰(zhàn)，集結(jié)了超過萬人的團(tuán)隊(duì)，把華為云、模型、底座、芯片、硬件工程、基礎(chǔ)軟件的人集結(jié)在一起，跨部門作戰(zhàn)，深度協(xié)同，實(shí)現(xiàn)了“大雜燴”技術(shù)的有效利用和協(xié)同創(chuàng)新。這種“多產(chǎn)業(yè)集群”優(yōu)勢(shì)，恐怕是行業(yè)內(nèi)任何一家公司都不具備的。

此外，從縱向來看，也就是把范圍縮小到AI產(chǎn)業(yè)中，華為也是為數(shù)不多既能做算力基礎(chǔ)設(shè)施，也能做基礎(chǔ)大模型的公司，這可以在公司內(nèi)部形成一個(gè)高效運(yùn)轉(zhuǎn)的“技術(shù)飛輪”。華為專家強(qiáng)調(diào)：“只有做基礎(chǔ)大模型，才知道對(duì)算力底座有什么要求，才知道算力底座該怎么改進(jìn)。沒有這樣的牽引和支撐驅(qū)動(dòng)機(jī)制，可能都不能發(fā)現(xiàn)深層次的問題?！?/strong>

近期華為披露了盤古Ultra MoE準(zhǔn)萬億模型，同時(shí)，盤古Pro MoE大模型在SuperCLUE榜單并列百億模型榜首的成績(jī)，這充分映證了基于昇騰國(guó)產(chǎn)算力平臺(tái)也可以訓(xùn)練出世界一流的大模型。

生態(tài)，還是生態(tài)

大家都知道，國(guó)產(chǎn)算力在生態(tài)方面是劣于英偉達(dá)CUDA生態(tài)的，這個(gè)問題需要長(zhǎng)時(shí)間的改進(jìn)。

“能用”和“易用”是兩個(gè)維度上的問題。想要將“384超節(jié)點(diǎn)”變成一套“易用”的算力平臺(tái)，則需要華為在生態(tài)上提供更加全面的支持。

尤其考慮到此前開發(fā)者早已習(xí)慣于PyTorch、TensorFlow這種深度學(xué)習(xí)框架，或者是英偉達(dá)的CUDA。

而華為也早早地考慮到了這個(gè)問題。昇騰的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN，從誕生之日起，就支持包括上述的開源學(xué)習(xí)框架。另外一方面，華為的AI框架昇思MindSpore已將生態(tài)兼容性列為最重要的事情，越來越貼近開發(fā)者的使用習(xí)慣。

虎嗅了解到，華為內(nèi)部明確要求將MindSpore的易用性放在首位，要做到讓開發(fā)者“過去怎么用PyTorch，現(xiàn)在就可以怎么用MindSpore”。針對(duì)企業(yè)遷移痛點(diǎn)，華為推出專為昇騰打造的“遷移助手”MSAdaptor，在用戶界面與PyTorch API 保持一致，實(shí)現(xiàn)模型Day0遷移和一鍵部署。

華為還針對(duì)端到端的故障定位和故障快速恢復(fù)進(jìn)行了技術(shù)改進(jìn)。一位華為內(nèi)部人士向虎嗅透漏，在718B參數(shù)的Pangu Ultra MoE訓(xùn)練中，其故障恢復(fù)能夠由之前的幾個(gè)小時(shí)縮短到“分鐘級(jí)”。

值得一提的是，華為盤古大模型首先要考慮的問題是幫助關(guān)基行業(yè)，像礦山、鋼鐵、電力、交通、能源、醫(yī)療、金融、港口等智能化升級(jí)，為此華為設(shè)立了由中高級(jí)專家組成的“小巧靈突擊隊(duì)”，到一線現(xiàn)場(chǎng)支持客戶用好昇騰。

在生態(tài)方面的建設(shè)工作，注定會(huì)是漫長(zhǎng)的過程，昇騰的生態(tài)也在逐步完善，也包括對(duì)業(yè)界主流生態(tài)的兼容。據(jù)悉，華為近期將對(duì)外公布盤古模型和相關(guān)技術(shù)代碼的開源計(jì)劃，進(jìn)一步使能客戶自主開發(fā)、優(yōu)化，匹配客戶的應(yīng)用需求和開發(fā)模式。

在AI基礎(chǔ)設(shè)施加速推進(jìn)的今天，昇騰算力平臺(tái)，承載的不僅是這家公司的技術(shù)野心，更是中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)突破技術(shù)限制的希望。這場(chǎng)以整合創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的算力革命，或許正在書寫科技競(jìng)爭(zhēng)的全新范本。

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