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涼山美姑縣、襄陽(yáng)市樊城區(qū)、蘇州市昆山市、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、貴陽(yáng)市花溪區(qū)、襄陽(yáng)市南漳縣、海口市美蘭區(qū)、廣安市前鋒區(qū)
臨汾市襄汾縣、晉中市靈石縣、黔東南天柱縣、菏澤市鄆城縣、廣西河池市南丹縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)
汕頭市龍湖區(qū)、宜賓市長(zhǎng)寧縣、上饒市鉛山縣、晉中市榆社縣、晉中市祁縣、焦作市修武縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、荊州市公安縣、徐州市豐縣
東方市感城鎮(zhèn)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、楚雄祿豐市、白銀市靖遠(yuǎn)縣、南平市武夷山市、天津市東麗區(qū)、陽(yáng)泉市郊區(qū)、廣元市蒼溪縣、連云港市海州區(qū)
信陽(yáng)市潢川縣、黃岡市紅安縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、上海市閔行區(qū)
甘孜石渠縣、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、上海市長(zhǎng)寧區(qū)、東莞市萬(wàn)江街道、杭州市淳安縣
丹東市寬甸滿族自治縣、大慶市林甸縣、榆林市米脂縣、汕頭市金平區(qū)、濟(jì)南市長(zhǎng)清區(qū)、福州市羅源縣、南通市海門區(qū)、常州市天寧區(qū)、汕頭市南澳縣、深圳市龍崗區(qū)
金昌市金川區(qū)、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、咸陽(yáng)市淳化縣、牡丹江市綏芬河市、南昌市灣里區(qū)
昭通市綏江縣、黃岡市黃梅縣、晉中市榆次區(qū)、襄陽(yáng)市宜城市、濟(jì)寧市曲阜市、雞西市梨樹(shù)區(qū)、宜賓市珙縣
臨滄市臨翔區(qū)、沈陽(yáng)市和平區(qū)、泰安市寧陽(yáng)縣、臨汾市翼城縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、韶關(guān)市曲江區(qū)、濰坊市昌邑市、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、上海市黃浦區(qū)
郴州市汝城縣、西安市雁塔區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、阜新市海州區(qū)、佛山市禪城區(qū)、忻州市靜樂(lè)縣、安慶市太湖縣、周口市川匯區(qū)、海南同德縣
中山市東鳳鎮(zhèn)、大同市新榮區(qū)、云浮市云城區(qū)、長(zhǎng)沙市雨花區(qū)、遼陽(yáng)市燈塔市、徐州市賈汪區(qū)、廣州市天河區(qū)
南平市延平區(qū)、綏化市海倫市、文昌市東路鎮(zhèn)、忻州市繁峙縣、沈陽(yáng)市大東區(qū)
海南同德縣、鶴崗市南山區(qū)、東莞市塘廈鎮(zhèn)、廣西桂林市七星區(qū)、雞西市滴道區(qū)、蘭州市永登縣、榆林市佳縣、宜昌市枝江市、嘉興市海寧市
萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、延邊和龍市、榆林市靖邊縣、宜賓市敘州區(qū)
廣西南寧市橫州市、楚雄元謀縣、武漢市江漢區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、大慶市紅崗區(qū)、撫州市黎川縣、揚(yáng)州市江都區(qū)
棗莊市滕州市、鄂州市梁子湖區(qū)、本溪市本溪滿族自治縣、洛陽(yáng)市新安縣、信陽(yáng)市潢川縣、安慶市大觀區(qū)、吉安市新干縣、鐵嶺市鐵嶺縣、昭通市魯?shù)榭h、永州市新田縣
成都市大邑縣、日照市東港區(qū)、泰州市高港區(qū)、中山市坦洲鎮(zhèn)、綿陽(yáng)市江油市、麗水市縉云縣、沈陽(yáng)市大東區(qū)、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、貴陽(yáng)市白云區(qū)
宜賓市筠連縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、黔東南麻江縣、株洲市炎陵縣、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、荊州市監(jiān)利市、三門峽市義馬市、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、曲靖市富源縣、濟(jì)南市濟(jì)陽(yáng)區(qū)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、巴中市通江縣、定安縣定城鎮(zhèn)、惠州市龍門縣、漢中市留壩縣、南京市雨花臺(tái)區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗
南通市海安市、儋州市新州鎮(zhèn)、九江市彭澤縣、青島市黃島區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)
寧夏銀川市興慶區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、通化市通化縣、淮南市大通區(qū)、銅陵市樅陽(yáng)縣、吉林市磐石市、杭州市上城區(qū)
萬(wàn)寧市東澳鎮(zhèn)、宜春市上高縣、蘭州市七里河區(qū)、龍巖市上杭縣、龍巖市新羅區(qū)、臨沂市莒南縣
連云港市灌云縣、大同市云州區(qū)、長(zhǎng)治市長(zhǎng)子縣、德陽(yáng)市中江縣、玉溪市江川區(qū)
濟(jì)寧市嘉祥縣、鄭州市金水區(qū)、太原市小店區(qū)、黃岡市蘄春縣、東莞市道滘鎮(zhèn)、咸陽(yáng)市三原縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、中山市港口鎮(zhèn)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)
寧夏固原市彭陽(yáng)縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、麗水市遂昌縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、文昌市東閣鎮(zhèn)
臨汾市永和縣、溫州市泰順縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、紅河建水縣、株洲市炎陵縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)
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韶關(guān)市始興縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、安慶市望江縣、廣西來(lái)賓市忻城縣、北京市順義區(qū)、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、南京市溧水區(qū)、上饒市信州區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗
鶴崗市南山區(qū)、揭陽(yáng)市惠來(lái)縣、北京市海淀區(qū)、梅州市大埔縣、運(yùn)城市聞喜縣、榆林市榆陽(yáng)區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、宜昌市猇亭區(qū)、臨沂市沂南縣、上海市普陀區(qū)、延安市黃龍縣、鞍山市鐵東區(qū)、九江市廬山市
汕尾市陸豐市、撫順市撫順縣、東莞市厚街鎮(zhèn)、泉州市惠安縣、恩施州咸豐縣、徐州市泉山區(qū)
南平市武夷山市、東莞市沙田鎮(zhèn)、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、中山市石岐街道、漢中市勉縣、長(zhǎng)沙市開(kāi)福區(qū)、上饒市橫峰縣、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)
楚雄牟定縣、周口市鹿邑縣、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、吉林市舒蘭市、河源市紫金縣、肇慶市鼎湖區(qū)、莆田市仙游縣、福州市永泰縣
漢中市城固縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、連云港市贛榆區(qū)、廣西桂林市七星區(qū)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、紅河紅河縣、大理巍山彝族回族自治縣
沈陽(yáng)市大東區(qū)、鶴壁市?？h、成都市青白江區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、九江市德安縣、平?jīng)鍪星f浪縣、信陽(yáng)市潢川縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、煙臺(tái)市萊山區(qū)
紅河石屏縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、文昌市昌灑鎮(zhèn)、武漢市黃陂區(qū)、撫順市撫順縣、甘孜白玉縣、株洲市天元區(qū)、榆林市橫山區(qū)
菏澤市巨野縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、臨夏臨夏縣、哈爾濱市雙城區(qū)
廣西南寧市上林縣、周口市太康縣、五指山市番陽(yáng)、西安市長(zhǎng)安區(qū)、綿陽(yáng)市安州區(qū)、廣西玉林市陸川縣
成都市青白江區(qū)、德陽(yáng)市旌陽(yáng)區(qū)、大連市沙河口區(qū)、遂寧市蓬溪縣、廣西桂林市疊彩區(qū)、南京市棲霞區(qū)、濰坊市安丘市、白城市洮北區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、九江市濂溪區(qū)
東莞市萬(wàn)江街道、運(yùn)城市平陸縣、威海市乳山市、淮北市杜集區(qū)、廣州市從化區(qū)、忻州市原平市
贛州市上猶縣、淄博市周村區(qū)、濟(jì)寧市兗州區(qū)、益陽(yáng)市南縣、南充市西充縣
洛陽(yáng)市汝陽(yáng)縣、上饒市余干縣、紅河彌勒市、六盤水市鐘山區(qū)、長(zhǎng)春市農(nóng)安縣、婁底市新化縣、肇慶市端州區(qū)
哈爾濱市道里區(qū)、渭南市蒲城縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、撫州市臨川區(qū)、宜春市樟樹(shù)市、許昌市建安區(qū)、白山市江源區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)、臺(tái)州市路橋區(qū)
宜昌市猇亭區(qū)、萬(wàn)寧市大茂鎮(zhèn)、廣西梧州市蒙山縣、平頂山市寶豐縣、東莞市企石鎮(zhèn)、開(kāi)封市尉氏縣、揭陽(yáng)市榕城區(qū)、周口市扶溝縣
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澄邁縣仁興鎮(zhèn)、撫州市南城縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、銅川市王益區(qū)、榆林市定邊縣
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模型推理推動(dòng)算力需求百倍增長(zhǎng)，國(guó)產(chǎn)廠商如何進(jìn)行AI基建？|界面新聞 · 科技
界面新聞?dòng)浾?| 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(kāi)發(fā)者大會(huì)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(chǎng)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(dòng)了算力需求增長(zhǎng)的主力，規(guī)模增長(zhǎng)能“輕松超過(guò)去年估計(jì)的100倍”。
而受限于美國(guó)對(duì)華的芯片禁令限制及國(guó)產(chǎn)GPU單卡性能不足的差距，國(guó)內(nèi)廠商在算力供給上長(zhǎng)期走集群化路線，即將多個(gè)芯片通過(guò)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(duì)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(kāi)發(fā)者大會(huì)上，公司對(duì)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(lái)，并在內(nèi)存帶寬、存儲(chǔ)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(lái)越大，算力集群針對(duì)推理的優(yōu)化也變得越來(lái)越重要。
隨著基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的“長(zhǎng)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(guò)程更長(zhǎng)，需要更長(zhǎng)時(shí)間和復(fù)雜計(jì)算過(guò)程來(lái)得出推理結(jié)果。
國(guó)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(wèn)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(wèn)題的核心。
而昇騰384節(jié)點(diǎn)針對(duì)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(wú)減。近期，在美國(guó)總統(tǒng)特朗普訪問(wèn)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?lái)五年內(nèi)建設(shè)人工智能數(shù)據(jù)中心工廠，涉及“數(shù)十萬(wàn)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(wàn)卡規(guī)模數(shù)據(jù)中心。
國(guó)產(chǎn)廠商也在加快建設(shè)步伐。張迪煊在大會(huì)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(wàn)卡集群的算力需求。
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