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清遠(yuǎn)市清城區(qū)、宜賓市江安縣、晉中市太谷區(qū)、揭陽市揭西縣、滁州市全椒縣、洛陽市汝陽縣、白山市靖宇縣、焦作市馬村區(qū)、海東市互助土族自治縣、廣元市朝天區(qū)
漢中市南鄭區(qū)、漢中市留壩縣、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、黃岡市紅安縣、伊春市大箐山縣
成都市龍泉驛區(qū)、貴陽市云巖區(qū)、北京市密云區(qū)、遼陽市燈塔市、上饒市玉山縣、廣西河池市宜州區(qū)、廈門市同安區(qū)、撫州市廣昌縣、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)市上栗縣
新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、孝感市漢川市、上海市普陀區(qū)、重慶市黔江區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、昆明市晉寧區(qū)、昭通市魯?shù)榭h、肇慶市懷集縣
鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、達(dá)州市渠縣、長治市長子縣、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、合肥市包河區(qū)、汕尾市海豐縣、駐馬店市驛城區(qū)、呂梁市離石區(qū)
東莞市樟木頭鎮(zhèn)、儋州市中和鎮(zhèn)、撫州市黎川縣、南充市西充縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、泰州市高港區(qū)
安康市旬陽市、平頂山市寶豐縣、成都市郫都區(qū)、沈陽市沈北新區(qū)、德陽市中江縣、平頂山市新華區(qū)、成都市簡(jiǎn)陽市
牡丹江市西安區(qū)、天津市濱海新區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、運(yùn)城市夏縣、安康市旬陽市、三門峽市湖濱區(qū)、瀘州市古藺縣、南昌市安義縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、莆田市城廂區(qū)
廣西崇左市寧明縣、涼山鹽源縣、榆林市綏德縣、咸寧市赤壁市、潮州市湘橋區(qū)、上海市青浦區(qū)、呂梁市方山縣、蘇州市吳江區(qū)、撫州市金溪縣
荊州市江陵縣、駐馬店市泌陽縣、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、舟山市普陀區(qū)、廣安市岳池縣、四平市伊通滿族自治縣、儋州市白馬井鎮(zhèn)、平?jīng)鍪徐o寧縣、上饒市萬年縣
萬寧市和樂鎮(zhèn)、威海市乳山市、丹東市寬甸滿族自治縣、衡陽市衡陽縣、菏澤市單縣、溫州市平陽縣
貴陽市修文縣、婁底市漣源市、淄博市周村區(qū)、忻州市靜樂縣、哈爾濱市平房區(qū)、鐵嶺市清河區(qū)
廣西百色市田陽區(qū)、漯河市臨潁縣、咸陽市彬州市、湘潭市雨湖區(qū)、銅仁市石阡縣、涼山鹽源縣、貴陽市云巖區(qū)、哈爾濱市賓縣
廣安市廣安區(qū)、遼陽市燈塔市、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、九江市武寧縣、衡陽市祁東縣、運(yùn)城市聞喜縣、達(dá)州市萬源市、鐵嶺市開原市
七臺(tái)河市茄子河區(qū)、臨沂市蒙陰縣、雅安市雨城區(qū)、株洲市淥口區(qū)、邵陽市雙清區(qū)、隴南市康縣
昆明市官渡區(qū)、廣西崇左市寧明縣、廈門市翔安區(qū)、南昌市東湖區(qū)、運(yùn)城市稷山縣
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)
蕪湖市南陵縣、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、撫順市新賓滿族自治縣、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、湖州市吳興區(qū)、寧波市江北區(qū)
上海市楊浦區(qū)、中山市五桂山街道、齊齊哈爾市克山縣、宜昌市五峰土家族自治縣、海南共和縣
本溪市明山區(qū)、海南貴德縣、溫州市文成縣、上海市虹口區(qū)、雙鴨山市饒河縣、朔州市懷仁市、廣西貴港市港北區(qū)
沈陽市法庫縣、煙臺(tái)市牟平區(qū)、大連市甘井子區(qū)、麗水市景寧畬族自治縣、畢節(jié)市大方縣、忻州市代縣、哈爾濱市南崗區(qū)、十堰市張灣區(qū)
廣西桂林市資源縣、涼山會(huì)理市、肇慶市封開縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、渭南市澄城縣、畢節(jié)市黔西市、懷化市洪江市
甘孜理塘縣、涼山冕寧縣、孝感市孝昌縣、郴州市桂東縣、云浮市新興縣、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣
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龍巖市上杭縣、衡陽市蒸湘區(qū)、涼山普格縣、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、菏澤市巨野縣、廣西河池市金城江區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣
新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、南平市建陽區(qū)、曲靖市沾益區(qū)、玉樹囊謙縣、資陽市安岳縣、襄陽市宜城市、南昌市東湖區(qū)、咸陽市永壽縣
果洛甘德縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、廣西河池市東蘭縣、寧德市屏南縣、廣西柳州市柳城縣、北京市海淀區(qū)、天津市濱海新區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
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銅仁市碧江區(qū)、雙鴨山市饒河縣、宣城市涇縣、昭通市鹽津縣、寶雞市千陽縣、中山市南區(qū)街道、池州市青陽縣、黔南福泉市
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茂名市信宜市、孝感市孝昌縣、南昌市新建區(qū)、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、上饒市弋陽縣、鶴崗市東山區(qū)、贛州市石城縣、天津市寧河區(qū)、臺(tái)州市溫嶺市
鄂州市鄂城區(qū)、無錫市江陰市、咸陽市旬邑縣、阜新市海州區(qū)、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、洛陽市宜陽縣
慶陽市西峰區(qū)、黔南甕安縣、涼山甘洛縣、南平市松溪縣、河源市源城區(qū)、周口市鄲城縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)
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臨高縣皇桐鎮(zhèn)、果洛達(dá)日縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、荊門市鐘祥市、長治市武鄉(xiāng)縣、煙臺(tái)市福山區(qū)、榆林市橫山區(qū)
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模型推理推動(dòng)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?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(duì)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(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，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越大，算力集群針對(duì)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(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(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10萬卡集群的算力需求。
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