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樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、長春市榆樹市、梅州市梅縣區(qū)、呂梁市文水縣、涼山德昌縣
內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、安康市寧陜縣、吉林市船營區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、濟(jì)寧市汶上縣、畢節(jié)市大方縣
五指山市毛陽、周口市商水縣、西寧市大通回族土族自治縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、紅河蒙自市
昆明市官渡區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、酒泉市金塔縣、本溪市平山區(qū)、泉州市惠安縣
撫州市崇仁縣、楚雄大姚縣、廣西桂林市陽朔縣、常德市桃源縣、西寧市城西區(qū)、寧波市余姚市、遼陽市文圣區(qū)
遵義市余慶縣、鞍山市海城市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、廣元市昭化區(qū)、齊齊哈爾市克東縣
江門市新會區(qū)、衢州市開化縣、呂梁市汾陽市、韶關(guān)市新豐縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、煙臺市芝罘區(qū)、廣西柳州市柳北區(qū)
衢州市龍游縣、東莞市道滘鎮(zhèn)、酒泉市敦煌市、廣西柳州市三江侗族自治縣、聊城市高唐縣、青島市平度市、廣西南寧市良慶區(qū)、云浮市新興縣、廣西來賓市興賓區(qū)
廣西玉林市興業(yè)縣、龍巖市武平縣、安慶市望江縣、滁州市南譙區(qū)、焦作市武陟縣、蕪湖市繁昌區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、榆林市子洲縣
大慶市薩爾圖區(qū)、葫蘆島市興城市、廣西百色市平果市、曲靖市馬龍區(qū)、銅仁市沿河土家族自治縣、阜陽市潁泉區(qū)、西安市臨潼區(qū)
白山市靖宇縣、曲靖市陸良縣、白銀市白銀區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、金華市金東區(qū)、萬寧市北大鎮(zhèn)
果洛達(dá)日縣、黔南長順縣、懷化市洪江市、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、茂名市化州市、南昌市青山湖區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、徐州市沛縣、綿陽市鹽亭縣
昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、青島市市北區(qū)、懷化市會同縣、臺州市溫嶺市、遼陽市遼陽縣、廣西桂林市象山區(qū)、南陽市南召縣、揚(yáng)州市高郵市
湘西州鳳凰縣、寧波市余姚市、成都市崇州市、直轄縣天門市、松原市乾安縣、上饒市弋陽縣
海北剛察縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、銅川市宜君縣、龍巖市連城縣、畢節(jié)市黔西市、南通市崇川區(qū)、黔東南黃平縣、濱州市惠民縣、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)
周口市西華縣、文昌市文城鎮(zhèn)、上海市浦東新區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、德陽市廣漢市、重慶市九龍坡區(qū)、周口市商水縣、定西市岷縣、自貢市榮縣、巴中市恩陽區(qū)
成都市彭州市、中山市東鳳鎮(zhèn)、郴州市安仁縣、天津市河北區(qū)、文昌市錦山鎮(zhèn)、南充市南部縣、郴州市蘇仙區(qū)、常德市漢壽縣、涼山西昌市
廣西柳州市融水苗族自治縣、西安市蓮湖區(qū)、上海市嘉定區(qū)、十堰市丹江口市、漳州市薌城區(qū)、甘孜九龍縣、遵義市綏陽縣
自貢市貢井區(qū)、汕尾市城區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、黃石市陽新縣、南平市邵武市、南京市雨花臺區(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、徐州市賈汪區(qū)、鹽城市東臺市
太原市尖草坪區(qū)、中山市東區(qū)街道、通化市梅河口市、聊城市茌平區(qū)、汕頭市龍湖區(qū)、岳陽市華容縣、萬寧市萬城鎮(zhèn)
鐵嶺市調(diào)兵山市、漳州市龍文區(qū)、銅仁市江口縣、寧夏銀川市賀蘭縣、池州市青陽縣
文山廣南縣、南昌市新建區(qū)、黔西南貞豐縣、涼山鹽源縣、廣西貴港市平南縣、荊門市沙洋縣、南充市閬中市、六安市霍山縣
湘西州龍山縣、長沙市長沙縣、杭州市西湖區(qū)、牡丹江市西安區(qū)、長治市武鄉(xiāng)縣、雞西市恒山區(qū)、宜昌市秭歸縣、德州市樂陵市
儋州市雅星鎮(zhèn)、平頂山市舞鋼市、鶴壁市鶴山區(qū)、銅仁市德江縣、白山市江源區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、咸陽市秦都區(qū)、咸寧市咸安區(qū)、太原市清徐縣
貴陽市南明區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、濟(jì)源市市轄區(qū)、寶雞市鳳翔區(qū)、臺州市溫嶺市、保亭黎族苗族自治縣什玲、濰坊市壽光市、南陽市鄧州市、廣西河池市金城江區(qū)、韶關(guān)市新豐縣
儋州市木棠鎮(zhèn)、宜春市靖安縣、連云港市灌云縣、杭州市富陽區(qū)、德州市臨邑縣、平頂山市舞鋼市、廣州市白云區(qū)
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模型推理推動算力需求百倍增長，國產(chǎn)廠商如何進(jìn)行AI基建？|界面新聞 · 科技
界面新聞記者 | 李彪
界面新聞編輯 | 文姝琪
2025年是AI行業(yè)公認(rèn)的“推理之年”。
在今年英偉達(dá)的GTC開發(fā)者大會上，黃仁勛演講提到，隨著OpenAI o1、DeepSeek R1等推理模型的推廣應(yīng)用，市場將需要更多AI芯片作算力支撐。AI推理已代替模型訓(xùn)練成為了推動了算力需求增長的主力，規(guī)模增長能“輕松超過去年估計(jì)的100倍”。
而受限于美國對華的芯片禁令限制及國產(chǎn)GPU單卡性能不足的差距，國內(nèi)廠商在算力供給上長期走集群化路線，即將多個(gè)芯片通過特定技術(shù)連接整合在成單個(gè)的“超節(jié)點(diǎn)”。在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部，多個(gè)超節(jié)點(diǎn)形成一個(gè)集群系統(tǒng)，以滿足對大規(guī)模算力需求較高的任務(wù)。
在近日華為舉辦的鯤鵬昇騰開發(fā)者大會上，公司對外宣布，其搭建的“昇騰384超節(jié)點(diǎn)”已是業(yè)內(nèi)最大規(guī)模的算力集群超節(jié)點(diǎn)。該超節(jié)點(diǎn)利用華為的高速互聯(lián)總線技術(shù)，將384張昇騰AI GPU芯片連接起來，并在內(nèi)存帶寬、存儲容量、高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)上進(jìn)行了大幅調(diào)優(yōu)。
華為云則在超節(jié)點(diǎn)基礎(chǔ)上進(jìn)一步推出CloudMatrix 384。官方信息顯示，CloudMatrix 384 單集群算力已經(jīng)達(dá)到300 PFlops，總規(guī)模已與英偉達(dá)NVL72大致相當(dāng)（以業(yè)內(nèi)常用的半精度浮點(diǎn)數(shù)F16標(biāo)準(zhǔn)衡量，NVL72是將72張B200GPU連在一起）。
據(jù)華為昇騰計(jì)算業(yè)務(wù)總裁張迪煊介紹，相比于上一代Atlas A2，基于昇騰384超節(jié)點(diǎn)的Atlas A3模型訓(xùn)練性能提升已達(dá)3倍。同時(shí)，由于采用了新的總線高速互聯(lián)技術(shù)后，超節(jié)點(diǎn)通信帶寬提升了15倍、通信時(shí)延降低了10倍。
而相比于訓(xùn)練，隨著推理在算力需求所占的比重越來越大，算力集群針對推理的優(yōu)化也變得越來越重要。
隨著基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的“長思考”（Deep Thinking）功能與智能體應(yīng)用(AI Agent）的集中落地，AI模型需要處理的任務(wù)更復(fù)雜，“思考”過程更長，需要更長時(shí)間和復(fù)雜計(jì)算過程來得出推理結(jié)果。
國內(nèi)廠商為滿足這部分的算力需求，同時(shí)實(shí)現(xiàn)“更大吞吐量”(AI模型一次能同時(shí)處理更多任務(wù))和“更低延遲”（一次任務(wù)所需時(shí)間更短），是行業(yè)待解決的關(guān)鍵問題。
張迪煊稱，DeepSeek在業(yè)內(nèi)帶火的MOE（混合專家）架構(gòu)目前已經(jīng)是業(yè)內(nèi)模型主流架構(gòu)，而MOE包含上百個(gè)專家網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模專家并行是行業(yè)解決AI模型吞吐量和延遲問題的核心。
而昇騰384節(jié)點(diǎn)針對MOE所做的優(yōu)化設(shè)計(jì)，在業(yè)內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)了“一卡一專家”，最終做到了15ms的低時(shí)延，單卡吞吐量是業(yè)界集群的4倍以上。
在全球范圍內(nèi)，今年的算力基建擴(kuò)張有增無減。近期，在美國總統(tǒng)特朗普訪問沙特阿拉伯期間，英偉達(dá)、AMD均宣布與當(dāng)?shù)毓具_(dá)成百億美元大單，將在當(dāng)?shù)匚磥砦迥陜?nèi)建設(shè)人工智能數(shù)據(jù)中心工廠，涉及“數(shù)十萬張GPU卡”規(guī)模的算力集群建設(shè)。Meta、特斯拉、微軟與谷歌也在建設(shè)新的十萬卡規(guī)模數(shù)據(jù)中心。
國產(chǎn)廠商也在加快建設(shè)步伐。張迪煊在大會上表示，華為目前將多個(gè)昇騰384超節(jié)點(diǎn)組合在一起，已經(jīng)可以支持10萬卡集群的算力需求。
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