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清遠市連山壯族瑤族自治縣、漳州市薌城區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、晉中市榆次區(qū)、渭南市韓城市、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、焦作市溫縣、延邊安圖縣
樂山市馬邊彝族自治縣、信陽市浉河區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、聊城市臨清市、肇慶市德慶縣、蘭州市西固區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、衡陽市珠暉區(qū)
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通化市二道江區(qū)、衡陽市珠暉區(qū)、達州市宣漢縣、西寧市湟中區(qū)、沈陽市于洪區(qū)、臨滄市鳳慶縣
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文山西疇縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、慶陽市合水縣、萬寧市和樂鎮(zhèn)、廈門市湖里區(qū)、普洱市景谷傣族彝族自治縣、無錫市梁溪區(qū)
吉安市遂川縣、珠海市金灣區(qū)、天津市南開區(qū)、蘇州市常熟市、張家界市慈利縣、云浮市新興縣
煙臺市芝罘區(qū)、廣西貴港市平南縣、撫州市廣昌縣、寧夏銀川市永寧縣、鐵嶺市調(diào)兵山市、咸陽市旬邑縣、撫州市崇仁縣、寧夏吳忠市同心縣、楚雄南華縣、九江市修水縣
青島市市北區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、大連市沙河口區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、滁州市天長市、連云港市灌云縣、黔西南普安縣、牡丹江市綏芬河市、上海市閔行區(qū)
鄭州市中原區(qū)、青島市即墨區(qū)、哈爾濱市尚志市、福州市永泰縣、江門市恩平市、黔東南凱里市、中山市東升鎮(zhèn)、龍巖市新羅區(qū)
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龍巖市永定區(qū)、德州市武城縣、眉山市丹棱縣、吉林市磐石市、呂梁市離石區(qū)、東營市墾利區(qū)、果洛達日縣、宜昌市猇亭區(qū)
白山市渾江區(qū)、白城市鎮(zhèn)賚縣、晉城市澤州縣、上海市徐匯區(qū)、廣州市番禺區(qū)、重慶市永川區(qū)
成都市新津區(qū)、漯河市舞陽縣、宿州市埇橋區(qū)、甘孜九龍縣、鹽城市大豐區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、黃南同仁市
模型推理推動算力需求百倍增長，國產(chǎn)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(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(jù)中心內(nèi)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(nèi)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(nèi)存帶寬、存儲容量、高速互聯(lián)網(wǎng)絡等技術上進行了大幅調(diào)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(jīng)達到300 PFlops，總規(guī)模已與英偉達NVL72大致相當（以業(yè)內(nèi)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(jù)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(nèi)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(nèi)帶火的MOE（混合專家）架構目前已經(jīng)是業(yè)內(nèi)模型主流架構，而MOE包含上百個專家網(wǎng)絡的調(diào)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(nèi)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(nèi)，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?nèi)建設人工智能數(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。Meta、特斯拉、微軟與谷歌也在建設新的十萬卡規(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(jīng)可以支持10萬卡集群的算力需求。
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