“芯片问题其实没必要不安 ，用叠加和集群等步骤 ，推算了局上与最先进水平是相当的 。”近期 ，华为总裁任正非的一次公开发声 ，加强了社会各界对中国AI发展的信心 。
我们都知路 ，中国已经形成了“百模千态”的大模型产业 ，有多个大模型走在全球前列 。但无论AI产业若何发展 ，算力都是驱动模型演进的底子动力 。随着表部技术关闭步步紧逼 ，国产算力能否担任大用？是否只能做推理而不能做复杂训练？好多人其实内心没底 。
“我们单芯片还是落后美国一代 ，我们用数学补物理 ，非摩尔补摩尔 ，用群推算补单芯片 ，在了局上也能达到实用情况 。”任正非的公开发声 ，给国内AI产业吃下了一颗“放心丸” 。
带着对国产算力发展的关切 ，观察者网与华为2012尝试室的技术专家的做了一次互换 ，我们相识到 ，昇腾算力不仅实现推理机能全球当先 ，同时系统不变性也维持在高水平 ，能高效训出世界一流的万亿参数大模型 。尤其是CloudMatrix 384超节点技术 ，以系统补单点 ，从堆芯片到拼架构 ，主题指标比肩英伟达 ，成为中国AI发展的坚实算力底座 。
在表部造裁围堵下 ，芯片问题就像“达摩克里斯之剑”一样 ，一向悬在中国产业界头上 。尤其随着中美AI竞争愈发强烈 ，美国一方面极力遏造中国先进芯片造作的能力 ，另一方面又不休收紧对英伟达高端芯片的出口管造 ，试图让中国AI产业在“算力囚笼”遏制步不前 。
但危中也有机 。行业的发展趋向是 ，当Transformer这样的大型神经网络模型横空出世 ，万亿参数模型起头涌现 ，对算力和显存的需要呈爆炸式增长 ，单个GPU甚至单个服务器都难以招架 ，集群算力成为大势所趋 ，这也给中国用系统步骤解决算力困境带来契机 。
说起“系统论” ，老一辈中国人可能并不陌生 。钱学森的《论系统工程》 ，主题思想就是把钻研对象看做一个整体而不是孤立的点 ，通过整体优化添补单点落后 。
华为造裁中得救 ，正是受到系统工程的启发 。技术专家对观察者网暗示 ，算力基础设施是复杂的系统 ，华为把各个部门买通了 ，在内部组织了算力会战 ，把华为云、模型、底座、芯片、硬件工程、基础软件的研发力量集结在一路 ，跨部门作战 ，深度协同 。这样的环境和机造 ，可能产生协同效应和系统工程的整合 ，实现了“大杂烩”技术的有效利用和协同创新 。
基于系统工程 ，华为构建了巨型算力基础设施CloudMatrix 384超节点 ，通过全对等高速互联架构 ，让384张昇腾卡能够像一台推算机一样工作 。它的算力总规模达300Pflops ，是英伟达旗舰NVL72的1.7倍 ；网络互联总带宽达269TB/s ，迸注伟达NVL72提升107% ；内存总带宽达1229TB/s ，迸注伟达NVL72提升113% 。更关键的是 ，它还能扩大为蕴含数万卡的Atlas 900 SuperCluster超节点集群 ，未来能够支持更大规模的模型演进 。
“超节点是复杂系统 ，单卡的技术指标并不代表系统的效力 ，我们‘系统工程’ ，要达到的是系统最佳 ，而不是单点最强 。解决这些超复杂系统的问题必要懂理论 ，如系统论 ，节造论 ，信息论 ，推算数学等 ；同时 ，我们通过数学的步骤对推算系统进行建模、仿真 ，设法子把每一部门都用起来 ，做到不浪费 ，各个部门美满共同 ，高效协同 。”华为技术专家暗示 。
我们都知路 ，芯片造作遵循着“摩尔定律” ，但前提是获取先进的设备资料 。在造裁围堵下 ，华为通过复杂系统优化 ，实现了“非摩尔补摩尔”的成效 ，让单芯片短板不再是造约 。
华为技术专家指出 ，单芯片造程从7纳米到5纳米、3纳米、2纳米 ，每代机能提升不超过20% ，总体能提升50%左右 � ；ü咝У某诘阆低� ，提升了芯片算力利用率 。“MoE大模型训练 ，我们以前MFU（模型算力利用率）是30% ，业界也是差不多这个水平 ，我们最新颁布的数据提升到41% ，尝试室是45%多 。从30%提升到45% ，利用率相当于提升了50% 。在硬件什么也没有扭转的情况下 ，通过系统工程的优化 ，资源的高效调度 ，肯定水平添补了芯片工艺的不及 。”
随着大模型Scaling Law（尺度定律）的持续演进 ，整个AI行业产生了巨量算力需要 。但是传统的推算集群已经呈显炜颈 ，无限度的堆卡并不能带来算力的线性提升 ，反而会产生“内存墙”、“规模墙”和“通讯墙”的问题 。这是由于在集群内部 ，算力卡之间和服务器之间并不是独立工作 ，而是必要边推算边“沟通” ，若是通讯能力跟不上 ，就会出现算力闲置 。
从前8年间 ，单卡硬件算力增长了40倍 ，但节点内总线带宽只增长了9倍 ，跨节点的网络带宽只增长了4倍 ，这使得集群网络通讯成为当前大模型训练和推理的最大挑战 。因而若是不能提升通讯效能 ，单纯把384张昇腾卡堆起来 ，推算成效并不愿定就比72张英伟达卡更好 ，由于卡间和服务器间的通讯开销会抵消算力增长的收益 ，导致有效算力不升反降 。
作为算力产业先行者 ，英伟达早早意识到这个问题 � ；迫恃淖龇ㄊ� ，把之前消费级显卡上的NVLink技术移植到推算集群中 ，相当于给GPU之间搭建一条“专用超宽车路”并且把多颗GPU、CPU、高带宽内存、NVLink/NVSwitch等高度集成 ，打造了NVL72超节点 。
但问题是 ，NVLink只能用于英伟达自家GPU之间的通讯 ，节点内的NPU、FPGA等非GPU异构硬件 ，并不能走这条“超宽车路” ，还是要通过效能较低的PCIe和谈走CPU中转 ，同季节点之间通过以太网/InfiniBand等和谈跨机互联 ，在巨量推算中也存在带宽堵点 。
分歧于这种做法 ，华为CloudMatrix 384超节点对推算架构进行沉构 ，彻底突破了传统以CPU为中心的冯诺依曼架构 ，创新提出了“全对等架构” 。它通过3168根光纤和6912个400G光�？楣菇烁咚倩チ芟� ，并把总线从服务器内部扩大到整机柜、甚至跨机柜 ，最终将CPU、NPU、DPU、存储和内存等资源全数互联和池化 ，这样做就能去除掉了繁多的中转环节 ，从而实现真正的点对点互联 ，进而实现更大的算力密度和互联带宽 。
“西方是继承发展 ，任总形象地迸作为‘百纳衣’ ，就是衣服破了以来不休地打补丁 ，和谈分歧 ，互通要转换的 ，包头套包头 ，有效载荷就很幼了 。我们沉新界说了对等的架构 ，统一了所有的通讯和谈 ，互通就不必要转换 ，提升了有效载荷 。”华为技术专家对观察者网说路 。
华为构建了这么壮大的昇腾算力 ，现实利用成效怎么样？尤其是在英伟达高端算力被关闭的情况下 ，昇腾算力到底能不能给中国AI发展带来底气和信心？这是行业内表真正关切的 。
关注产业发展的估计都把稳到了 ，华为从5月中旬起头密集披露一批技术汇报 。从中不难发现 ，昇腾算力不仅可能支持工业级推理能力 ，实现Day0迁徙、一键部署 ，还高效训练出了72B、718B等分歧尺寸的盘古大模型 。同时颁布了盘古Ultra MoE模型架构和训练步骤的技术汇报 ，披露大量技术细节 ，充分展示了昇腾在超大规模MoE训练机能上的逾越 。
相比推理 ，大模型训练对算力基础设施的要求更高 。在单芯片落后一代的情况下 ，系统工程依然是华为得救的抓手 。好比在超大规模MoE模型训练过程中 ，面对系统拥塞、资源不匹配的问题 ，华为创造性地对推算、内存、通讯的极致优化调度 ，并结合昇腾特点的亲和设计和数学算法创新 ，实现了超等并行 ，获得“动态指标”的提升 。例如万卡昇腾集群上 ，训练做到了万卡集群41%的算力利用率 ，98%的集群可用性 ，95%的线性度 ，这些都是用户使用中能感触到的真实算力 。
率直讲 ，大规模推算集群最终比拼的就是综合能力 ，而不是单芯片能力 。好比在散热这块 ，大量芯片堆在一路会产生巨大热量 ，散不出去的话就会导致系统瘫痪 。再好比在光通讯领域 ，光纤固然有高带宽和高速度的优势 ，但功耗高且比力脆弱 ，一个幼问题都可能导致系统断联 。
“钻营整体最优 ，系统工程是每个厂商钻营的指标 ，就看能不能做到 。超节点架构要全互联、不收敛、大带宽、低时延 ，还要有软件系统把资源治理起来 ，实现超等并行和高效调度 ，要让系统安稳工作 ，必要有大动态的供电 ，高效的散热蹬撞件工程能力 。”华为技术专家说路 。
华为几十年在电子信息领域 ，尤其是硬件工程和基础软件方面有很深的堆集 ，不仅在光通讯领域领跑行业 ，并且散热工程也是行业最强 ，有能力把复杂系统做好 。或许10年前 ，华为就在海表设立钻研所 ，专门钻研热理论和热工程 ，86个尝试室中有一个是热学尝试室 ，不论是液冷还是风冷 ，已经是业界最当先的水平 ，这些都成为大规模训练高靠得住的坚实保险 。
在云推算中心 ，华为云为超节点建设了全科专业医生“昇腾云脑” ，还打造了恒温“训练基地” ，选取液冷冷板散热技术 ，让冷媒直接接触发热部件 ，散热效能比传统风冷提升了50% 。再加上iCooling智能温控系统 ，每五分钟动态调整战术 ，无论表部温度怎么变动 ，都能让数据中心维持最佳状态 。最终 ，数据中心的能效比PUE做到1.12 ，比行业均匀节能70% 。
“竞争力要上去 ，最终打铁还需自身硬 。我们会充分满足国内客户的必要 ，不会掉链子 。”华为技术专家对观察者网暗示 ，“CA88理想也是这样 ，通过实切其实的技术改进 ，把竞争力提上去 ，让客户用起来、用好 ，这是我们致力的方向 。最难题的时辰已经从前了 ，这次披露也让各人感触到了CA88盛开和进取 ，加强客户对CA88信心 。”
在行业中 ，华为是少有的既做算力基础设施 ，又做基础大模型的 。这样的优势是 ，模型和算力底座团队能够深度协同 ，通过模型的训练 ，发显熹中的挑战和算力问题 ，牵引算力改进 ，算力改进又支持模型训推的进取 。这样的牵引和支持驱动机造 ，更容易发现深档次的问题 。
华为同时也是盛开的 。技术专家对观察者网坦言 ，昇腾算力支持“百模千态” ，蕴含千问、DeepSeek等国内大模型都盛开支持 ，华为把训练盘古过程中的创新技术和规划毫无保留地披露出来 ，有有关的代码、技术文档 ，还派专家到现场去支持客户 ，支持他们用好昇腾 。
“我们大模型toC利用是使能华为手机竞争力的提升为主 ；toB行业像矿山、钢铁、电力、交通、能源、医疗、金融、港口等是CA88主战场 ，跟客户没有利益矛盾关系 ，所以客户也不不安 。”华为技术专家坦言 ，在行业智能化利用方面 ，华为沉点聚焦关系到国计民生的国度“关基行业” ，同时各行各业的需要也城市全力满足 ，支持好中国在AI时期的算力需要 。
不仅对客户维持盛开 ，华为也对开发者和高校深度盛开底层能力 。好比昇腾异构推算架构CANN ，对峙深度盛开战术 ，一路头就支持PyTorch、TensorFlow等业界开源的框架 ，目前深度贡献开发者已有6000多人 ，通过在操作系统、算子算法、整图优化及加快库等各个层面持续创新 ，与互联网、运营商、金融等30多个同伴 ，开发了260多个高机能算子 。
“华为每年在基础钻研上投入很大 ，基础钻研我们是很盛开的 ，除了自己钻研 ，也大力赞助高校 ，与高校结合钻研和技术合作 ，‘一杯咖啡吸收宇宙能量 ，一桶浆糊粘接世界智慧’ ，不休沉淀组织能力 ，做到‘根深’ 。CA88科学家、专家也会深刻业务的会战 ，把理论和技术利用到业务中 ，创造性解决现实业务难题 ，提升产品竞争力 ，创造贸易价值 ，实现‘壹’ 。在华为 ，我们把钻研和创新有机地结合起来 ，实现‘根深壹’ 。”华为技术专家暗示 。
“盛开会促使我们越发进取 。”任正非的这一概想不仅合用于国度 ，同样合用于企业 �Ｄ芄凰� ，正是对峙盛开和创新 ，才使得华为不休获得技术突破 ，在单点技术被限度的时辰 ，通过系统工程沉获优势 。在日益复杂的国际环境下 ，昇腾算力平台在训练和推理上的亮眼阐发 ，不仅给行业提供了英伟达之表的新选择 ，也为中国AI产业发展吃下了一颗“放心丸” 。
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