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（文/觀察者網(wǎng)  呂棟）

機(jī)器人不僅能調(diào)酒、分揀還能格斗，AI眼鏡不僅能翻譯、導(dǎo)航還能支付，醫(yī)療大模型不僅能識(shí)別病理切片還能自動(dòng)生成診斷報(bào)告，金融數(shù)字員工正從輔助工具變身“專業(yè)研究員”......這些畫面并不是科幻電影，而是世界人工智能大會(huì)（WAIC 2025）被火爆圍觀的場(chǎng)景。

在這里，每個(gè)人都能感受到，中國(guó)AI應(yīng)用創(chuàng)新正呈現(xiàn)百花齊放之勢(shì)。但不可否認(rèn)的是，無(wú)論AI技術(shù)在哪個(gè)場(chǎng)景落地，都離不開(kāi)算力底座的支撐。尤其是在當(dāng)下，隨著全球AI競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入白熱化，美國(guó)不斷收緊技術(shù)出口管制，中國(guó)產(chǎn)業(yè)界更加呼喚底層軟硬件的技術(shù)突破。

行業(yè)變革中，華為一直走在開(kāi)放創(chuàng)新的前列。這次參展WAIC，華為重磅展出了昇騰384超節(jié)點(diǎn)真機(jī)，并獲評(píng)“WAIC鎮(zhèn)館之寶”。它的創(chuàng)新之處在于，并沒(méi)有像傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)一樣簡(jiǎn)單堆疊芯片，而是通過(guò)高速互聯(lián)總線，突破互聯(lián)瓶頸，讓超節(jié)點(diǎn)像一臺(tái)“AI服務(wù)器”一樣工作，超大帶寬、超低時(shí)延和超強(qiáng)性能等三大技術(shù)優(yōu)勢(shì)，可以長(zhǎng)期滿足行業(yè)算力需求。

在國(guó)外巨頭的先發(fā)優(yōu)勢(shì)下，外界之前或許對(duì)國(guó)產(chǎn)算力沒(méi)有底氣，但相信這次大會(huì)能打消不少人的疑慮。在昇騰384超節(jié)點(diǎn)的身后，華為全方位展現(xiàn)了昇騰算力底座的創(chuàng)新能力、訓(xùn)練及推理解決方案、開(kāi)源開(kāi)放的軟硬件生態(tài)，以及在互聯(lián)網(wǎng)、運(yùn)營(yíng)商、金融、能源、教育科研等11大行業(yè)的豐富實(shí)踐。

適配和開(kāi)發(fā)超80個(gè)大模型，孵化6000+個(gè)行業(yè)解決方案等數(shù)據(jù)，充分證明了昇騰絕對(duì)不是“花架子”，而是已形成技術(shù)、應(yīng)用和生態(tài)的正向循環(huán)。

鎮(zhèn)館之寶背后，是系統(tǒng)工程的突破

自大模型蓬勃發(fā)展以來(lái)，中國(guó)產(chǎn)業(yè)界就一直存在算力焦慮。一方面，大模型的Scaling Law（尺度定律）持續(xù)有效，訓(xùn)練和推理的算力需求爆發(fā)式增長(zhǎng)；另一方面，美國(guó)不斷收緊對(duì)先進(jìn)算力芯片的出口管制，并遏制中國(guó)先進(jìn)芯片制造能力，給國(guó)產(chǎn)單卡算力追趕制造障礙。

但實(shí)際上，大模型技術(shù)演進(jìn)過(guò)程中，國(guó)產(chǎn)算力的挑戰(zhàn)和機(jī)遇并存。一方面訓(xùn)練萬(wàn)億參數(shù)大模型，僅靠單卡算力無(wú)法實(shí)現(xiàn)，集群算力成為大勢(shì)所趨；另一方面，隨著以DeepSeek為代表的MoE（混合專家模型）成為主流模型架構(gòu)，其復(fù)雜混合并行導(dǎo)致通信需求驟增，單純靠堆芯片，已不能帶來(lái)有效算力的線性增加，但給提升通信帶寬進(jìn)而改善性能帶來(lái)機(jī)遇。

在這種趨勢(shì)下，華為充分發(fā)揮在通信、存儲(chǔ)、基礎(chǔ)軟件等方面的大雜燴優(yōu)勢(shì)，通過(guò)非摩爾補(bǔ)摩爾、數(shù)學(xué)補(bǔ)物理等系統(tǒng)工程創(chuàng)新，成功實(shí)現(xiàn)業(yè)界最大規(guī)模的384顆昇騰NPU高速總線互聯(lián)，構(gòu)建了昇騰384超節(jié)點(diǎn)。它由12個(gè)計(jì)算柜和4個(gè)總線柜構(gòu)成，算力總規(guī)模達(dá)300 PFLOPS。

并且，昇騰384超節(jié)點(diǎn)還可以通過(guò)靈活分配資源，更好地支持混合專家MoE大模型的訓(xùn)推，實(shí)現(xiàn)384卡“一卡一專家”，是業(yè)界唯一支持DeepSeekV3/R1在一個(gè)超節(jié)點(diǎn)域內(nèi)即可完成所有的專家并行（EP）的方案，也是MoE模型的最佳訓(xùn)練/推理方案。

之所以能實(shí)現(xiàn)這種超強(qiáng)性能，是因?yàn)闀N騰超節(jié)點(diǎn)并非修補(bǔ)式改進(jìn)，而是徹底重構(gòu)系統(tǒng)。一是打破以CPU為中心的馮諾依曼架構(gòu)，計(jì)算單元通過(guò)總線直接互訪，轉(zhuǎn)變?yōu)楦咝А⒏`活的全對(duì)等架構(gòu)；其次，新的總線技術(shù)重新定義通信互聯(lián)協(xié)議，減少系統(tǒng)開(kāi)銷，內(nèi)存統(tǒng)一編址，超節(jié)點(diǎn)內(nèi)全局TB級(jí)內(nèi)存統(tǒng)一訪問(wèn)；第三，突破傳統(tǒng)服務(wù)器間通信能力不足帶來(lái)的系統(tǒng)性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)通信能力10倍提升，讓計(jì)算不再等待通信，提升算力利用率和整體性能。

在半導(dǎo)體制程受限的情況下，昇騰384超節(jié)點(diǎn)通過(guò)資源高效調(diào)度，一定程度彌補(bǔ)了芯片工藝的不足。性能測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，在昇騰超節(jié)點(diǎn)集群上，LLaMA3等千億稠密模型性能相比傳統(tǒng)集群提升2.5倍以上；在通信需求更高的Qwen、DeepSeek等多模態(tài)、MoE模型上，性能提升可達(dá)3倍以上，較業(yè)界其他集群高出1.2倍，在行業(yè)中處于領(lǐng)先地位。更重要的是，通過(guò)最佳負(fù)載均衡組網(wǎng)等方案，還能將昇騰超節(jié)點(diǎn)組成數(shù)萬(wàn)卡的Atlas 900 SuperCluster超節(jié)點(diǎn)集群，支持更大規(guī)模的模型訓(xùn)練，成為中國(guó)AI創(chuàng)新的可靠底座。

枝繁葉茂，昇騰已走進(jìn)千行萬(wàn)業(yè)

“中國(guó)制造業(yè)像今天這樣如此強(qiáng)大的原因，不僅是它能更便宜地生產(chǎn)東西，也因?yàn)樗芨阋?、更快、更好、更智能地生產(chǎn)東西，而且正在越來(lái)越多地將人工智能融入到產(chǎn)品中來(lái)。”美國(guó)記者 托馬斯·弗里德曼 在《我在中國(guó)看到了世界未來(lái)的樣子》一文中寫道。