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惠州市惠東縣、宜賓市南溪區(qū)、鶴崗市南山區(qū)、內蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、松原市寧江區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、中山市南區(qū)街道、錦州市黑山縣
吉林市樺甸市、迪慶維西傈僳族自治縣、遵義市余慶縣、慶陽市西峰區(qū)、北京市豐臺區(qū)、黃岡市羅田縣、溫州市甌海區(qū)、阜新市海州區(qū)、上海市楊浦區(qū)、綿陽市涪城區(qū)
玉樹稱多縣、甘南夏河縣、太原市萬柏林區(qū)、日照市莒縣、衢州市江山市、懷化市沅陵縣
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大理漾濞彝族自治縣、黃南澤庫縣、長春市雙陽區(qū)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、咸陽市永壽縣、鐵嶺市銀州區(qū)、東莞市茶山鎮(zhèn)、達州市大竹縣
運城市永濟市、泉州市永春縣、甘孜鄉(xiāng)城縣、恩施州利川市、榆林市綏德縣
眉山市東坡區(qū)、福州市永泰縣、上饒市鉛山縣、鞍山市臺安縣、榆林市橫山區(qū)、景德鎮(zhèn)市樂平市、吉林市昌邑區(qū)、聊城市東阿縣
瀘州市龍馬潭區(qū)、呂梁市文水縣、岳陽市汨羅市、晉城市城區(qū)、信陽市浉河區(qū)、營口市大石橋市、內蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、咸寧市通城縣、寧德市壽寧縣
天水市甘谷縣、??谑忻捞m區(qū)、福州市平潭縣、武威市天祝藏族自治縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、佳木斯市東風區(qū)、西寧市湟源縣、內蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、內蒙古赤峰市敖漢旗
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濰坊市壽光市、阜陽市潁州區(qū)、咸陽市禮泉縣、淄博市張店區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、三門峽市義馬市、遼源市東遼縣、廣西賀州市鐘山縣、昭通市威信縣、樂山市夾江縣
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定西市漳縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、寶雞市千陽縣、莆田市城廂區(qū)、揚州市高郵市、文昌市鋪前鎮(zhèn)、益陽市桃江縣、紅河河口瑤族自治縣、廣西柳州市融水苗族自治縣
吉林市磐石市、慶陽市正寧縣、長治市黎城縣、黔南平塘縣、許昌市建安區(qū)、黔西南安龍縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、呂梁市嵐縣、上饒市玉山縣、湘西州鳳凰縣
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模型推理推動算力需求百倍增長,國產廠商如何進行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)公認的“推理之年”。
在今年英偉達的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“輕松超過去年估計的100倍”。
而受限于美國對華的芯片禁令限制及國產GPU單卡性能不足的差距,國內廠商在算力供給上長期走集群化路線,即將多個芯片通過特定技術連接整合在成單個的“超節(jié)點”。在數(shù)據中心內部,多個超節(jié)點形成一個集群系統(tǒng),以滿足對大規(guī)模算力需求較高的任務。

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”已是業(yè)內最大規(guī)模的算力集群超節(jié)點。該超節(jié)點利用華為的高速互聯(lián)總線技術,將384張昇騰AI GPU芯片連接起來,并在內存帶寬、存儲容量、高速互聯(lián)網絡等技術上進行了大幅調優(yōu)。
華為云則在超節(jié)點基礎上進一步推出CloudMatrix 384。官方信息顯示,CloudMatrix 384 單集群算力已經達到300 PFlops,總規(guī)模已與英偉達NVL72大致相當(以業(yè)內常用的半精度浮點數(shù)F16標準衡量,NVL72是將72張B200GPU連在一起)。

據華為昇騰計算業(yè)務總裁張迪煊介紹,相比于上一代Atlas A2,基于昇騰384超節(jié)點的Atlas A3模型訓練性能提升已達3倍。同時,由于采用了新的總線高速互聯(lián)技術后,超節(jié)點通信帶寬提升了15倍、通信時延降低了10倍。
而相比于訓練,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。
隨著基于強化學習的“長思考”(Deep Thinking)功能與智能體應用(AI Agent)的集中落地,AI模型需要處理的任務更復雜,“思考”過程更長,需要更長時間和復雜計算過程來得出推理結果。

國內廠商為滿足這部分的算力需求,同時實現(xiàn)“更大吞吐量”(AI模型一次能同時處理更多任務)和“更低延遲”(一次任務所需時間更短),是行業(yè)待解決的關鍵問題。
張迪煊稱,DeepSeek在業(yè)內帶火的MOE(混合專家)架構目前已經是業(yè)內模型主流架構,而MOE包含上百個專家網絡的調度,實現(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)點針對MOE所做的優(yōu)化設計,在業(yè)內率先實現(xiàn)了“一卡一專家”,最終做到了15ms的低時延,單卡吞吐量是業(yè)界集群的4倍以上。
在全球范圍內,今年的算力基建擴張有增無減。近期,在美國總統(tǒng)特朗普訪問沙特阿拉伯期間,英偉達、AMD均宣布與當?shù)毓具_成百億美元大單,將在當?shù)匚磥砦迥陜冉ㄔO人工智能數(shù)據中心工廠,涉及“數(shù)十萬張GPU卡”規(guī)模的算力集群建設。Meta、特斯拉、微軟與谷歌也在建設新的十萬卡規(guī)模數(shù)據中心。
國產廠商也在加快建設步伐。張迪煊在大會上表示,華為目前將多個昇騰384超節(jié)點組合在一起,已經可以支持10萬卡集群的算力需求。
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