#超節點
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2026全球AI晶片峰會，9月20-21日上海見！

大會：GACS 2026 如果你身處AI晶片、超節點叢集、AI 記憶體技術、具身智能、大模型與 Agentic AI等一線，9月20-21日在上海舉辦的【全球AI晶片峰會】，絕對不容錯過。 這場AI晶片年度大聚會，由智東西發起、智猩猩主辦、芯東西協辦。60+位重磅嘉賓、2天議程、1場開幕式+3大論壇+5場閉門研討會+展覽區——主辦方將這份沉甸甸的議程細細梳理，為你提煉出最不容錯過的10大亮點。 距離大會開幕僅剩4天，最後的參會購票通道即將關閉。下滑查收硬核劇透，9月20-21日，我們上海見！
2026全球AI晶片峰會，9月20-21日上海見！
科技#GACS 2026#全球AI晶片峰會#AI晶片
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超節點產業鏈全景分析報告

核心資料 核心結論 超節點從概念驗證邁入規模化放量元年，2026年出貨破萬套 WAIC 2026集中展示，白皮書發佈，三季度起規模交付
超節點產業鏈全景分析報告
科技#超節點#產業鏈#算力
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大廠押注NPO！ 騰訊、阿里下場，輝達都坐不住了

NPO是目前“最容易第一步達到、對整個產業鏈生態擾動最小”的技術方案。 隨著大模型推理和智能體應用逐漸成為主流，AI算力競爭正從單晶片性能比拚轉向系統級效能的綜合較量，超節點逐漸成為行業的主流形態，WAIC 2026期間隨處可見的超節點方案就是最好的證明。 超節點方案中，高頻寬、低時延、低功耗互連網路正成為釋放AI算力的重要基礎。NPO（近封裝光學）作為新一代智算光互連關鍵方案，是超大規模智算叢集及智算超節點提升頻寬、降低能耗的關鍵技術，對支撐中國人工智慧基礎設施發展意義重大。 近期，NPO技術熱度持續攀升，WAIC 2026期間，騰訊雲宣佈將在第四季度部署NPO超級節點，中際旭創等光模組龍頭表示他們的客戶將NPO作為重要技術路線，甚至是輝達也公開表態將提供NPO方案。更值得一提的是，NPO的標準化也進入快車道，為規模部署提供有力支撐。
大廠押注NPO！ 騰訊、阿里下場，輝達都坐不住了
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梁文鋒：華為950超節點可平替輝達GB300

近日，DeepSeek創始人梁文鋒的會議紀要原文在網路上流傳，其中包含他對未來AI行業規模的判斷，以及對國產算力現狀、AI公司的最終利潤、大模型競爭的終局、關於AGI的技術路線等判斷。 在談到國產晶片與生態時，梁文鋒認為，國產AI晶片替代現在是有歷史性機會的，國產AI晶片的硬體和生態都沒有問題，唯一有問題的是產能不夠。他還特別提到了華為最新發佈的950超節點，認為950超節點在性能和價格上可以完全平替輝達的GB200、GB300。 近日在世界人工智慧大會上，華為首次線下展出昇騰950超節點（Atlas 950 SuperPoD），該產品基於靈衢互聯協議和超節點架構，實現業界最大1024卡規模，提供1 EFLOPS FP8 、2 EFLOPS FP4算力，擁有256TB全域統一記憶體編址空間，依託TB級NPU互聯超大頻寬與3μs 超低RTT時延，突破叢集內計算、記憶體等各類資源的通訊瓶頸。 以下為網傳梁文鋒觀點摘錄：
梁文鋒：華為950超節點可平替輝達GB300
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AI超節點：大模型時代算力基建終極範式，AI產業新一輪核心革命

當下AI產業的競爭，早已不再是單一晶片、單台伺服器的比拚，而是大規模算力叢集協同能力的終極博弈。隨著兆參數大模型迭代、AI算力需求指數級爆發，傳統分散式算力架構的通訊延遲、資源割裂、效率低下等痛點徹底凸顯，超節點（SuperPod）順勢成為全球AI算力基建的全新標準範式，也是本輪中國國產算力升級的核心突破口。 一、通俗讀懂超節點：不是算力堆砌，是算力系統重構 很多人誤以為超節點就是多台伺服器、多張算力晶片的簡單疊加，實則完全不同。根據行業權威白皮書標準化定義：超節點是通過高速專屬互聯協議，整合海量AI加速卡，實現跨節點統一記憶體編址、資源池化調度，邏輯上融為一體的超級計算系統。 簡單白話解讀：傳統算力叢集，是無數台獨立電腦協同工作，裝置之間資料傳輸慢、調度割裂、損耗極高；而超節點，是把上千張GPU/NPU算力晶片，通過高速互聯技術“焊成一台超級電腦”，所有算力、記憶體、頻寬資源全域共享、統一調度，徹底打破單裝置算力上限。
科技#AI超節點#AI算力基建#AI產業
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直擊WAIC：大模型邁入兆參數時代，中國國產AI超節點上演“群雄逐鹿”

當前，全球大模型參數規模已正式邁入兆等級，算力需求隨之水漲船高，傳統單機櫃已難以承載如此龐大的計算任務。 2026世界人工智慧大會（WAIC）上，算力基建、超節點、光互連成為今年大會最受關注的議題之一。 沐曦股份、摩爾線程、燧原科技、壁仞科技中國國產AI晶片四小龍紛紛亮出各自的超節點產品，形成“群雄逐鹿”的態勢。超聚變、海光資訊、新華三等伺服器產業鏈企業也進行了相關展示。此外，曦智科技、東方算芯、清微智能等新興晶片廠商亦攜相關成果亮相。 當前，全球大模型參數規模已正式邁入兆等級，算力需求隨之水漲船高，傳統單機櫃已難以承載如此龐大的計算任務。超節點方案應運而生，通過高速互聯技術將數十、數百乃至上千顆AI晶片整合為統一的計算系統，使眾多晶片如同一顆“超級GPU”般協同運作，成為支撐大模型訓練與推理的關鍵底層基礎設施。
直擊WAIC：大模型邁入兆參數時代，中國國產AI超節點上演“群雄逐鹿”
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【MWC 2026】華為發佈：Atlas 950 超節點叢集！FP8 精度：8 EFLOPS算力之深度洞察！

當地時間2026年3月2日，MWC 2026巴塞隆納展會迎來重磅炸場時刻——華為計算產品線總裁張熙偉首次在海外發佈全新Atlas 950 SuperPoD超節點叢集，這款被稱為“算力巨無霸”的產品，以單系統8192顆昇騰950DT晶片、8 EFLOPS（FP8精度）總算力、1152TB超大記憶體的強悍規格，直接刷新全球超節點叢集的性能紀錄，甚至全面超越輝達未來規劃機型，成為應對兆級大模型訓練、多模態場景落地、智能體網際網路建設的核心算力底座。不同於行業內部分超節點“單純堆硬體”的粗放模式，Atlas 950的核心競爭力在於系統級架構創新與全鏈路技術最佳化，其背後是華為在晶片、互聯協議、軟體生態等領域的長期技術積累。此次發佈不僅彰顯了華為在算力基礎設施領域的全球領先地位，更將深刻影響全球算力產業鏈格局，推動AI算力從“雲端集中式”向“端雲協同式”深度轉型。本文將從叢集核心架構拆解、關鍵技術深度剖析、算力產業鏈影響、行業意義與未來展望四個維度，全方位解讀Atlas 950超節點叢集的技術價值與產業影響，兼顧技術性、科學性與原創性，助力讀者看透這款“算力巨無霸”的核心競爭力。一、核心架構拆解 打破傳統侷限，建構“平等互聯+資源池化”的算力新範式Atlas 950超節點叢集的強悍性能，絕非單純依靠8192顆晶片的堆疊，而是源於其革命性的系統級架構設計——打破傳統以CPU為中心的馮諾依曼架構，建構“全平等互聯+記憶體統一編址+資源池化”的全新架構範式，實現“計算、通訊、儲存”三位一體的高效協同，從根源上解決了傳統算力叢集“規模越大、效率越低”的行業痛點。其核心架構可分為三大層級，各層級協同聯動，構成完整的算力支撐體系：01. 硬體基礎層：晶片叢集+模組化設計，兼顧規模與靈活硬體基礎層是Atlas 950算力輸出的核心載體，以昇騰950DT晶片為核心，採用“模組化堆疊+全光互聯”的設計思路，實現算力規模與部署靈活性的雙重平衡，具體細節如下：核心晶片方面，Atlas 950搭載的昇騰950DT晶片，是華為專為超大規模AI訓練與推理Decode階段最佳化的專用NPU晶片，雖然受限於製程工藝，單卡性能仍處於追趕國際頂級產品的階段，但通過叢集化協同，實現了“量變到質變”的突破。該晶片支援FP4、FP8等低精度計算格式，可根據任務需求動態切換，兼顧算力性能與能耗控制，為叢集的高算力、低功耗運行提供基礎支撐。叢集部署方面，Atlas 950採用“單櫃64卡”的模組化基本單元，最大可擴展至8192張昇騰950DT卡高速互聯，規模是華為此前昇騰384超節點的20多倍。這種模組化設計的優勢在於，可根據使用者算力需求靈活擴容，從8卡到8192卡實現無縫擴展，既適配中小型企業的輕量化算力需求，也能滿足大型智算中心、營運商的超大規模算力需求，降低算力建設的門檻與成本。儲存與算力匹配方面，1152TB的超大記憶體並非簡單的容量疊加，而是採用“記憶體池化”設計，將所有節點的記憶體資源整合為統一的共享資源池，實現記憶體統一編址——就像圖書館藏書統一編號，無需複雜的資料遷移流程，即可實現跨節點資料的快速調取，避免算力浪費，真正實現“計算不等待通訊”，這也是其能夠支撐兆級大模型訓練的關鍵前提之一。02. 互聯傳輸層：“靈衢”協議+全光互聯，破解通訊瓶頸傳統算力叢集的核心痛點的是“通訊瓶頸”——隨著晶片數量增加，節點間的通訊延遲會急劇上升，算力利用率大幅下降，甚至出現訓練中斷的情況。Atlas 950之所以能實現8192顆晶片的高效協同，核心在於其搭載了華為自研的“靈衢”（UnifiedBus）互聯協議與全光互聯技術，建構了“低時延、高頻寬、高可靠”的互聯傳輸體系。“靈衢”互聯協議是此次發佈的核心技術突破之一，它將匯流排從伺服器內部擴展到整機櫃、跨機櫃，替代傳統乙太網路互聯，實現了通訊效率的量級提升：相比傳統互聯協議，通訊頻寬提升15倍，單跳通訊時延從2微秒降至200納秒，降低10倍；同時，該協議支援長距離高可靠全光無損互聯，櫃間頻寬實現10倍提升，跨櫃卡間往返時延從7μs降低到3μs，徹底打破了銅纜互聯的距離和頻寬限制，讓數千個機櫃像一塊晶片一樣協同工作。全光互聯技術的應用進一步強化了互聯傳輸能力，Atlas 950的互聯總頻寬突破16.3PB/s，這一數字相當於當前全球網際網路峰值頻寬的10倍有餘，意味著節點間的資料傳輸速度實現質的飛躍，能夠輕鬆支撐超大規模資料的即時互動，為兆級大模型的分佈式訓練提供了堅實的通訊保障。值得注意的是，華為已將“靈衢”互聯協議的600頁詳細技術規範全面開放，截至目前下載量已接近2.4萬次，助力產業界夥伴依託該技術打造相關產品，共建開放共贏的算力生態。03. 軟體調度層：全端協同+智能調度，最大化釋放算力價值硬體的強悍性能需要軟體生態的支撐，Atlas 950搭載華為全端自研的軟體調度體系，涵蓋異構計算架構CANN、作業系統openEuler、AI框架MindSpore等核心元件，實現“硬體-軟體-演算法”的全端協同，最大化釋放算力價值。其中，CANN異構計算架構作為“算力調度中樞”，通過分層解耦，將算子庫、加速庫、圖計算、程式語言等軟體程式碼全部開源，支援Triton、PyTorch、vLLM等業界主流開放原始碼專案，大幅提升了開發者的易用性，能夠根據不同任務需求，動態調度叢集的算力、儲存、通訊資源，實現資源的最優分配。MindSpore AI框架則針對Atlas 950的架構特點進行了深度最佳化，支援超大規模模型的分佈式訓練，可自動拆分訓練任務，分配到不同的晶片節點，提升訓練效率。此外，Atlas 950還支援“朝推夜訓”錯峰調度模式與“訓推共池”技術，可根據白天推理、夜間訓練的業務特點，動態調整算力分配，大幅提升算力利用率；同時，其內建的智能維運系統，可即時監控叢集的運行狀態，及時排查故障，保障叢集的穩定運行，降低維運成本。二、關鍵技術深度剖析 四大核心突破，實現“以系統補單點”的跨越式發展Atlas 950超節點叢集之所以能在核心指標上全面領先全球同類產品，關鍵在於四大核心技術突破，華為通過系統級創新，繞開了先進製程的限制，實現了“以通訊補算力、以系統補單點”的戰略，在叢集性能上實現對國際主流產品的全面反超，具體技術突破如下：01. 突破一：平等計算架構，打破CPU中心瓶頸傳統算力叢集採用“CPU為中心”的架構，所有計算、儲存、通訊任務都需要經過CPU中轉，導致通訊延遲高、算力利用率低，尤其是在超大規模叢集中，這一問題更為突出。Atlas 950創新採用“平等計算架構”，讓CPU、NPU、記憶體單元、儲存單元等6大元件實現平等互聯，無需經過CPU中轉，直接進行資料互動，大幅提升通訊效率。這種架構的核心優勢在於，將計算任務的重心從CPU轉移到NPU，充分發揮NPU在AI計算中的優勢，同時讓各元件各司其職、高效協同，使整個超節點在邏輯上像一台電腦一樣工作。實測資料顯示，相比傳統CPU中心架構，Atlas 950的算力利用率提升30%以上，訓練中斷率降低90%，徹底解決了傳統叢集“規模越大、效率越低”的痛點。02. 突破二：多精度算力自適應調節，兼顧性能與能耗Atlas 950支援FP4、FP8、FP16、BF16等多種計算精度，可根據任務類型動態切換，實現“性能與能耗”的最優平衡——在大模型訓練場景，採用FP8精度，實現8 EFLOPS的總算力，滿足超大規模模型的訓練需求；在高並行推理場景，採用FP4精度，算力提升至16 EFLOPS，同時降低能耗，適配推薦系統、智能互動等高頻推理場景。這種多精度自適應調節技術，並非簡單的精度切換，而是通過軟體演算法的最佳化，在降低精度的同時，最大限度保證推理精度不損失。實測資料顯示，Atlas 950在FP4精度下的推理性能，較昇騰384超節點提升26.5倍，達到19.6M TPS；訓練性能提升17倍，達到4.91M TPS，能夠輕鬆支撐LLaMA 3、Qwen等千億級、兆級大模型的訓練與推理。03. 突破三：記憶體統一編址+資源池化，實現算力高效利用兆級大模型訓練的核心需求之一，是海量資料的快速讀取與互動，傳統叢集的記憶體分散管理模式，會導致資料遷移成本高、讀取延遲高，嚴重影響訓練效率。Atlas 950採用“記憶體統一編址+資源池化”技術，將所有節點的記憶體、儲存資源整合為統一的共享資源池，實現跨節點資料的“零遷移”讀取。具體而言，記憶體統一編址技術讓不同節點的記憶體擁有統一的地址空間，開發者無需關注資料儲存在那個節點，即可像訪問本地記憶體一樣，快速調取跨節點資料，大幅降低資料遷移成本；資源池化技術則可根據任務需求，動態分配記憶體、儲存、算力資源，避免資源閒置，實現算力利用率的最大化。1152TB的超大記憶體池，能夠輕鬆容納兆級大模型的參數，無需頻繁進行資料讀寫，大幅提升訓練效率。04. 突破四：全光無損互聯，破解長距離通訊難題超大規模叢集的部署，往往需要跨機櫃、長距離互聯，傳統銅纜互聯存在訊號衰減嚴重、頻寬有限、功耗高的問題，無法滿足8192顆晶片的高效協同需求。Atlas 950採用“全光無損互聯”技術，結合“靈衢”互聯協議，實現了長距離、高頻寬、低時延的通訊突破。全光互聯技術以光纖為傳輸介質，相比銅纜，訊號衰減更小、傳輸距離更遠、頻寬更大，同時功耗降低40%以上；無損傳輸技術則通過流量控制、差錯校驗等演算法，避免資料傳輸過程中的丟包，確保通訊的可靠性。此次Atlas 950的互聯總頻寬達到16.3PB/s，是輝達2026年下半年計畫上市的NVL144的62.7倍，即便對標輝達2027年計畫上市的NVL576，互聯頻寬依然領先16.3倍，徹底破解了超大規模叢集的長距離通訊難題。三、算力產業鏈影響 啟動全鏈條協同，推動國產算力全球化突圍Atlas 950超節點叢集的發佈，不僅是華為自身技術實力的體現，更將對全球算力產業鏈產生深遠影響——其核心邏輯是“以系統級創新帶動全鏈條發展”，推動算力產業鏈從“單點競爭”向“全鏈條協同”轉型，同時助力國產算力實現全球化突圍，帶動上游製造、中游配套、下游應用全線受益，具體影響可分為三個層面：01. 上游：帶動國產晶片、材料、封測產業升級，強化供應鏈自主可控Atlas 950的核心硬體依賴昇騰950DT晶片，而該晶片實現了從設計、製造、封裝到核心元件的全鏈路國產化，將直接帶動上游國產晶片製造、封測、核心材料產業的升級，強化中國算力供應鏈的自主可控能力。晶片製造環節，昇騰950DT晶片由中芯國際獨家代工，採用N+3工藝（5nm等效），目前良率已達到40%-60%，隨著Atlas 950的規模化落地，將進一步帶動中芯國際先進工藝的產能釋放與技術迭代；封測環節，長電科技作為昇騰950DT晶片的核心封測廠商，採用Chiplet封裝技術，國產化率達到90%以上，將受益於晶片出貨量的增長，進一步提升封測技術水平；核心材料環節，天科合達、天岳先進的碳化矽襯底，雅克科技的HBM前驅體，華正新材的高頻覆銅板等，均為昇騰950DT晶片的核心供應商，將隨著Atlas 950的量產，實現產能與技術的雙重提升。此外，Atlas 950的規模化部署，還將帶動國產HBM記憶體、高速連接器等核心元件的需求爆發，推動相關企業加大研發投入，提升產品競爭力，逐步打破國外企業的壟斷。02. 中游：拉動伺服器、光模組、液冷等配套產業放量，形成協同生態Atlas 950超節點叢集的部署，需要伺服器、光模組、液冷裝置等中游配套產品的支撐，將直接拉動相關產業的放量增長，形成“超節點+配套”的協同生態。伺服器領域，高新發展（擬收購華鯤振宇）、拓維資訊、神州數位、烽火通訊等華為昇騰核心夥伴，將為Atlas 950提供定製化伺服器整機，隨著Atlas 950的上市，這些企業的伺服器出貨量將大幅提升；光模組領域，光迅科技、中際旭創等企業為Atlas 950提供400G/800G光模組，支撐全光互聯需求，將受益於超節點的規模化部署，實現光模組產能的釋放；液冷領域，高瀾股份、川潤股份、英維克等企業的液冷方案已通過華為認證，適配Atlas 950的高密度算力需求，可將PUE降至1.15以下，隨著超節點的落地，液冷裝置的需求將迎來爆發式增長。同時，華為堅持開源開放戰略，將“靈衢”互聯協議、CANN異構計算架構等核心技術開源，將吸引更多中游企業參與到配套產品的研發與生產中，完善中游配套生態，降低產業整體成本。03. 下游：賦能千行百業AI升級，推動算力變現與場景落地Atlas 950超節點叢集的強悍性能，將為下游各行業的AI升級提供核心算力支撐，推動算力從“基礎設施”向“生產要素”轉型，實現算力的規模化變現，具體應用場景涵蓋六大核心領域：一是大模型訓練與推理，依託8 EFLOPS算力與1152TB記憶體，Atlas 950可支撐千億級、兆級大模型的全流程訓練，同時滿足高並行推理需求，目前已有43個業界主流大模型基於昇騰預訓練，200多個開源模型適配昇騰生態；二是政務與智慧城市，賦能政務資料處理、智能監管、公共服務最佳化，例如常州移動昇騰雲平台已實現水域智能監測、電瓶車梯控預警等場景落地；三是金融科技，支撐量化交易、風控建模、智能客服，適配六大行等金融機構核心系統，推動金融信創落地；四是醫療與生物製藥，助力醫療影像分析、藥物研發、基因測序，依託高算力實現精準分析與高效建模；五是工業與具身智能，賦能智能製造、機器人協同、工業質檢，同時支撐人形機器人等具身智能場景的感知與協同能力落地；六是網際網路與算力服務，適配搜尋推薦、AI雲服務、智算中心建設，為字節等網際網路企業提供自主可控算力支撐，降低算力外采成本。此外，Atlas 950預計將於2026年上半年在國內發佈，四季度正式上市，其規模化落地將進一步降低各行業的算力門檻，推動AI技術在千行百業的深度滲透，釋放算力的產業價值。四、行業意義與未來展望重構全球算力格局，助力AI原生時代落地MWC 2026上華為Atlas 950超節點叢集的發佈，不僅是一款產品的亮相，更標誌著全球算力競爭進入“系統級創新”的新階段，其行業意義主要體現在三個方面：其一，打破國際算力壟斷，實現國產算力的全球化突圍。長期以來，全球超大規模算力叢集市場被輝達等國外企業壟斷，而Atlas 950在核心指標上全面超越輝達未來規劃機型，證明了國產算力在系統級創新領域的領先實力，打破了國外企業的技術壟斷，為全球算力產業提供了新的選擇，也推動中國算力技術走向全球。其二，推動算力產業從“單點競爭”向“全鏈條協同”轉型。Atlas 950的發佈，帶動了上游晶片、材料、封測，中游伺服器、光模組、液冷，下游應用等全鏈條的協同發展，形成了“硬體-軟體-生態-應用”的完整產業閉環，推動中國算力產業鏈向高品質發展轉型，強化供應鏈自主可控能力，規避地緣政治風險。其三，支撐AI原生時代落地，助力千行百業智能化升級。當前，AI技術已邁入智能體網際網路時代，兆級大模型、具身智能等場景對算力提出了更高要求，Atlas 950的發佈，為這些場景的落地提供了堅實的算力底座，推動AI技術從“實驗室”走向“產業端”，加速千行百業的智能化升級，助力營運商從移動網際網路邁向智能體網際網路。從未來展望來看，隨著Atlas 950的規模化上市，預計將引發全球超節點叢集的技術迭代，更多企業將聚焦系統級創新，推動算力性能的持續提升；同時，華為開源開放的戰略，將吸引更多全球開發者與企業參與到昇騰生態建設中，完善國產算力生態，推動國產算力在全球市場的份額持續提升。此外，隨著AI技術的持續迭代，Atlas 950還將不斷最佳化升級，進一步提升算力性能、降低能耗、拓展應用場景，同時帶動算力產業鏈上下游的技術創新與產業升級，為全球AI產業的發展提供更加強勁的算力支撐。可以預見，Atlas 950的發佈，將成為國產算力崛起的重要里程碑，推動全球算力格局進入“中國引領、全球協同”的新階段。 (AI雲原生智能算力架構)
【MWC 2026】華為發佈：Atlas 950 超節點叢集！FP8 精度：8 EFLOPS算力之深度洞察！
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【MWC 2026】出海硬剛輝達!華為昇騰950超節點及液冷架構解析

01. 華為攜950 SuperPoD出征海外,MWC展會硬剛輝達昨天,在 2026 年巴塞隆納世界移動通訊大會上，華為計算產品線總裁張世偉發佈了最新的 SuperPoD 產品 Atlas 950 SuperPoD、TaiShan 950 SuperPoD 以及一系列計算解決方案，標誌著這些產品首次在全球亮相。華為Atlas 950 SuperPoD專為人工智慧資料中心部署而設計，整合了8192顆華為昇騰950 DT晶片，是華為最新的高性能人工智慧基礎設施產品。此次活動將為華為提供向海外客戶展示其人工智慧解決方案的機會，報告補充道，SuperPoD計畫於2026年第四季度商用。除了Atlas系統外，華為還展示通用計算平台TaiShan 950 SuperPoD，以及包括TaiShan 500和TaiShan 200在內的下一代伺服器。02. 叢集級人工智慧：華為Atlas 950 SuperPoD揭秘在聊華為的950前,先簡單梳理下華為昇騰AI晶片出貨節點。25年9 月 18 日，在華為全聯接大會 2025 上，華為輪值董事長徐直軍公佈了最新的 AscendAI 晶片路線圖。根據路線圖顯示，華為在25年 Q1 已經推出了 Ascend910C，2026 年 Q1 推出全新的 Ascend950PR晶片，2026 年 Q4 推出 Ascend950DT，2027 年 Q4 推出 Ascend960 晶片，2028 年Q4 推出 Ascend970 晶片。關於華為的Atlas 950 SuperPoD的架構特點: 華為為其SuperPoD開發了一種名為UnifiedBus的新型互連架構，旨在與NVIDIA的NVLink競爭。在基於 UnifiedBus 的 Atlas 950 SuperPoD 每個機櫃整合 64 個 NPU，最高可擴展至128個機櫃,也是就 8,192 個 NPU，可以為為大規模人工智慧訓練和高並行推理提供卓越的性能。與傳統叢集相比，它顯著提升了模型訓練效率、可靠性和推理性能。950超節點整機櫃是通過正交架構，可實現零線纜電互聯，採用液冷接頭浮動盲插設計做到零漏液，其獨創的材料和工藝讓光模組液冷可靠性提升一倍。其創新的 UB-Mesh 遞迴直連拓撲網路架構，支援單板內、單板間和機架間的 NPU 全互聯，以 64 卡為步長按需擴展，最大可實現 8192 卡無收斂全互聯。03. 液冷唯一標配!華為950超節點液冷用量及架構解析華為950 Atlas SuperPoD採用面向大規模AI訓練場景的超節點架構設計。該系統由8192張 Huawei Ascend 950昇騰加速卡構成，單機櫃配置64張加速卡，總體由128個電腦櫃和32個互聯機櫃組成，整套系統共計160個機櫃，形成完整的大規模AI算力叢集。在散熱方案上，Atlas 950 SuperPoD全面採用全液冷架構設計，不提供風冷版本選配，出廠即為液冷機櫃。這一策略表明，隨著算力密度和功耗持續提升，液冷已從傳統的可選配置升級為基礎架構能力。通過全液冷部署，系統能夠實現更高的功率密度、更優的能效表現以及更穩定的運行環境，滿足大模型訓練等高強度負載的長期運行需求。同時，統一液冷形態也有助於提升系統交付效率與維運標準化水平，降低複雜度，體現出當前AI資料中心從“風液混合”向“全液冷”演進的趨勢。整機櫃架構方面，華為950採用高密度超節點設計。單機櫃由16台1U伺服器構成，總計整合64顆NPU晶片，整櫃設計功耗約75kW，已進入典型高密度液冷部署區間。在散熱方案上，整體採用冷板式液冷架構，對核心高功率器件進行直接液冷覆蓋，以保障在高算力負載下的穩定運行與能效表現。在系統架構層面，該方案機櫃內部不配置Rack級CDU（機架內CDU），而是採用機櫃式CDU進行統一冷卻液分配與控制。這種集中式CDU部署方式有利於提升維護便利性與系統一致性，同時減少機櫃內部空間佔用，最佳化結構佈局。伺服器方面，華為950平台採用分佈式獨立冷板架構，在每一顆NPU上均配置單獨冷板，實現對高功率核心器件的精細化散熱管理。據業內資訊顯示，當前華為尚未大規模引入MLCP技術，而是以成熟穩定的單級冷板方案為主，以兼顧可靠性與工程可落地性。在管路設計上，華為採用EPDM材質的液冷軟管，強調柔性與裝配便利性，並未像 NVIDIA 那樣大量採用不鏽鋼金屬波紋管結構。同時，在連接方式上，華為引入浮動接頭設計，以緩解裝配公差、熱膨脹及振動帶來的機械應力，從而提升系統長期可靠性。值得關注的是，華為950方案中液冷覆蓋範圍進一步擴大。此前液冷主要集中於CPU/NPU等核心晶片，本次方案則將光模組納入液冷散熱體系。在超節點（Supernode）架構下，光互連密度與頻寬需求顯著提升，光器件功耗持續攀升，傳統風冷逐漸難以滿足熱管理要求。隨著高速光模組（如800G及以上）功耗進入更高區間，液冷正從“可選方案”向“必選路徑”轉變，這也標誌著伺服器液冷從核心計算晶片向系統級關鍵器件全面擴展。更多液冷前沿趨勢，液冷大會現場呈現 2026年4月14日至15日，第五屆資料中心液冷峰會暨展覽會將在上海舉行。本次大會由零氪主辦，聚焦AI時代資料中心散熱技術升級與產業生態協同，吸引了包括整機廠、晶片廠、資料中心營運商及核心裝置供應商在內的產業鏈頭部企業參與，預計2000位行業專家參與。 (零氪1+1)
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