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領先NV/AMD一代！華為首次線下展出秘密武器：任正非的話應驗

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今年6月 ， 華為CEO任正非接受人民日報采訪時曾表示 ， 芯片問題其實沒必要擔心 ， 用疊加和集群等方法 ， 計算結果上與最先進水平是相當的 。
“我們單芯片還是落后美國一代 ， 我們用數學補物理、非摩爾補摩爾 ， 用群計算補單芯片 ， 在結果上也能達到實用狀況 。 ”他說 。
如今 ， 這句話已經應驗 。

7月26日 ， 2025世界人工智能大會（WAIC）在上海世博中心啟幕 ， 華為首次線下展出昇騰384超節點 ， 即Atlas 900 A3 SuperPoD ， 該產品基于超節點架構 ， 通過總線技術實現384個NPU之間的大帶寬低時延互聯 ， 解決集群內計算、存儲等各資源之間的通信瓶頸 。
通過系統工程的優化 ， 實現資源的高效調度 ， 讓超節點像一臺計算機一樣工作 。



在今年5月的鯤鵬昇騰開發者大會上 ， 華為推出了昇騰超節點（CloudMatrix 384） ， 成功實現業界最大規模的384卡高速總線互聯 。 昇騰超節點具備超大帶寬、超低時延、超強性能的三大優勢 ， 包括多款訓練和推理產品 ， 基于超節點創新架構 ， 更好的滿足模型訓練和推理對低時延 ， 大帶寬 ， 長穩可靠的要求 。



本月初 ， 華為云官微通過一段視頻展示了CloudMatrix 384超節點算力集群的威力——
384顆昇騰NPU（昇騰910C）+192顆鯤鵬CPU全對等互聯 ， 形成一臺“超級AI服務器”；
業界最大單卡推理吞吐量——2300Tokens/s；
業界最大集群算力——16萬卡 ， 萬卡線性度高達95%；
云上確定性運維-40天長穩訓練、10分鐘快速恢復 。
華為云表示 ， 新一代昇騰AI云服務 ， 是最適合大模型應用的算力服務 。
簡單來說 ， 華為CloudMatrix并非簡單的“堆卡” ， 而是通過高帶寬全對等互聯（Peer-to-Peer）來設計 ， 這也是CloudMatrix 384硬件架構的一大創新 。
傳統的AI集群中 ， CPU相當于公司領導的角色 ， NPU等其它硬件更像是下屬 ， 數據傳輸的過程中就需要CPU審批和簽字 ， 效率就會大打折扣 。
但在CloudMatrix384中 ， CPU和NPU等硬件更像是一個扁平化管理的團隊 ， 它們之間的地位比較平等 ， 直接通過UB網絡通信直接對話 ， 效率自然就上來了 。
今年4月份 ， 國際知名半導體研究和咨詢機構SemiAnalysis發布專題報道稱 ， 華為云最新推出的AI算力集群解決方案CloudMatrix 384（簡稱CM384）憑借其顛覆性的系統架構設計與全棧技術創新 ， 在多項關鍵指標上實現對英偉達旗艦產品GB200 NVL72的超越 ， 標志著中國在人工智能基礎設施領域實現里程碑式突破 。
據SemiAnalysis披露 ， 華為云CM384基于384顆昇騰芯片構建 ， 通過全互連拓撲架構實現芯片間高效協同 ， 可提供高達300 PFLOPs的密集BF16算力 ， 接近達到英偉達GB200 NVL72系統的兩倍 。 此外 ， CM384在內存容量和帶寬方面同樣占據優勢 ， 總內存容量超出英偉達方案3.6倍 ， 內存帶寬也達到2.1倍 ， 為大規模AI訓練和推理提供了更高效的硬件支持 。


（圖片引自SemiAnalysis報道）
報道分析稱 ， 盡管單顆昇騰芯片性能約為英偉達Blackwell架構GPU的三分之一 ， 但華為通過規?；到y設計 ， 成功實現整體算力躍升 ， 并在超大規模模型訓練、實時推理等場景中展現更強競爭力 。
SemiAnalysis也指出 ， 華為的工程優勢不僅體現在芯片層面 ， 更在于系統級的創新 ， 包括網絡架構、光學互聯和軟件優化 ， 使得CM384能夠充分發揮集群算力 ， 滿足超大規模AI計算需求 。
此次華為云CloudMatrix 384的發布 ， 標志著中國在AI計算系統領域已具備與國際巨頭正面競爭的實力 。
【領先NV/AMD一代！華為首次線下展出秘密武器：任正非的話應驗】SemiAnalysis在報道中特別指出 ， 華為的規?；鉀Q方案“領先于英偉達和AMD目前市場上的產品一代” ， 并認為中國在AI基礎設施上的突破將對全球AI產業格局產生深遠影響 。

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