深夜突發！超越輝達H100 ！華為昇騰 910D 人工智慧晶片深度分析！ 2025

在全球人工智慧晶片競爭白熱化的背景下，華為即將推出的昇騰 910D 晶片成為行業焦點。作為對標輝達高端 AI 晶片的國產新銳，昇騰 910D 不僅承載著技術突破的使命，更有望重塑 AI 晶片市場格局。當前，華為已啟動該晶片的測試接洽工作，計畫於 5 月獲取首批樣本，標誌著國產 AI 晶片向高端領域發起新挑戰。

一、昇騰 910D 對比 910 晶片的優勢

（一）架構革新與算力躍升

昇騰 910D 採用了深度最佳化後的自研架構，相比早期的昇騰 910B，在架構層面進行了深度改良。通過精簡約 30% 的冗餘電路 ，讓晶片的運算效率大幅提升，半精度算力達到 320 TFLOPS。而昇騰 910B 的半精度算力遠低於這一數值，這種架構使得昇騰 910D 在處理大規模矩陣運算、複雜神經網路模型訓練時，能夠更加高效快速地完成任務，顯著縮短運算周期。

（二）散熱與功耗的雙重最佳化

昇騰 910D 搭載了先進的液冷散熱技術，支援晶片在 45℃高溫下仍能全速運行，功耗卻僅為 350W。反觀昇騰 910C，可能在散熱技術上相對傳統，導致其在高負載執行階段溫度升高，影響晶片性能發揮，且功耗較高。

（三）叢集互聯性能提升

昇騰 910D 每秒能搬運 4TB 資料，實現晶片間的高速通訊，使得多晶片並聯組成的叢集算力密度提升 5 倍 。相比之下，昇騰 910 其他規格晶片在叢集協作時，資料傳輸速度和協同效率較低。這種強大的叢集互聯性能，讓昇騰 910D 在支撐大型 AI 叢集運算，如文心一言這樣的大語言模型訓練時，能顯著縮短訓練周期，提高模型迭代速度。

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二、橫向對標：昇騰 910D 與國產競品的實力較量

三、國際競爭：昇騰 910D 與全球主流晶片的多維對比

（一）性能參數全面超越

與輝達 H100 相比，昇騰 910D 在半精度算力上提升 25%（320 TFLOPS vs 256 TFLOPS），功耗降低 50%（350W vs 700W）。通過 5 晶片並聯方案，其在文心一言訓練中縮短周期 27%，自動駕駛模型迭代速度提升 1.8 倍，展現出強大的計算效能。

（二）成本與生態雙重優勢

成本競爭力：單價 14.5 萬元較 H100 的 24 萬元降低 40%，液冷系統成本較風冷降低 20%，顯著降低企業部署成本。

本土生態適配：針對中文 NLP 任務最佳化，文言文翻譯精準率提升 12%，更貼合國內應用場景；依託 MindSpore 框架建構的生態體系，在資料安全與本地化部署上具備天然優勢。

（三）全球競品對標分析

華為昇騰 910D 晶片的推出，不僅是技術層面的重大突破，更是國產 AI 晶片在全球市場的重要戰略佈局。隨著該晶片從測試走向商用，其有望憑藉性能、成本、生態的綜合優勢，加速國產替代處理程序，推動全球 AI 產業進入全新的競爭格局。未來，昇騰 910D 能否引領行業變革，值得持續關注。 (AI雲原生智能算力架構)