介绍
华为在世界人工智能大会（WAIC）上发布了“昇騰384超节点”，在全球AI领域投下震撼弹。该系统以其强大的算力与创新的架构，被普遍认为是能彻底改写中国算力版图、并在中美人工智能竞争中扮演关键角色的技术突破。英伟达CEO黄仁勋也曾罕见公开承认华为AI芯片与集群系统技术实力接近英伟达H20，且发展速度极快，并指出华为CloudMatrix（昇騰384前身）集群规模已超越英伟达最新Grace Blackwell系统。
视频关于昇騰384
核心技术规格与算力表现：
- 硬件组成： 由384颗昇騰910C芯片互联而成，构建在12个计算柜与4个总线柜之中。
- 单节点算力： 峰值可达30ExaFlop/s（FP16）。
- 集群规模与总算力： 可扩展至16万张卡，总算力逼近10万ExaFlop/s。
- 性能线性度： 在万卡规模下依然能保持95%以上的性能线性度，性能损失可忽略不计，超越英伟达NVL72。
三大“杀手锏”级创新：
- 通信架构革新——“速度换算力”：
- 采用全对等高速互联架构，用统一总线替代传统以太网，将带宽提升15倍。
- 通信延迟从2微秒降低至20纳秒，整整降低一个数量级。
- 通过先进的40G光模块，为384颗昇騰NPU与192颗昆蓬CPU之间铺设了无阻塞、全对等的高速通道，使得芯片间数据传输速度几乎与芯片内部一致。
- 在集群规模扩大时，其推理吞吐能力在某些场景中超越了英伟达DH10。
- 为超大模型定制的“一卡一专家”模式：
- 针对大语言模型中的混合专家架构（MoE）进行优化，每一颗NPU可承载一个独立的专家模型。
- 通过高速总线实现Token分发与结果汇聚，大幅降低延迟。
- 在华为公开的实测数据中，无论DeepSeek模型的预填充阶段还是解码阶段，其计算效率都全面压过H10与H800。
- 极限扩展能力：
- 设计目标是构建全球最大的AI集群，最多可将432个超节点相互连接，形成16万卡的庞大网络。
- 在这种规模下，它能同时支持130个千亿参数级模型的训练，并保持95%以上的性能线性度。
战略意义与国产替代：
- 昇騰384的出现为国产AI装上了“算力核引擎”，解决了国内大模型研发长期受制于高端GPU供应和出口限制的问题。
- 它不仅在科研领域意义重大，也为互联网公司、云计算服务商、自动驾驶企业、生命科学研究机构等提供了可直接部署的国产替代方案。
- 华为还公开了昇騰384的核心技术论文，旨在加速整个生态的应用与合作。
- 这不仅是一次硬件发布，更是中国在AI核心算力领域的一次战略突围，使国产大模型从“能做”走向“能快、能稳、能大规模做”，具备在全球市场与巨头正面交锋的底气。
非摩尔路径与高效利用理念：
- 昇騰384是“非摩尔路径”理念的集中体现，即通过数学与算法弥补硬件制程瓶颈，用系统架构革新换取整体性能跃升。
- 它在设计之初就把高效利用、成本可控与稳定可靠作为同等优先级。
- 全对等通信架构统一协议栈，使得384颗NPU可以像一颗NPU那样协同工作，不再受传统通信瓶颈拖累。
- 成为目前唯一能在单节点域内完整支持DeepSeekv3与R1的算力平台，在混合专家模型训练与推理环节效率接近最优。
广泛的行业落地应用：
昇騰384已经不仅是实验室技术样品，而是支撑关键行业稳定交付的算力平台，已在多个领域落地：
- 互联网： 360搜索、WPS已将其纳入日常生产。
- 政务： 利川市利用其打造智能派单系统，公文处理效率提升9成。
- 金融： 浦发银行依托其搭建千卡级大模型平台，帮助6万多名员工减少加班。
- 教育： 沈阳工学院与浙江数人学院用它支撑智能教学与科研体系。
- 行业大模型合作（WAIC展示）：
- 与中国铁路科学研究院打造铁路大模型及高铁智能巡检机器人。
- 助力中国旅业集团推出有色金属领域首个行业大模型“昆安”。
- 携手九天气象将AI与气象预测融合，提升新能源发电效率。
- 与能科科技合作构建AI驱动的工业链条，为制造业赋能。
- 华为云Stack支撑钢铁热炸毫米级精度控制。
- ESTEE架构推动智能城市系统化升级。
- 展区体验： 展示了基于全栈AI能力的智能中一把脉仪、戴蒙机器人、内置大模型能力的鸿蒙电脑等。
生态建设与未来展望：
- 目前围绕昇騰384超节点，业界已开发出80多个大模型，孵化出60余项解决方案，覆盖金融、制造、政务、科研、交通、能源等多个行业。
- 尽管算力生态建设仍面临与国际主流生态的差距，需要“破釜沉舟式的架构革新”，但国产技术正以前所未有的速度向底层扎根，相关应用场景也在快速生长。
- 这种上下呼应的趋势预示着人工智能的黄金时代刚刚揭开帷幕，中国在AI领域未来必将带来更多震撼世界的创新与惊喜。
结论与关键要点
在2025年世界人工智能大会（WAIC）上，华为发布了“昇腾384超节点”AI计算集群。该系统以384颗昇腾910C芯片实现单节点30 ExaFlop/s的峰值算力，并可通过高速互联扩展至16万卡的庞大规模，在万卡规模下仍能保持95%以上的性能线性度。其三大创新——全对等高速互联架构、“一卡一专家”的MoE模型优化和极限扩展能力，使其性能全面对标并部分超越了英伟达同级产品。该集群已在互联网、金融、政务、科研等关键行业落地应用，为解决中国AI算力自主可控问题提供了核心支撑，标志着中国在AI算力领域实现了重大战略突破。
五个关键要点
- 极致性能与扩展能力：单节点算力达30 ExaFlop/s（FP16），并可扩展至16万卡的超大规模，在万卡规模下性能线性度仍超95%，突破了传统集群的扩展瓶颈。
- 通信架构革命性突破：采用全对等互联设计，以统一总线替代以太网，将通信延迟从微秒级降至纳秒级（20纳秒），带宽提升15倍，实现了芯片间近乎无延迟的数据传输。
- 专为超大模型优化：创新性提出“一卡一专家”模式，为混合专家（MoE）模型量身定制，通过高速总线实现高效Token分发，在LLM训练和推理效率上超越国际主流产品。
- 广泛的国产化替代与行业落地：已不再是实验室产品，而是深入金融（浦发银行）、政务（利川智能派单）、互联网（360、WPS）等多行业的生产系统，支撑了80多个大模型的开发，提供了真正的国产替代方案。
- 战略意义：实现算力自主可控：其成功发布打破了高端AI算力长期受制于外的局面，通过“非摩尔路径”以系统架构创新弥补硬件制程可能存在的差距，是中国在AI基础算力领域的一次关键性战略突围。
