华为 AI 算力集群新突破：技术革新与设计优化的双重奏
时间：2025-05-09 访问量：1201
2025 年 4 月，华为在安徽芜湖举办的 “华为云生态大会 2025” 上，推出了全新的 CloudMatrix 384 超节点集群，这一基于新型高速总线架构的 AI 基础设施架构，在多项关键指标上实现了重大突破，已在芜湖数据中心规模上线。
CloudMatrix 384 超节点集群采用 384 颗昇腾芯片构建，通过全互连拓扑架构实现芯片间高效协同，可提供高达 300 PFLOPs 的 BF16 密集算力，接近英伟达 GB200 NVL72 系统的两倍。在内存容量和带宽方面同样表现出色，总内存容量超出英伟达方案 3.6 倍，内存带宽也达到 2.1 倍，为大规模 AI 训练和推理提供了更高效的硬件支持。在实际测试中，其单卡解码吞吐量达到 1920 tokens/s，与英伟达 H100 集群持平，而成本仅为后者的三分之一。在硅基流动的千亿参数模型训练中，该技术减少 30% 算力浪费，证明国产架构已具备挑战国际顶尖水平的能力。
自 2019 年推出全球最快的 AI 训练集群 Atlas 900 后，华为便开启了在 AI 算力领域的进击之路。Atlas 900 在权威的 Resnet - 50 测试中成绩全球第一，为华为在 AI 计算领域赢得了广泛的关注和认可。而 CloudMatrix 384 超节点集群的推出，是华为在 AI 算力领域的又一次重大突破，进一步巩固了其在该领域的领先地位。
集成电路产业自诞生起便与创新、技术积累紧密相连。技术是其发展的根基，企业需着重技术创新，降低对工艺进步和 EDA 工具的依赖程度。“以 14nm 甚至 28nm 工艺达成 7nm 芯片性能，方为高手”，这句话深刻道出设计优化的重要性。
例如，华为 Mate 60 手机、长江存储 3D NAND 存储器便是绝佳例证。在 ICCAD 2022、2023 会议上，魏少军博士多次强调优化设计与路径创新对先进芯片生产的关键作用。当下，部分人盲目追求制程，认为 3nm 工艺性能必然强劲，实则不然。从跑分数据来看，DUV 7nm 工艺的新麒麟芯片性能超越 EUV N4 工艺的高通骁龙 888、8gen+ 芯片，足见设计优化对性能提升的显著成效。
西方一些未曾经历物资匮乏和技术封锁的企业，难以理解设计优化的价值，简单堆砌芯片数量与电力，忽视架构优化。这般短视致使 OpenAI 在与 DeepSeek 的竞争中败下阵来，O3 mini 的中文思考过程更是令人咋舌。
华为在 AI 算力领域的成功也离不开其在系统级创新方面的优势，包括网络架构、光学互联和软件优化等方面的创新，使得其产品能够充分发挥集群算力，满足超大规模 AI 计算需求。
尽管昇腾、麒麟等芯片尚未达到完美，未采用 EUV 及 3nm 工艺，但未来发展空间巨大。回溯天河 2、神威・太湖之光超算在被禁运芯片后，凭借本土申威芯片撑起算力排行榜的往昔，如今国产算力集群已踏上独特发展之路，未来定不甘居人后。
时间回溯至 2019 年 9 月 18 日，华为全链接大会开幕，轮值董事长胡厚崑阐述华为 AI 战略，重磅推出 Atlas 900 AI 训练集群，称其为全球最快。在权威 Resnet - 50 测试中，Atlas 900 凭借卓越性能勇夺全球第一桂冠。
Atlas 900 的横空出世，只是华为在 AI 与高算力集群领域众多成就之一。早期高算力芯片多用于挖矿，而华为已提前布局。虽在大语言模型话题热度上不及 OpenAI，但在 to B 业务领域，华为早已凭借深厚技术积累与卓越产品解决方案，一路领跑。
到 2025 年，华为在科技与 AI 发展方面优势尽显。在科技上，华为突破传统芯片制造的束缚，以创新架构和优化设计实现算力的大幅提升，打破国外技术垄断。在 AI 发展上，从Atlas 900的率先布局，到 CloudMatrix 384 超节点集群的性能超越，华为构建起了完备且先进的 AI 算力体系，能够更好地支撑 AI 模型训练、推理等复杂任务，为 AI 产业发展提供强劲动力。
华为在算力领域的探索，是国产科技突破重重困境、不断向上的缩影。未来，华为将凭借这些强大优势，在算力的星辰大海中，开辟出更为广阔的天地，持续引领全球 AI 科技发展潮流，为人类科技进步贡献更多中国智慧与力量。