#昇騰晶片
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對標華為！阿里發佈中國國產最強晶片！

在2026年雲棲大會上，阿里巴巴正式發佈了其最新一代AI加速器——真武V900，並宣稱這是“中國最強大的AI晶片”。阿里巴巴CEO吳泳銘表示，該晶片的性能是上一代M890的三倍，旨在支援未來5兆至10兆參數等級的Qwen大模型訓練。這一發佈緊隨華為上周推出新一代昇騰晶片之後，標誌著中國科技巨頭在AI晶片領域的競爭進一步升溫。 據美聯社報導，真武V900是一款面向AI訓練與推理的處理器，配備216GB視訊記憶體和1200GB/s的片間頻寬。與上一代M890的144GB視訊記憶體和800GB/s片間頻寬相比，規格提升顯著。更重要的是，該晶片可擴展至由多達50萬張卡組成的超節點叢集。而M890此前僅支援128卡超節點，平頭哥表示超過1000顆V900可組成單一系統。 不過，阿里巴巴並未披露V900的FLOPS算力、製程節點、代工廠、功耗及記憶體頻寬等關鍵技術參數。作為對比，華為計畫於2027年第三季度推出的昇騰960PR，預計將配備192GB記憶體容量、2.4TB/s記憶體頻寬和2.2TB/s的scale-up互連頻寬。阿里巴巴“最強大”和“三倍性能”的宣稱目前缺乏絕對算力資料支撐，而理論峰值FLOPS與實際交付性能之間往往存在巨大差距，最終評判仍需看實際表現。 量產時間方面，真武V900計畫於2027年第一季度實現量產和商業發佈，較此前5月路線圖中設定的2027年第三季度有所提前。截至今年5月，阿里巴巴晶片部門平頭哥已向超過400家外部客戶交付了超過56萬顆真武系列晶片，目前客戶數量已超過650家，真武系列預計將保持年度更新節奏。
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科技#AI晶片#雲端運算#阿里巴巴
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誰能想到？輝達中國歸零的18個月，華為昇騰“殺”向全球

誰能想到，只用短短18個月，國內AI算力市場格局就徹底被改寫了。 曾經一家獨大、壟斷國內高端算力、隨便溢價缺貨的輝達，如今在國內市場基本歸零。而當年被極限封鎖、斷供七年的華為昇騰，一路逆勢突圍，不僅穩穩拿下國內市場第一，還正式吹響出海號角，走出國門，“殺”向全球。 華為全聯接大會2026上，官宣了重磅好消息，靈衢昇騰950智算叢集，9月30日率先在國內商用落地，11月30日正式登陸全球市場、面向海外全面開放服務。 在此之前，華為昇騰一直受限於產能不足，優先保障國內剛需，只能堅守本土市場，填補國產算力空白，根本沒有餘力參與全球競爭。就連余承東此前都坦誠坦言，昇騰現有產能，連國內企業的需求都無法完全滿足。
誰能想到？輝達中國歸零的18個月，華為昇騰“殺”向全球
A股#華為#靈衢昇騰950#全球競爭
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提前量產！華為昇騰晶片技術路線圖曝光

基於“靈衢+Hi-ONE”打造的昇騰960超節點。 作為全球首個採用NPO光引擎的超節點，昇騰960超節點採用領先的正交架構和全液冷設計，基於靈衢實現記憶體統一編址，可擴展至4096卡規模，實現8EFLOPS  FP8、16EFLOPS FP4。 昇騰960超節點用5500個Hi-ONE，替代原本需要的4萬8千顆800G光模組，功耗降低超550千瓦，系統無故障執行階段間提升一倍，系統可用度達到99.8%，加速前沿模型的訓練與推理創新。 華為發佈首個採用NPO技術的昇騰960超節點，並升級鯤鵬超節點、推出OceanStor M900 AI記憶記憶體系統；基於靈衢UnifiedBus統一互聯，建構Agentic超節點叢集，支援百萬卡超大規模叢集。
提前量產！華為昇騰晶片技術路線圖曝光
科技#華為#昇騰晶片#技術路線圖
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華為承諾昇騰晶片每年推新、性能翻倍！

華為副總裁、華為雲中國區總裁陳林近日宣佈，公司將每年推出一代昇騰AI晶片，並實現算力翻倍。這一路線圖旨在應對市場算力短缺和記憶體成本上升的挑戰，為AI模型訓練與迭代提供穩定可預期的算力供給。 陳林表示，當前市場面臨算力緊缺和記憶體成本上漲，影響了模型的訓練和迭代，增加了企業開支。解決方案在於穩定的計算資源供應和可預測的擴容節奏。 陳林確認了“一年一代，算力翻番”的計畫，並透露昇騰950DT晶片將於8月正式在華為雲服務中上線。該晶片將在向量性能、記憶體頻寬和互聯方面獲得顯著提升，並原生支援FP8等現代計算格式，以簡化程式設計和模型調優，包括智能駕駛場景。 與此同時，華為雲宣佈將基於自研昇騰晶片和本地化供應鏈，建構全球算力與儲存網路。規劃涵蓋34個區域和102個可用區，目前已在貴陽、蕪湖、內蒙古部署了大型計算叢集。在汽車和企業領域，華為將提供更安全可靠的雲基礎設施，並持續加大對企業數位化轉型的AI服務投入。
華為承諾昇騰晶片每年推新、性能翻倍！
科技#華為#昇騰晶片
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DeepSeek V4 新進展：使用華為昇騰晶片， 從CUDA生態轉變為CANN框架！

有關Deepseek V4 要來的消息可以說是從去年炒到今年，本月真的要來了嗎？根據相關報導——DeepSeek創始人梁文鋒近日在內部溝通中透露，DeepSeek V4將於4月下旬正式發佈。真的可謂是“千呼萬喚始出來，猶抱琵琶半遮面”了！但從節奏上看，這一訊號並非孤立出現：首先是，Deepseek 網頁端出現疑似新模型測試痕跡。在4月8日，Deepseek 上線“專家模式”與“快速模式”；以及在部分使用者中又增添了一個視覺模式（vision），被認為是V4 版本的灰度測試。第二，多項關於“兆參數、超長上下文、國產算力適配”的資訊開始集中流出。換句話說，DeepSeek V4 的發佈，從“長期預期”，進入到了可驗證的倒計時階段。網傳模型更新內容有關V4的模型內容在網路上傳的沸沸揚揚，有的媒體使用了洩露的基準測試資料進行了測試。網傳的更新內容包括：最佳化 MoE 架構，推理成本極低繼承 V3 的 MoE 設計，但更進一步。採用兆參數混合專家架構，每次推理過程中，只有約 320 億個參數處於啟動狀態。這使得推理成本和速度與 V3 相當，甚至 API 定價可能比 GPT-5.4 等低 20-50 倍。有網友評論：“V4 改變了幾乎所有內容，除了每花一美元最大化能力的核心理念。”引入Engram 條件記憶：“記”與“算”分開引入條件記憶機制，將靜態知識儲存與動態推理計算分離，能夠高效地從超過 100 萬個詞元的上下文中檢索資訊。傳統 Transformer 把所有知識塞進參數，容易導致長上下文檢索衰退；Engram該模組將經典的 N-gram 嵌入現代化，以實現 O(1) 尋找。效果也很顯著：提升了長上下文檢索能力（例如，Multi-Query NIAH：從 84.2 提升到 97.0）；減輕 Transformer 主幹負擔，讓模型“記性好”且不浪費視訊記憶體——與 MoE 的條件計算互補。備註：2026 年 1 月 DeepSeek 開放原始碼的論文技術 | GitHub: deepseek-ai/EngrammHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections，流形約束超連接）這是 DeepSeek 在 2026 年1月份發佈的另一項架構創新論文成果，主要解決超大規模（兆級）訓練中的梯度不穩、訊號爆炸問題。備註：論文連結 https://arxiv.org/abs/2512.24880通過 Sinkhorn-Knopp 等數學約束，將層間連接投影到流形上，把訊號放大控制在合理範圍（例如從傳統方法的 3000 倍壓到 1.6 倍以內）據報導：可提升訓練效率約 30%，讓兆參數模型的訓練變得可行。除此之外，還有降低注意力計算成本的DSA機制——這使得 1M 上下文窗口成為可能等等。等到Deepseek-v4正式發佈，各位大佬可以對照一下~採用國產晶片這個可以說是小編最期待的一點。晶片問題一直是行業最敏感也最關鍵的痛點。過去幾年，中國大模型開發幾乎離不開輝達GPU，從訓練到推理都高度依賴CUDA生態。一旦遇到出口管制或供應鏈波動，整個AI落地節奏就會被卡住。而根據The information媒體的報導：DeepSeek 即將推出的 V4 型號將採用華為技術有限公司生產的硬體；與華為和寒武紀科技直接合作，對 V4 核心軟體架構的部分內容進行了修改；V4 預計將在未來幾周內亮相，同時還將推出另外兩款正在研發中的衍生型號。而在以往大模型開發，早期測試往往優先給輝達、AMD等美系晶片測試。而V4反過來，將完全運行在華為最新AI晶片上（主要為Ascend 950PR，部分適配寒武紀晶片）。阿里、字節跳動、騰訊等巨頭已提前向華為採購數十萬顆新一代昇騰晶片（Ascend 950PR等），晶片價格一度上漲約20%。華為3月發佈的Atlas 350加速卡搭載該晶片，FP8算力達1PFLOPS、FP4算力達2PFLOPS，支援多種低精度，單卡性能強勁。X上神秘的Elephant Alpha.在正式發佈前，通過匿名模型進行灰度測試，正在成為大模型行業的常見方式。在今年2月，一個名為Pony Alpha的匿名模型出現在OpenRouter上，五天後智譜確認這是其GLM-5系統的一部分；OpenRouter 上也曾短暫出現Hunter Alpha和Healer Alpha，憑藉兆參數與超長上下文迅速引發關注，並一度被猜測為 DeepSeek V4 的前期測試版本——後續被證實是小米 MiMo-V2系列的早期測試版。而昨天， X.上又出現了一款名為 Elephant Alpha 且擁有 1000 億參數的即時模型,讓網友興奮起來了！有網友猜測是 DeepSeek V4，也有網友認為它是Qwen,或者其他系列的模型，與騰訊混元同步發佈根據相關媒體報導： DeepSeek V4或與騰訊混元或將同期發佈。而混元模型的負責人姚順雨曾經是OpenAI研究員，於2025年底從OpenAI回國加入騰訊。DeepSeek V4或與騰訊混元的這次撞期，並非是簡單的同台PK，更像是大模型兩條技術路徑（“底層架構+自主硬體”和“場景驅動+Agent落地”）的碰撞。 (51CTO技術堆疊)
DeepSeek V4 新進展：使用華為昇騰晶片， 從CUDA生態轉變為CANN框架！
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華為徐直軍：昇騰晶片是華為AI算力戰略的基礎

在最近舉行的華為全聯接大會上，華為輪值董事長徐直軍發表演講，他表示算力的基礎是晶片，而昇騰晶片是華為AI算力戰略的基礎。女士們、先生們，各位老朋友、新朋友，大家早安！歡迎來參加2025年華為全聯接大會，時隔一年，很高興能再次與大家相聚在上海。我想大家都能感受到，過去的一年對所有AI從業者、關注者來講是記憶深刻的一年，DeepSeek橫空出世，讓全國人民過了一個快樂的AI年，也讓所有大模型訓練者開啟了不知多少個不眠之夜，調整訓練方式，復現DeepSeek結果，當然也給我們帶來了巨大衝擊當然。從春節開始，到今年4月30日，經過多團隊的協同作戰，終於讓Ascend 910B/910C的推理能力達成了客戶的基本需求。在進入今天的具體分享之前，請容許我回顧去年的HC，我講到如下幾點：第一、智慧化的可持續，首先是算力的可持續；第二、中國半導體製造流程將在相當長時間處於落後狀態；第三、可持續的算力只能基於實際可取得的晶片製造製程；第四、人工智慧成為主導性算力需求，促使運算系統正在發生結構性變化；第五、開創運算架構，打造「超節點+叢集」算力解決方案持續滿足算力需求。但第五點沒有展開講，本來想講，但我的團隊不同意。今天，我想利用此機會，來把我去年HC沒有完成的任務完成，也算是答案卷。我今天分享的主題是：「以開創的超節點互聯技術，引領AI基礎設施新範式」，也是回答去年HC提到的第五點：如何開創運算架構，打造「超節點+叢集」算力解決方案來持續滿足算力需求。在展開今天主題前，回到DeepSeek對產業界、對華為的衝擊，DeepSeek開源後，我們的客戶對華為的昇騰發展指出了很多問題，也充滿了期待，並一直在給我們不斷地提建議。為此，經過內部的充分討論並達成共識，我們於2025年8月5日在北京專門舉辦了昇騰產業峰會，我代表華為給出了回應，在座的有的參加了，有的可能沒有參加。今天，我也利用此機會就主要的決定來向大家報告。主要有四點：一、華為堅持昇騰硬體變現；二、CANN 編譯器和虛擬指令集介面開放，其它軟體全開源，CANN基於Ascend 910B/C的開源開放將於2025年12月31日前完成，未來開源開放與產品上市同步；三、Mind系列應用使能套件及工具鏈全面開源，並於2025年12月31日前完成；四、openPangu基礎大模型全面開源。接下來回到今天的主題。儘管DeepSeek開創的模式可以大幅減少算力需求，但要走向AGI、要走向實體AI，我們認為，算力，過去是，未來也將繼續是人工智慧的關鍵，更是中國人工智慧的關鍵。算力的基礎是晶片，昇騰晶片是華為AI算力戰略的基礎。自2018年發表Ascend 310晶片，2019年發表Ascend 910晶片，到2025年，Ascend 910C晶片隨著Atlas 900超節點規模部署，為大家所熟悉。在過去幾年，客戶和夥伴們對昇騰晶片有很多訴求，對昇騰晶片也有很多期待。面向未來，華為的晶片路標是如何規劃的？想必是大家普遍關心的話題，也可能是最關心的內容。因此，今天，我將直入主題來介紹昇騰晶片及其路標。我很確定地告訴大家，昇騰晶片將持續演進，為中國乃至世界的AI算力構築堅固根基。未來3年，至2028年，我們在開發和規劃了三個系列，分別是Ascend 950系列，包括兩顆晶片：Ascend 950PR和Ascend 950DT，以及Ascend 960、Ascend 970系列，更多具體晶片還在規劃中。以下我分別介紹快要推出的和已規劃的4顆昇騰晶片。我們正在開發、且即將推出的晶片叫Ascend 950系列。我先介紹Ascend 950系列的晶片架構，Ascend 950 PR和Ascend 950 DT共用了Ascend 950 Die。與前一代昇騰晶片相比，Ascend 950 在以下幾個方面實現了根本性提升。第一，新增支援業界標準FP8/MXFP8/MXFP4等低數值精確度資料格式，算力分別達到1P和2P，提升訓練效率與推理吞吐。並特別支援華為自研的HiF8，在維持FP8的高效率的同時，精準度非常接近FP16。第二，大幅度提升了向量算力。這主要透過三個面向實現：其一，提升向量算力佔比；其二，採用創新的新同構設計，即支援SIMD/SIMT 雙程式設計模型，SIMD能夠像流水線一樣處理「大塊」向量，而SIMT便於靈活處理「碎片化」資料；其三，把記憶體存取顆粒度從512字節減少到128個字節減少到128個字節，從而讓記憶體存取。第三，互聯頻寬相比Ascend 910C提升了2.5倍，達到2TB/s。第四，結合推理不同階段對於算力、記憶體、訪存頻寬及推薦、訓練的需求不同，我們自研了兩種HBM，分別是：HiBL 1.0和HiZQ 2.0。不同的自研HBM與Ascend 950 Die合封，分別構成晶片Ascend 950PR：面向Prefill和推薦場景，以及Ascend 950DT：面向Decode和訓練場景。以下分別介紹。首先是我們的第一顆晶片，Ascend 950PR，主要面向推理Prefill階段和推薦業務場景。首先，我們發現，隨著Agent的快速發展，輸入上下文越來越長，首Token輸出階段佔用運算資源越來越多。其次是在電子商務、內容平台、社群媒體等業務應用中，要求推薦演算法具有更高的準確度和更低的時延，對運算能力的需求也越來越大。推理Prefill階段和推薦演算法都是運算密集型，對計算並行的能力要求高，但對記憶體存取頻寬的需求相對低。透過分級記憶體解決方案，推理Prefill階段和推薦演算法對本地記憶體容量的需求相對也不高。 Ascend 950PR 採用了華為自研的低成本HBM，HiBL 1.0，相比高性能、高價格的HBM3e/4e，能夠大大降低推理Prefill階段和推薦業務的投資。這顆晶片將在2026年第一季推出，首先支援的產品形態是標卡和超節點伺服器。接下來這一顆是Ascend 950DT，比起Ascend 950PR，它更注重推理Decode階段和訓練場景。由於推理Decode階段和訓練對互聯頻寬和訪存頻寬要求高，我們開發了HiZQ 2.0，使記憶體容量達到144GB，記憶體存取頻寬達到4TB/s。同時把互聯頻寬提升到了2TB/s。其次，支援了FP8/MXFP8/MXFP4/HiF8資料格式。Ascend 950DT 將在2026年Q4推出。第三顆是在規劃中的晶片Ascend 960。它在算力、記憶體存取頻寬、記憶體容量、互聯埠數等各種規格上相比Ascend 950翻倍，大幅提升訓練、推理等情境的效能；同時也支援華為自研的HiF4資料格式。它是目前業界最優的4bit精度實現，能進一步提升推理吞吐，並且比業界FP4方案的推理精度更優。Ascend 960將在2027年第四季推出。最後一顆是在規劃中的Ascend 970，這顆晶片的一些規格還在討論中。整體方向是，在各項指標上大幅升級，全面升級訓練和推理表現。目前的初步考量是，相較於Ascend 960，Ascend 970的FP4算力、FP8算力、互聯頻寬要全面翻倍，記憶體存取頻寬至少增加1.5倍。 Ascend 970計劃在2028年第四季推出。大家屆時可以期待它的驚人表現。這是剛才介紹的昇騰晶片的主要具體規格和路標，總體上，我們將以幾乎一年一代算力翻倍的速度，同時圍繞更易用，更多數據格式、更高頻寬等方向持續演進，持續滿足AI算力不斷增長的需求。可以看到，相較於Ascend 910B/910C，從Ascend 950開始的主要變化包括：引進SIMD/SIMT新架構，提升程式設計易用性；支援更豐富的資料格式，包括FP32 /HF32 /FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4/HiF4等；支援更大的互聯頻寬，其中950系列為2TB/s，970系列提升到4TB/s；支援更大的算力，FP8算力從950系列的1 PFLOPS提升到960的2 PFLOPS、970的4 PFLOPS；FP4算力從950的2 PFLOPS提升到960的4 PFLOPS、9708 PFLOPS；記憶體容量逐漸加倍，而記憶體存取頻寬將翻兩番。有了以昇騰晶片為基礎，我們就能夠打造出滿足客戶需求的算力解決方案。從大型AI算力基礎設施建設的技術方向來看，超節點已經成為主導性產品形態，並且正在成為AI基礎設施建設的新常態。超節點事實上就是一台能學習、思考、推理的計算機，物理上由多台機器組成，但邏輯上以一台機器學習、思考、推理。隨著算力需求的持續成長，超節點的規模也持續、快速增加。今年3月份，華為正式推出了Atlas 900超節點，滿配支援384卡。因為是超節點，這384顆Ascend 910C晶片，能夠像一台電腦一樣運作，最大算力可達300 PFLOPS。到目前為止，Atlas 900依然是全球算力最大的超節點。大家常聽到的CloudMatrix384超節點，是華為雲端基於Atlas 900超節點所建構的雲端服務實例。 Atlas 900超節點自上市以來，已累積部署超過300套，服務20多個客戶，涵蓋網路、電信、製造業等多個產業。可以說，Atlas 900於2025年，開啟了華為AI超節點的旅程。今天，結合我們已經推出或正在研發中的昇騰晶片，我將為大家帶來更多超節點和叢集產品。現在進入今天最令人興奮的時刻，就是新產品發布環節。今天我要發佈的第一款產品，Atlas 950超節點，基於Ascend 950DT打造。Atlas 950超節點支援8192張基於Ascend 950DT的昇騰卡，是Atlas 900超節點的20多倍，我們習慣稱呼的昇騰卡，每張卡對應一顆Ascend 950DT晶片，8192張昇騰卡等同於8192顆Ascend 950DT晶片。Atlas 950超節點滿配包括由128個計算櫃、32個互聯櫃，共160個機櫃組成，佔地面積1000平方米左右，櫃間採用全光互聯。總算力大幅提升，其中，FP8算力達8E FLOPS，FP4算力達16E FLOPS。互聯頻寬達到16PB/s，這個數字意味著，Atlas 950一個產品的總互聯頻寬，已經超過今天全球互聯網峰值頻寬的10倍有餘。Atlas 950超節點的上市時間是：2026年第四季。我們很自豪的看到，Atlas 950超節點，至少在未來多年都將保持是全球最強算力的超節點，並且在各項主要能力上都遠超業界主要產品。其中，相較於輝達同樣將在明年下半年上市的NVL144，Atlas 950超節點卡的規模是其56.8倍，總算力是其6.7倍，內存容量是其15倍，達到1152TB；互聯頻寬是其62倍，達到16.3PB/s。即使是與輝達計畫2027年上市的NVL576相比，Atlas 950超節點在各方面依然是領先的。算力、記憶體容量、記憶體存取速度、連網頻寬等能力的大幅增強，為大模型訓練效能和推理吞吐帶來顯著提升。相較於華為已推出的Atlas 900超節點，Atlas 950超節點的訓練效能提升17倍，達到4.91M TPS。透過支援FP4資料格式，Atlas 950超節點的推理效能提升達26.5倍，達到19.6M TPS。8192卡超節點並不是我們的終點，我們還在繼續努力。我今天發布的第二款超節點產品，Atlas 960超節點。基於Ascend 960，Atlas 960超節點最大可支援15488卡。 Atlas 960超節點由176個計算櫃，44個互聯櫃，共220個機櫃，佔地約2200平方公尺。Atlas 960超節點的上市時間是：2027年第四季。伴隨卡片的規模的再次升級，Atlas 960超節點讓我們在AI超節點的優勢再度增強。基於Ascend 960，其總算力、記憶體容量、連網頻寬在Atlas 950基礎上再翻倍。其中，FP8總算力將達到30E FLOPS，而FP4總算力將達到60 EFLOPS；記憶體容量達到4460TB，連網頻寬達到34PB/s。大模型訓練與推理的效能相比Atlas 950超節點，將分別提升3倍和4倍以上，達到15.9M TPS 和80.5M TPS。透過Atlas 950和Atlas 960，我們對於為人工智慧的長期快速發展提供永續且充裕算力，充滿信心。超節點已經重新定義AI基礎設施的範式，但不僅限於AI。在通用運算領域，我們也認為，超節點技術能夠帶來很大的價值。從需求角度考慮，金融核心業務等目前仍然有部分承載在大型機和小型機之上，相比普通伺服器叢集，它們對伺服器的性能和可靠性有更高的訴求，通用計算超節點在這兩點上正好切合需求。從技術角度考慮，超節點同樣可以為通算領域注入全新活力。因此，鯤鵬處理器主要圍繞支援超節點，更多核心、更高效能等方向持續演進。同時，透過自研的雙執行緒靈犀核，讓鯕鵬處理器能方便支援更多執行緒。2026年Q1，我們將推出Kunpeng 950處理器，包含兩個版本，分別是：96核心/192執行緒和192核心/384執行緒；支援通用運算超節點；安全性方面新增四層隔​​離，成為鯤鵬首顆實現機密運算的資料中心處理器。2028年Q1，鯤鵬處理器將在晶片微架構、先進封裝技術等領域持續突破關鍵技術，將再次推出兩個版本，分別是高效能版本，96核心/192線程，單核心效能提升50%+，主要面向AI host、資料庫等場景。以及高密版本，不少於256核心/512線程，主要面向虛擬化、容器、大數據、數倉等場景。接下來是今天我發布的第三款產品：TaiShan 950超節點，基於Kunpeng 950打造，全球首個通用運算超節點，其最大支援16節點，32個處理器，最大記憶體48TB，同時支援記憶體、SSD、DPU池化。這款產品不只是通用運算領域的技術升級，除了大幅提升通用運算場景下的業務效能，還能幫助金融系統破解核心難題。目前大型主機、小型主機替換的核心挑戰是資料庫分散式改造，而基於TaiShan 950超節點打造的GaussDB多寫架構，無需改造，但效能提升2.9 倍，最終可平滑取代大型主機、小型主機上的傳統資料庫。 TaiShan 950加上分散式GaussDB將成為各類大型主機、小型主機的終結者，徹底取代各種應用場景的大型主機和小型主機以及Oracle的Exadata資料庫伺服器。除了核心資料庫場景，TaiShan 950超節點在更廣泛的場景裡，表現也很亮眼：例如虛擬化環境的記憶體利用率提升20%，在Spark大數據場景，即時資料處理時間縮短30%。TaiShan 950超節點上市時間是：2026年一季度，敬請期待。超節點的價值，不僅體現在智算和通算傳統業務領域。網路產業廣泛應用的推薦系統，正從傳統推薦演算法向生成式推薦系統演進。我們可以基於TaiShan 950和Atlas 950打造成混合超節點，為下一代生成式推薦系統開啟全新架構方向。一方面，透過超大頻寬、超低時延互聯以及超大內存，混合超節點構成超大共享內存池，支援PB級推薦系統嵌入表，從而支撐超高維度用戶特徵；另一方面，混合超節點的超大AI算力，能夠支援超低時延推理和特徵檢索。因此，混合超節點是下一代生成式推薦系統的解決方案的全新選擇。大規模超節點把智算和通算的能力都推向新的高度，同時也對互聯技術提出了重大挑戰。華為作為聯接領域的領導者，當然不畏挑戰。在定義和設計Atlas 950、Atlas 960兩個超節點的技術規格時，我們遭遇了連網技術的巨大挑戰，主要在兩個方面：第一是如何做到長距離而且高可靠。大規模超節點機櫃多，櫃間聯接距離長，目前電互聯和光互聯技術都無法滿足需求。其中，目前的電互聯技術在高速時聯接距離短，最多隻能支援兩櫃互聯，而當前的光互聯技術雖然可以把長距離的多機櫃聯接在一起，但無法滿足可靠性需求。第二是如何做到大頻寬而且低時延。目前跨櫃卡間連帶寬低，和超節點的需求差距達5倍；跨櫃的卡間時延大，當前互聯技術最好只能做到3微秒左右，和Atlas 950/960設計需求仍然有24%的差距，當時延已經低至2~3個微秒時，已經提升物理極限，那0.1微秒的挑戰都很大。華為基於三十多年構築的技術能力，透過系統性創新，徹底解決了當前技術存在的問題，超標達成Atlas 950/960超節點的設計需求，使萬卡超節點成為可能。首先，為瞭解決長距離且高可靠問題，我們在互聯協議的物理層、數據鏈路層、網絡層、傳輸層等每一層都引入了高可靠機制；同時在光路引入了百納秒級故障檢測和保護切換，當出現光模組閃斷或故障時，讓應用無感；並且，我們重新定義和設計了光器件、光模組和互聯器件。這些創新與設計讓光互聯的可靠性提升100倍，互聯距離超過200米，實現了電的可靠與光的距離。其次，為瞭解決大頻寬且低時延問題，我們突破了多埠聚合與高密封裝技術，以及平等架構和統一協議，實現了TB級的超大頻寬，2.1微秒的超低時延。正是因為一系列系統性、原創性的技術創新，我們才攻克了超節點互聯技術，滿足了高可靠、全光互聯、高頻寬、低時延的互聯要求，讓大規模超節點成為了可能。為了達成Atlas 950/960超節點對互聯的技術要求，為了實現萬卡超節點還能是一台計算機，華為開創了超節點架構並開創了新型的互聯協議，能夠支撐萬卡級超節點架構。基於這個互聯協議的超節點架構的核心價值主張是：萬卡超節點，一台計算機，也就是說，透過該互聯協議，把數萬規模的計算卡，聯接成一個超節點，能夠像一台計算機一樣工作、學習、思考、推理。在技​​術上，我們總結認為，萬卡級超節點架構應該具備6個特徵，分別是匯流排級互聯、平等協同、全量池化、協定歸一、大規模組網、高可用性。我們為這個面向超節點的新型互聯協定取名為“靈衢”，英文名稱：UB，UnifiedBus今天，我們正式發布靈衢、UnifiedBus，一個超節點的互聯協定。同時，我宣佈，華為將開放靈衢2.0技術規格。為什麼從靈衢2.0開始開放？事實上，靈衢的研究是從2019年開始的，因為眾所周知的原因，先進製程不可取得，我們需要從多晶片上突破，希望把更多的運算資源連結在一起。我們取了一個名字叫UnifiedBus，簡稱UB，中文名字“靈衢”，意味著類似九省通衢，實現大規模算力的聯通。基於靈衢 1.0 的Atlas 900超節點自2025年3月開始交付，至今已商用部署300多套，靈衢1.0技術已充分驗證。在靈衢1.0的基礎上，我們繼續豐富功能，優化性能，提升規模，進一步完善了協議，形成了靈衢2.0，前面發布的Atlas 950超節點就是基於靈衢2.0。我們認為靈衢2.0具備了開放的條件，為了更廣泛地促進互聯技術發展和產業進步，今天華為決定開放靈衢2.0技術規範，歡迎產業界夥伴基於靈衢研發相關產品和部件，共建靈衢開放生態。我在去年HC會上強調過，基於中國可獲得的晶片製造工藝，我們努力打造「超節點+叢集」算力解決方案，來持續滿足算力需求。今天已經介紹了三個超節點產品。靈衢既為超節點而生，是針對超節點的互聯協議，也是建構算力群集產品最優的互聯技術。接下來為大家帶來兩個叢集產品：首先是，Atlas 950 SuperCluster 50萬卡叢集！Atlas 950 SuperCluster叢集由64個Atlas 950超節點互聯組成，把1萬多機櫃中的52萬多片昇騰950DT組成一個整體，FP8總算力可達524 EFLOPS。上市時間與Atlas 950超節點同步，即2026年Q4。在群集網路上，我們同時支援UBoE與RoCE兩種協議，UBoE是把UB協定承載在乙太網路上，讓客戶利用現有乙太交換器。相較於傳統RoCE，UBoE組網的靜態時延更低、可靠性更高，交換器和光模組數量都更節省，所以，我們推薦UBoE。這就是我們的Atlas 950 SuperCluster叢集。相較於目前世界最大的叢集xAI Colossus，規模是其2.5倍，算力是其1.3倍，是當之無愧的全世界最強算力叢集！無論是當下主流的千億稠密、稀疏大模型訓練任務，還是未來的兆、十兆大模型訓練，超節點叢集都可以成為性能強悍的算力底座，高效穩定地支援人工智慧持續創新。對應的，在2027年Q4，我們也將基於Atlas 960超節點，同步推出Atlas 960 SuperCluster，叢集規模進一步提升到百萬卡級，FP8總算力達到2 ZFLOPS！ FP4總算力達4 ZFLOPS。並且，它同樣也支援UBoE與RoCE兩種協議，在UBoE協議加持下，性能與可靠性同樣更優，並且，靜態時延和網絡無故障時間優勢進一步擴大，因此繼續推薦UBoE組網。透過Atlas 960 SuperCluster，我們將持續加速客戶應用創新，探索智慧水準新高。很高興今天為大家帶來一系列新產品，我們希望和產業界一起，以開創的靈衢超節點互聯技術，引領AI基礎設施新範式；以基於靈衢的超節點和叢集持續滿足算力快速增長的需求，推動人工智慧持續發展，創造更大的價值，謝謝！ （礦石商業評論）
華為徐直軍：昇騰晶片是華為AI算力戰略的基礎
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首發自研HBM記憶體！華為昇騰950/960/970晶片全公佈，全球最強超節點來了

在今日舉辦的華為全聯接大會2025上，華為輪值董事長徐直軍表示超節點成為AI基礎設施建設新常態，目前CloudMatrix 384超節點累計部署300+套，服務20+客戶。華為將推出全球最強超節點Atlas 950 SuperPoD，算力規模8192卡，預計於今年四季度上市。此外新一代產品Atlas 960 SuperPoD ，算力規模15488卡，預計2027年四季度上市。會上，徐直軍還發佈了全球首個通算超節點TaiShan950 SuperPoD，計畫2026年一季度上市。徐直軍稱，其將成為大型機、小型機終結者。此外，他還表示，算力過去是，未來也將繼續是，人工智慧的關鍵，更是中國人工智慧的關鍵。徐直軍還首次公佈了昇騰晶片演進和目標。他表示，未來三年，華為已經規劃了昇騰多款晶片，包括昇騰950PR、950DT以及昇騰960、970。其中昇騰950PR 2026年第一季度對外推出，該晶片採用了華為自研HBM。根據現場公佈的資訊，昇騰950PR晶片架構新增支援低精度資料格式，其中FP8/MXFP8/HIF8: 1 PFLOPS，MXFP4: 2 PFLOPS，重點提升向量算力，提升互聯寬頻2.5倍，支援華為自研HBM高頻寬記憶體，分為HiBL 1.0和HiZQ 2.0兩個版本。規格方面，HiBL 1.0容量128GB，頻寬1.6TB/s；HiZQ 2.0容量144GB，頻寬4TB/s。其中，昇騰950PR晶片採用950核心+HiBL 1.0記憶體，可提升推理Prefill（預填充）性能，提升推薦業務性能。昇騰950DT採用HiZQ 2.0記憶體，可提升推理Decode（解碼）性能，提升訓練性能，提升記憶體容量和頻寬。延伸閱讀：在大模型推理中，Prefill階段負責接收完整輸入資料（如文字或圖像），並計算快取。這一過程需要強大的算力支援，通常由高性能晶片完成。 該階段強調算力而非記憶體頻寬，因此更適合在HBM（高頻寬記憶體）晶片上運行。相比之下，後續的Decode階段更依賴高速記憶體傳輸和互聯方案。HBM（High Bandwidth Memory，高頻寬記憶體）是一種基於3D堆疊技術的先進DRAM解決方案，多層DRAM晶片垂直整合，顯著提升資料傳輸效率。具有超高頻寬與低延遲、高容量密度、高能效比等優勢，能協助快速處理資料密集型的AI任務。美國國際戰略研究中心（CSIS）AI專家艾倫（Gregory Allen）解釋，HBM對於製造先進AI晶片至關重要，價值約佔整體晶片的一半。AI推理需頻繁呼叫海量模型參數（如千億級權重）和即時輸入資料。HBM的高頻寬和大容量允許GPU直接訪問完整模型，可避免傳統DDR記憶體因頻寬不足導致的算力閒置。對於千億參數以上的大模型，HBM可顯著提升響應速度。當下，HBM已成為高端AI晶片的標配，訓練側滲透率接近100%，推理側隨模型複雜化加速普及。 (快科技)
首發自研HBM記憶體！華為昇騰950/960/970晶片全公佈，全球最強超節點來了
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路透社：中國團隊正在大規模維修老舊的AI晶片，用技術修復的方法來緩解晶片斷供的問題

散英魂寄千萬雄鷹翱翔神州，盡智魄載十億慧芯呼喚華夏。01 前沿導讀據路透社新聞報導稱，中國的技術團隊正在針對大規模的老舊輝達晶片進行修理維護工作。現在中國團隊所掌握的這些來自於輝達的H100、A100晶片，都是在美國禁令實施之前改採購的老舊產品，由於美國的對華封鎖，這些老舊晶片失去了輝達官方的技術維護。#輝達深圳地區大約有十幾家小公司針對輝達的ai晶片進行維修服務，其每月的處理數量高達500次以上。這種對老舊產品的技術維修，在一定程度上減輕了中國企業對於先進ai晶片的需求壓力，使其可以繼續採用美國的高算力晶片進行ai訓練。#ai02 產品修復正常投入訓練的GPU晶片，其綜合壽命為2-5年，隨後就需要官方對其進行維護保養。但是中國市場的A100、H100晶片長時間高負荷運行，極大壓縮了壽命時間。Meta公司用1.6萬張H100晶片組成的訓練叢集，曾經在54天內出現了400次的故障，其中大約有58%的故障都是因為硬體問題。在美國頒布了晶片禁令之後，中國市場上面所存在的老舊輝達晶片成為了唯一資源。持續高負荷的工作負載，將會導致晶片出現損耗，例如干導熱膏、風扇問題、PCB 上的元件疲勞以及 SXM 介面中的連接器引腳損壞或氧化。以上只是算力晶片可能出現的情況，實際上還會出現更複雜的問題。例如電子系統故障、大型GPU或HBM封裝下的焊點裂紋，甚至HBM記憶體退化。除了模具開裂、中介層分層等致命的硬體故障無法修復之外，其他的問題均可以通過技術手段進行修復。對於這種外觀破損的產品，輝達官方也是不被列入保修範圍之內的。據網易科技所發佈的新聞報告顯示，一位在深圳從事晶片維修的商家自2024年開始涉足ai晶片的維修之後，門店每天的維修需求龐大，生意火爆。為了應對日益龐大的維修需求，該商家專門成立了一家新公司，專門處理ai晶片的維修訂單，每個月大約要維修500塊以上的輝達晶片。為了驗證其維修的精準程度，商家的維修中心還配備了一個可以容納256台伺服器的機房，以此來對維修之後的ai晶片進行技術驗證。雖然中國企業已經推出了類似作用的ai級晶片產品，但是受制於性能和產能的劣勢，使用輝達晶片來訓練ai依然是目前的主流選擇。03 市場需求2022年，在輝達最新的H100晶片發佈之前，美國政府就宣佈在一段時間後，對中國企業進行產品的禁售。這不但限制了H100晶片的對華出口，而且還將兩年前發佈的A100晶片一併封鎖。按照美國的政策規定，不允許輝達繼續為中國市場上面的受限產品提供售後服務，這也順勢催生出了中國本土的維修產業鏈。前段時間，美國政府允許輝達的H20晶片對中國進行出口。雖然這塊晶片被美國解除了禁令，但是其算力性能較弱，相當於H100晶片20%的性能，是輝達專供於中國市場的特供晶片。美國瑞傑金融集團（Raymond James）的分析師曾指出，輝達H100晶片的每塊售價在2.5萬美元—3萬美元之間，如果因產能受阻或是出口管制引起搶購熱潮，那麼輝達所有算力晶片的售價將會大幅度提升。據財聯社記者通過多方採訪證實，H20系列的價格增速最為明顯。一台內建8塊H20晶片的訓練叢集，其綜合售價已經達到了110萬元，相較於2024年的售價漲幅至少10萬元。這對於許多中國公司來說，相較於購買H20晶片所獲得的技術效率，還不如去採購本土的ai晶片，或者找技術機構去維護老舊的ai產品。輝達算力卡經銷商對財聯社記者表示，對於中國市場來說，H20晶片是主流，其次是A100和H100。由於A100和H100均被美國進行了出口管制，只有H20被允許出口，所以H20的售價被進一步拉高。華為的昇騰晶片雖然在算力性能上面與H20不相上下，但是受限於產能，昇騰晶片還無法完全吃下H20晶片的市場。在中國國產晶片產能受阻、H20晶片有限供應的情況下，催生出維修老款輝達晶片的技術團隊。這些專注於維修算力晶片的團隊，在一定程度上緩解了中國企業對於高算力晶片的需求。 (逍遙漠)
路透社：中國團隊正在大規模維修老舊的AI晶片，用技術修復的方法來緩解晶片斷供的問題
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