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畢節(jié)市納雍縣、黔東南劍河縣、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、黔東南施秉縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、武漢市漢陽(yáng)區(qū)、宜昌市枝江市、涼山冕寧縣、湘西州吉首市
西安市碑林區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、泉州市石獅市、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、懷化市新晃侗族自治縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、臨汾市隰縣
忻州市岢嵐縣、荊門市東寶區(qū)、廣西桂林市臨桂區(qū)、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、泰安市東平縣
杭州市下城區(qū)、永州市新田縣、周口市項(xiàng)城市、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)、黔東南天柱縣、周口市川匯區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、淄博市淄川區(qū)、玉樹治多縣
青島市即墨區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、漢中市鎮(zhèn)巴縣、重慶市璧山區(qū)、隴南市文縣
天水市清水縣、滁州市定遠(yuǎn)縣、金昌市金川區(qū)、恩施州鶴峰縣、咸陽(yáng)市興平市
溫州市洞頭區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)、衡陽(yáng)市常寧市、成都市武侯區(qū)、鄂州市華容區(qū)
宜賓市珙縣、太原市晉源區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、鹽城市建湖縣、綏化市望奎縣、東營(yíng)市東營(yíng)區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、嘉興市海寧市
黃南同仁市、錦州市太和區(qū)、信陽(yáng)市淮濱縣、淮南市田家庵區(qū)、張掖市山丹縣、連云港市贛榆區(qū)、宿州市泗縣、宜賓市屏山縣、綿陽(yáng)市江油市
蕪湖市繁昌區(qū)、九江市武寧縣、忻州市定襄縣、衡陽(yáng)市衡東縣、茂名市電白區(qū)、合肥市巢湖市、畢節(jié)市赫章縣、臺(tái)州市椒江區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、岳陽(yáng)市君山區(qū)
呂梁市石樓縣、撫州市宜黃縣、泉州市德化縣、宿遷市泗洪縣、無(wú)錫市錫山區(qū)、紅河綠春縣、宿州市靈璧縣、上海市松江區(qū)、遵義市匯川區(qū)
長(zhǎng)治市武鄉(xiāng)縣、郴州市嘉禾縣、上海市楊浦區(qū)、亳州市利辛縣、濰坊市壽光市、株洲市攸縣、遂寧市大英縣、大連市西崗區(qū)、鄭州市新鄭市、安康市漢陰縣
內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、鶴崗市向陽(yáng)區(qū)、瀘州市瀘縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、安慶市桐城市、梅州市梅縣區(qū)、綿陽(yáng)市安州區(qū)、遼陽(yáng)市遼陽(yáng)縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、肇慶市端州區(qū)
昆明市晉寧區(qū)、永州市江華瑤族自治縣、蕪湖市灣沚區(qū)、青島市即墨區(qū)、江門市蓬江區(qū)、泉州市泉港區(qū)
阿壩藏族羌族自治州黑水縣、朝陽(yáng)市北票市、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、太原市萬(wàn)柏林區(qū)、安陽(yáng)市湯陰縣、丹東市寬甸滿族自治縣、池州市貴池區(qū)、大慶市紅崗區(qū)
樂(lè)東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、漢中市南鄭區(qū)、新余市渝水區(qū)、大連市沙河口區(qū)
濰坊市坊子區(qū)、江門市臺(tái)山市、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、濟(jì)寧市梁山縣、焦作市山陽(yáng)區(qū)、上海市虹口區(qū)
長(zhǎng)治市沁源縣、達(dá)州市萬(wàn)源市、臨沂市羅莊區(qū)、雅安市天全縣、南京市鼓樓區(qū)、大連市長(zhǎng)?？h、中山市東鳳鎮(zhèn)、泉州市德化縣
漢中市留壩縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、阜陽(yáng)市潁州區(qū)、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、濟(jì)南市鋼城區(qū)
紅河蒙自市、大同市陽(yáng)高縣、深圳市光明區(qū)、三明市永安市、四平市伊通滿族自治縣、衡陽(yáng)市衡南縣、紹興市新昌縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、寧波市余姚市
哈爾濱市松北區(qū)、平?jīng)鍪腥A亭縣、湖州市南潯區(qū)、徐州市新沂市、湘西州吉首市、宣城市宣州區(qū)
果洛班瑪縣、上饒市余干縣、遵義市余慶縣、濟(jì)源市市轄區(qū)、煙臺(tái)市龍口市、梅州市梅縣區(qū)、珠海市香洲區(qū)、贛州市南康區(qū)
黃石市鐵山區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、成都市蒲江縣、九江市共青城市、淮安市清江浦區(qū)、無(wú)錫市濱湖區(qū)、重慶市璧山區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、濟(jì)寧市魚臺(tái)縣
黔東南施秉縣、定西市通渭縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、銅川市王益區(qū)、遵義市正安縣、黔西南晴隆縣、濰坊市安丘市、德宏傣族景頗族自治州隴川縣
廣西桂林市陽(yáng)朔縣、衡陽(yáng)市衡陽(yáng)縣、三亞市吉陽(yáng)區(qū)、金華市磐安縣、廣西南寧市隆安縣、麗水市青田縣
廣西河池市大化瑤族自治縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、邵陽(yáng)市新邵縣、連云港市灌云縣、濟(jì)南市平陰縣、臺(tái)州市玉環(huán)市、臨汾市襄汾縣、汕尾市城區(qū)、紅河綠春縣
黔南羅甸縣、棗莊市市中區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、上海市奉賢區(qū)、宜賓市高縣、衡陽(yáng)市常寧市、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、鞍山市鐵東區(qū)
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阜陽(yáng)市潁泉區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣、寧夏吳忠市鹽池縣、煙臺(tái)市萊州市、渭南市韓城市、徐州市賈汪區(qū)、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、北京市懷柔區(qū)、開(kāi)封市通許縣
臨汾市襄汾縣、牡丹江市愛(ài)民區(qū)、邵陽(yáng)市城步苗族自治縣、果洛瑪沁縣、牡丹江市陽(yáng)明區(qū)、贛州市信豐縣
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廣西桂林市靈川縣、十堰市茅箭區(qū)、麗水市青田縣、吉安市安?？h、成都市龍泉驛區(qū)
濟(jì)寧市魚臺(tái)縣、郴州市永興縣、涼山布拖縣、邵陽(yáng)市邵陽(yáng)縣、棗莊市嶧城區(qū)、蘭州市皋蘭縣、福州市閩清縣、五指山市南圣、天津市河?xùn)|區(qū)、深圳市龍崗區(qū)
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懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣、中山市大涌鎮(zhèn)、淮安市清江浦區(qū)、大同市廣靈縣、樂(lè)東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、淮南市潘集區(qū)、贛州市信豐縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗
廣西玉林市北流市、平頂山市魯山縣、果洛達(dá)日縣、湘西州保靖縣、甘孜瀘定縣、廣元市劍閣縣、合肥市廬江縣、廣西貴港市覃塘區(qū)
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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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