剛剛,華為昇騰960超節點提前登場!韜定律立功性能翻倍,劍指英偉達

2026年9月17日 05:34
站內 AI 整理稿

作者 | 李水青 編輯 | 心緣 9月17日上海報道,昨日,華為監事會主席郭平關於“華為ICT與計算的目標是成為‘英偉達’”的內部訪談內容剛剛刷屏,今日,華為就對外放出了憋了一年的算力“大招”。在剛剛開幕的華為2026年全聯接大會上,華為靈衢互聯架構及超節點集群方案重磅亮相,華為推出了昇騰960DT芯片、昇騰960超節點、鯤鵬950超節點升級、OceanStor M900記憶存儲、靈衢全光交換設備等一系列AI基礎設施新品。華為副董事長、輪值董事長汪濤現場宣佈,昇騰960DT芯片將提前就緒。該芯片支持2 PFLOPS(FP8)、4 PFLOPS(FP4)算力,相比上代實現翻倍性能。

汪濤稱,該芯片目前研發超預期,預計2027年一季度將就緒。華為昇騰系列芯片的提前就緒離不開韜定律。依託這一 “時間縮微” 替代 的創新方向,華為昇騰系列芯片將繼續堅持一年一代的演進節奏。在2028年和2029年,華為將陸續推出昇騰970和980芯片,來實現算力性能繼續翻倍。汪濤還透露,華為昇騰910C超節點已部署超過1000套,昇騰950超節點已經開始規模商用。本次發佈的更深層焦點——靈衢UnifiedBus,是華為整個算力底座的統一互聯總線協議。

華為常務董事、ICT BG CEO楊超斌在演講中提到,基於靈衢UnifiedBus的單集群可支持100萬顆AI處理器,10萬卡集群的模型浮點算力利用率(MFU)從20%提升至35%。汪濤談道:“AI變革的速度超過歷史上任何一次技術革命,智能世界正加速到來。”強大的AI基礎設施是智能世界的堅實底座,為此華為堅持聚焦打造智能世界的硅基黑土地,包括“AI戰略的核心是算力,堅持硬件變現”、“超節點+集群,打造中國堅實算力底座”等七大戰略。生態方面,汪濤宣佈華為昇騰已經跨越生態拐點,CANN社區月活開發者突破5000多名,外部開發者首次超越了內部開發者,佔總開發者數量的61%。

華為鯤鵬生態全球開發者超過了416萬,支持了560多個全球的開源項目;openEuler(開源歐拉)的裝機量也超過了2000萬套,成為中國服務器操作系統份額第一。一、打破10萬卡集群通信牆,華為憋了一年的大招來了 大模型邁向10T級參數規模,超節點是AI基礎設施建設的必然選擇。汪濤認為,10萬卡算力集群即將成為訓練SOTA模型的標準配置,但也面臨巨大挑戰:大規模跨節點通信開銷巨大,導致MFU(模型浮點算力利用率)提升困難,集群整體有效算力遠低於卡數簡單相加的理論值。因此,圍繞減少通信佔比來優化計算系統架構,是構建一套高效率的AI基礎設施的合理技術選擇。

華為的超節點設計的理念,是以一套協議平等連接超節點內所有組件,支持跨物理服務器的統一內存編址,並採用近銅遠光的這種互聯方式,從而使數萬顆芯片之間的通信有近乎線性的帶寬與時延。它像一臺計算機一樣工作,能夠有效提升MFU。為了打造這套複雜的系統,首先要有能夠平等連接集群內所有組件的互聯協議。這就是華為在去年HC大會上推出的靈衢UnifiedBus,相關技術規範已經全面開放。今天,以靈衢UnifiedBus為核心的全新超節點“全家桶”重磅登場。

二、靈衢一統、11芯撐起、昇騰960面世:華為超節點衝向百萬卡 汪濤繼續談道,基於靈衢UnifiedBus,華為目前已打造了超節點和超節點集群開發11顆關鍵芯片。1、11顆芯片撐起超節點,昇騰960DT來了 在所有芯片中,昇騰芯片是整個系統中的核心部件。汪濤現場宣佈推出昇騰960DT芯片。該芯片支持2 PFLOPS(FP8)、4 PFLOPS(FP4)算力,片上HBM最大可支持288GB,帶寬可以支持到9.6TB每秒,能實現翻倍性能。該芯片目前研發超預期,比原計劃目標提前三季度,預計2027年一季度將就緒。

昇騰960PR將進一步支持8 PFLOPS的FP4算力,比原計劃提前一季度,預計2027年的三季度可以準備就緒。未來,華為昇騰系列芯片將繼續堅持一年一代的演進節奏。在2028年和2029年,華為將陸續推出昇騰970和980芯片,依託韜定律的創新方向來實現算力規格繼續翻倍,仿真帶寬、仿真容量、互聯帶寬等也會大幅提升。汪濤還現場展示了基於靈衢UnifiedBus的超節點集群11顆關鍵芯片,主要包括以下四類: (1)計算類芯片,包括鯤鵬CPU、昇騰NPU,它是關鍵的計算芯片,承擔著最重要的計算功能。

(2)互聯類芯片,它不僅有Scale-out平面,大容量的交換芯片,更要有Scale-up平面的低時延的交換芯片。同時它面向未來跨櫃的高速互聯,還必須要有能夠實現高速光互聯的芯片。(3)存儲類的芯片,除大家熟知熟知的介質控制控制器芯片。華為為AI的KV Cache專門打造了Smart Storage Unit,以實現平等的一跳直達的緩存系統。(4)還有各類管理功能的套片,來實現複雜系統中各方面的協調與管理。汪濤稱,正是有了這11顆關鍵芯片,華為才能夠為AI打造更有競爭力的超節點和集群。

2、推出業界首個量產NPO,昇騰960超節點衝上4096卡 電互聯無法支持跨櫃超節點,更大規模的超節點需要光互聯技術持續創新。為此,華為今日宣佈推出業界首個量產NPO(近封裝光學)光引擎——Hi-ONE,以“靈衢UnifiedBus+Hi-ONE”構建可規模擴展的超節點互聯繫統。汪濤宣佈,全球首個7.2Tbps NPO光引擎Hi-ONE實現規模量產,這是業界首個量產的NPO產品,是目前行業最大傳輸能力的NPO產品,也是唯一實現內置光源的NPO產品,它能把高帶寬、高可靠、低時延和低功耗完美的融為一體。今日,華為還正式推出業界首個採用NPO的超節點——昇騰960超節點。

單個昇騰960超節點可實現4096卡規模,最大可提供8 EFLOPS FP8的算力,實現高達1PB的HBM容量,系統無故障運行的時間提升1倍,系統可用度可以達到99.8%。昇騰960風冷超節點和液冷超節點分別將於2027年Q2和Q3上市。3、鯤鵬超節點:4096節點、256TB統一內存池,Agent啟動快30倍 海量Agent併發與交互,需要通算超節點,為此華為鯤鵬超節點全新升級。隨著Agent應用的深入,智算系統中CPU和NPU的計算負荷發生了較大的變化。一方面,多Agent交互需要秒級啟動、數十萬個沙箱,需要毫秒級的沙箱拉起的速度。

同時多Agent的海量信息檢索也需要與之匹配的向量檢索性能,單服務器需要數十萬的TPS(每秒事務處理數)。為此,華為將超節點的架構引入了通算系統,通過超節點的內存統一編制,把多臺通用算力的服務器的內存形成一個統一的共享內存池,可以顯著提升Agent沙箱啟動的速度和提升Agent向量檢索的性能,並提升整個AI Infer的資源利用效率。去年,華為發佈了全球首個通算超節點——泰山950 SuperPoD,很多客戶進行了規模部署。今天,鯤鵬超節點將全面升級,基於靈衢,最大支持4096節點,形成高達256TB的統一內存池。鯤鵬超節點可顯著加速Agent的性能。

10萬級別的沙箱啟動,相比傳統服務器方案提升30倍,沙箱密度進一步提升25%;在複雜的向量檢索場景下,實現檢索效率比傳統服務器性能倍增,達到30萬TPS。4、推出AI記憶存儲方案,KV Cache時延降超50% Agent與長序列需要多層次KV Cache架構,華為基於靈衢打造了AI記憶存儲OceanStor M900。華為OceanStor M900搭載靈衢UnifiedBus總線,支持直連華為L3.5層的PB級KV Cache解決方案。業界通常採用是PCIe加RoCE互聯的L3.

5層的存儲系統,其GPU或NPU訪問SSD池需要5次數據搬運,華為的OceanStor M900只需要1次數據搬運,I/O時延和首token時延可降低超過50%。同時華為的OceanStor M900可將SSD的讀寫壽命提升16倍,從底層來保障KV Cache的高命中率和常溫可靠。▲OceanStor M900液冷節點 5、靈衢+二層CLOS組網,華為打造100萬卡超大規模集群 基於靈衢UnifiedBus+二層CLOS靈活組網,華為打造了100萬卡的超大規模集群。超節點集群是由多個超節點通過Scale out網絡交換機互聯形成的一個大的集群。

昇騰960超節點最大規格為4096張NPU卡,多個NPU超節點通過華為的靈衢網絡來連接在一起,能構建一個更大規模的超節點集群。超節點集群支持多種組網模式:一是採用兩層CLOS單平面組網,華為可以實現3.2萬張昇騰960卡的高效互聯。二是採用兩層CLOS多平面組網,華為最大集群規模可達到51.2萬張昇騰960。華為要發揮“計算+通信”綜合優勢,打造Agentic時代的超節點集群,加速10萬億大模型訓練和推理。這樣的超節點集群具備三大特徵: (1)以靈衢UnifiedBus來統一互聯,把多種互聯協議統一為靈衢協議,來大幅度減少協議的轉換開銷。

(2)它將昇騰超節點、鯤鵬超節點以及KV Cache等子系統對等互聯。(3)華為能提供多層次高帶寬大容量的存儲系統,且各類KV Cache均可一跳直達,來滿足系統中各類熱溫冷的KV Cache需求,最大化來提升整個資源的利用效率。二、四大舉措推進AI入端、上車、進家,構築新一代通信網絡 輕量化終端,也會成為智能入口。過去,傳統的終端為用戶提供單體功能。未來,AI將重構終端和人機的關係,圍繞人來構建融合的智能空間。人和智能體要相互生,AI入端正在全面加速。

以手機為例,端側模型的參數從2026年到2030年將實現10倍的這樣的躍遷,從17B-30B將很快提升到70-100B,端側的算力也有望從20-80Tops提升到180-200Tops。華為將從四個方面來構建能力: 1、通過“麒麟+昇騰”組合,來實現端側算力的自給自足。2、通過“盤古+三方大模型”來實現端側智能,好用易用。最近,華為在全新發布的華為Mate X2非凡大師上,首先商用了原生的盤古MoE全國產大模型,參數量為30B,激活參數為2B,主打智能、安全、快速。

3、HarmonyOS不僅是萬物互聯的操作系統,也將是智能無處不在的Agent OS,華為將從系統底層架構、運行機制、交互邏輯方面全面重構,來支撐Agent和人共生共用。4、華為豐富的AI生態,是小藝系統智能體的枝繁葉茂的基礎。今年6月華為開發者大會上,華為發佈了鴻蒙智能體框架,將全面開放北向應用和南向設備AI接入的能力。華為將重點圍繞智能手機、AI PC、車和家庭場景來打造四大端側算力平臺,通過端端算力的協同和端雲算力的協同來,構築分佈式的群體智能,圍繞個人移動空間、辦公空間、車空間和家空間,提供一體的、連續的智能服務。物聯生態方面,開源鴻蒙生態規模已經超過13億。

汪濤稱,AI Coding大幅提升了華為終端的開發效率,輕智能終端的時代已經來臨。圍繞“用算”,汪濤最後還提出構築新一代通信網絡,將算力連接在一起,最終形成硅基黑土地。他提到。AI時代的通信網絡將圍繞運算,以及5G或6G、萬兆光網等新興通訊技術,從中心到邊緣、再到終端,面向不同用戶按需提供網絡的連接能力,保障智能觸達每一個人、家庭和企業。三、華為鯤鵬開發者超416萬,昇騰跨越生態拐點,私有云公有云兼顧 構建開源開放的算力生態,是華為的核心戰略。汪濤宣佈,截至目前,華為鯤鵬生態全球開發者超過了416萬,全球生態合作伙伴超過了7200家,支持了560多個全球的開源項目。

openEuler(歐拉)的裝機量也超過了2000萬套,成為中國服務器操作系統市場份額第一。同時,華為昇騰已經跨越生態拐點。CANN已成為中國最活躍的AI開源社區,社區月活開發者突破了5000多名,外部開發者首次超越了內部開發者,佔總開發者數量的61%;基於昇騰的原生訓練模型已超過40個。其生態已經覆蓋了90多個主流的三方社區,如PyTorch、Triton、vLLM、VRR等,在Linux基金會的大力支持下,昇騰已經成為繼英偉達、AMD和英特爾之後,在PyTorch官網上可以直接安裝的算力平臺。當前AI算力仍處於供不應求的狀態,如何提升算力利用率,是AI產業發展我們面臨的共同的挑戰。

不同的應用場景、不同的創新模式、不同的智能化階段,對算力供給的模式提出了多樣性的需求。汪濤稱,華為面向千行百業打造硅基黑土地,通過算力基礎設施和雲服務兩種方式,也就是兩套核心能力,以靈活的算力供給來滿足客戶的智能化需求。結語:靈衢破牆,華為要重做Agent時代的算力底座 從靈衢打破通信牆,到11顆芯片撐起超節點,再到百萬卡集群與開源生態跨越拐點,華為正以“計算+通信”的垂直整合能力,為10萬億級大模型時代構築算力底座。當算力供給從“賣卡”走向“賣集群”、從“硬件變現”走向“生態共贏”,AI基礎設施的競爭已升維為體系化能力的較量。華為的硅基黑土地,正試圖為智能世界提供另一種堅實選擇。

Related

相關文章

Hugging Face BlogAI硬體

Transformers Model Integration Contracts

Back to Articles Transformers Model Integration Contracts Published November 3, 2026 Update on GitHub Upvote - Tarek Ziadé tarekziade Follow On July 30, 2026, Transformers enabled PyTorch's scaled dot-product attention (SDPA) for T5.

12 小時前
Hugging Face BlogAI硬體

NVIDIA Kumo Relational Outperforms Supervised Machine Learning on Relational Data, No Training Required

Back to Articles NVIDIA Kumo Relational Outperforms Supervised Machine Learning on Relational Data, No Training Required Enterprise + Article Published October 21, 2026 Upvote 1 Joshua Przybylko jprzybylko Follow nvidia Jure Leskovec profjure Follow nvidia Matthias Fey rusty1s Follow nvidia Federico Lopez flopeznv Follow nvidia Valter Hudovernik valterh-nv Follow nvidia Akihiro Nitta akihironitta-nv Follow nvidia Ramona Bendias RBendiasN Follow nvidia TL;DR NVIDIA Kumo Relational is a pre-trained relational foundation model that makes predictions directly on enterprise databases.

1 週前
Hugging Face BlogAI硬體

NVIDIA Kumo Forecast Combines Pretrained Time-Series Representations with Historical Pattern Retrieval and Interpretability

Back to Articles NVIDIA Kumo Forecast Combines Pretrained Time-Series Representations with Historical Pattern Retrieval and Interpretability Enterprise + Article Published October 21, 2026 Upvote - Saira Qureshi sairaq Follow nvidia Aditi Gautam adgautam Follow nvidia Manikandan Ravikiran mravikirannvidia Follow nvidia Sena Ekiz neptunel1 Follow nvidia Viraj P Modak vmodak Follow nvidia Highlights (TL;DR) NVIDIA Kumo Forecast (formerly known as NV-Tesseract Forecasting) is a multi-variate time-series forecasting model that combines a pretrained Transformer backbone with Domain-Aware Representation and Retrieval (DARR), a context-enhanced forecasting mode that blends direct model predictions with patterns retrieved from historical data.

1 週前
Hugging Face BlogAI硬體

Announcing SimReady Central: An Open Library of Simulation-Ready 3D Assets for Robotics and AI Factories

Back to Articles Announcing SimReady Central: An Open Library of Simulation-Ready 3D Assets for Robotics and AI Factories Enterprise + Article Published October 21, 2026 Upvote 1 John Kosnik jkosnik Follow nvidia Frank DeLise delisef Follow nvidia Pomi Lee pomilee Follow nvidia Building robotics simulations and high-fidelity AI factory digital twins takes more than 3D models.

1 週前
Hugging Face BlogAI硬體

NVIDIA Cosmos3-H-Dreams: Bringing Clinical Surgery to Life Through Generative Simulation

Back to Articles NVIDIA Cosmos3-H-Dreams: Bringing Clinical Surgery to Life Through Generative Simulation Enterprise + Article Published October 20, 2026 Upvote - Lukas Zbinden lzbinden Follow nvidia Javier Gamazo javirk1 Follow nvidia Nigel Nelson nigeln Follow nvidia Mostafa Toloui mtoloui Follow nvidia Sean Huver shuver Follow nvidia Picture moving the Cadiere grasper, grasping the gallbladder, and lifting it, all within a generated surgical scene that responds in real time.

1 週前
Hugging Face BlogAI硬體

擴展印度語言預訓練:2.8兆詞元與開放資料生成管線

本文介紹了針對22種印度語言的預訓練擴展計畫,使用了2.8兆詞元,並提供了12種語言的羅馬化資料。作者來自AI4Bharat與NVIDIA,開發了一套可重用的GPU加速管線,用於翻譯、品質評估與修復,以支援這些語言的模型訓練。

2 週前