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文昌市馮坡鎮(zhèn)、隴南市文縣、臨滄市鳳慶縣、黔西南安龍縣、遵義市匯川區(qū)、臨汾市隰縣、渭南市華州區(qū)
徐州市賈汪區(qū)、武漢市江岸區(qū)、五指山市水滿、漳州市長泰區(qū)、海北剛察縣、果洛甘德縣、鹽城市濱海縣
阜新市太平區(qū)、濟寧市曲阜市、洛陽市宜陽縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、涼山冕寧縣、忻州市五寨縣、宣城市旌德縣、韶關(guān)市武江區(qū)、成都市金牛區(qū)
伊春市豐林縣、亳州市譙城區(qū)、綏化市安達(dá)市、儋州市木棠鎮(zhèn)、資陽市安岳縣、商丘市柘城縣、南京市浦口區(qū)、莆田市城廂區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)
葫蘆島市興城市、延安市延長縣、漯河市郾城區(qū)、陽泉市礦區(qū)、贛州市上猶縣、遵義市紅花崗區(qū)、湖州市南潯區(qū)、北京市海淀區(qū)、德陽市旌陽區(qū)
杭州市濱江區(qū)、常州市武進(jìn)區(qū)、運城市芮城縣、運城市平陸縣、阜陽市潁上縣、邵陽市武岡市、青島市李滄區(qū)、齊齊哈爾市富裕縣
內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、新余市渝水區(qū)、平頂山市新華區(qū)、合肥市肥東縣、重慶市渝北區(qū)、南通市如皋市
朝陽市雙塔區(qū)、南昌市南昌縣、運城市稷山縣、海西蒙古族烏蘭縣、馬鞍山市和縣、東營市廣饒縣、吉安市安?？h、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣
恩施州建始縣、臨沂市平邑縣、馬鞍山市博望區(qū)、廣西百色市平果市、長沙市望城區(qū)、延安市子長市、長春市農(nóng)安縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、呂梁市興縣、鐵嶺市昌圖縣
安陽市龍安區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、聊城市高唐縣、中山市港口鎮(zhèn)、漯河市源匯區(qū)、南通市如皋市、北京市海淀區(qū)、涼山會理市
蘇州市虎丘區(qū)、丹東市鳳城市、泉州市惠安縣、蕪湖市無為市、遵義市仁懷市、寧夏吳忠市鹽池縣、營口市蓋州市、漯河市郾城區(qū)、綏化市綏棱縣、汕頭市澄海區(qū)
廣西百色市那坡縣、瓊海市嘉積鎮(zhèn)、湖州市吳興區(qū)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、衡陽市衡陽縣、徐州市豐縣、海南興?？h、肇慶市端州區(qū)、煙臺市海陽市
汕頭市潮陽區(qū)、張掖市臨澤縣、常州市天寧區(qū)、銅陵市郊區(qū)、荊門市掇刀區(qū)、隴南市西和縣、松原市乾安縣、海東市樂都區(qū)
南昌市南昌縣、廣西貴港市港南區(qū)、西安市灞橋區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、北京市東城區(qū)、渭南市大荔縣、西安市新城區(qū)
雞西市虎林市、三門峽市澠池縣、鄭州市新鄭市、成都市崇州市、呂梁市離石區(qū)、寶雞市太白縣
內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、曲靖市陸良縣、大慶市肇源縣、長沙市長沙縣、棗莊市滕州市、安慶市大觀區(qū)
重慶市黔江區(qū)、常德市武陵區(qū)、南陽市宛城區(qū)、黃岡市浠水縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、安順市平壩區(qū)、天津市西青區(qū)、泰州市泰興市、濰坊市高密市、洛陽市西工區(qū)
臨汾市安澤縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、邵陽市綏寧縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、六安市霍邱縣
濮陽市范縣、張家界市慈利縣、太原市杏花嶺區(qū)、濟南市歷城區(qū)、泉州市永春縣、樂山市犍為縣、黔南荔波縣、吉安市遂川縣、雞西市恒山區(qū)、南昌市青山湖區(qū)
南京市建鄴區(qū)、駐馬店市確山縣、信陽市羅山縣、南昌市西湖區(qū)、廣西柳州市柳江區(qū)、忻州市代縣、廣西梧州市岑溪市、鶴壁市?？h
文山麻栗坡縣、咸陽市涇陽縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、三明市寧化縣、朔州市平魯區(qū)、鞍山市岫巖滿族自治縣、南充市西充縣、益陽市安化縣、德州市樂陵市、文山西疇縣
宜昌市猇亭區(qū)、吉安市泰和縣、惠州市博羅縣、伊春市鐵力市、濟南市槐蔭區(qū)、上饒市德興市、黑河市遜克縣、重慶市長壽區(qū)、西雙版納勐?？h、重慶市九龍坡區(qū)
九江市修水縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)、甘孜巴塘縣、中山市五桂山街道、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市
咸陽市涇陽縣、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、重慶市潼南區(qū)、滁州市全椒縣、龍巖市漳平市、伊春市烏翠區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、周口市太康縣、鶴崗市綏濱縣、湛江市赤坎區(qū)
延邊敦化市、榆林市綏德縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、紅河建水縣、齊齊哈爾市拜泉縣、攀枝花市米易縣、哈爾濱市雙城區(qū)、鐵嶺市西豐縣、四平市雙遼市
三門峽市陜州區(qū)、煙臺市萊山區(qū)、三明市明溪縣、定安縣定城鎮(zhèn)、無錫市濱湖區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、綏化市肇東市、北京市通州區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣
果洛達(dá)日縣、甘南舟曲縣、郴州市資興市、衡陽市衡東縣、廣西南寧市上林縣
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咸陽市永壽縣、西雙版納勐?？h、商洛市洛南縣、菏澤市定陶區(qū)、?？谑协偵絽^(qū)、天津市東麗區(qū)、廣西玉林市博白縣、白城市通榆縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、宜賓市珙縣
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中山市小欖鎮(zhèn)、文山廣南縣、廣西河池市鳳山縣、云浮市羅定市、文山麻栗坡縣、濮陽市臺前縣、聊城市東昌府區(qū)、廣西北海市合浦縣
大連市西崗區(qū)、廣安市前鋒區(qū)、慶陽市慶城縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)、淮南市潘集區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)
天津市薊州區(qū)、阜新市清河門區(qū)、伊春市鐵力市、楚雄雙柏縣、廣西百色市靖西市、汕尾市城區(qū)、淮安市淮安區(qū)、西安市高陵區(qū)
白銀市平川區(qū)、永州市寧遠(yuǎn)縣、臨沂市費縣、江門市臺山市、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、咸陽市旬邑縣、九江市彭澤縣、平?jīng)鍪腥A亭縣
湖州市吳興區(qū)、南京市雨花臺區(qū)、吉安市永新縣、紅河瀘西縣、河源市源城區(qū)、無錫市濱湖區(qū)、寧波市慈溪市、岳陽市岳陽樓區(qū)
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淄博市博山區(qū)、盤錦市興隆臺區(qū)、荊州市石首市、北京市海淀區(qū)、運城市平陸縣、沈陽市渾南區(qū)、廣西崇左市寧明縣、寶雞市鳳翔區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)
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模型推理推動算力需求百倍增長，國產(chǎn)廠商如何進(jìn)行AI基建？|界面新聞 · 科技
界面新聞記者 | 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(shù)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(wù)。
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(shù)，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(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)點的Atlas A3模型訓(xùn)練性能提升已達(dá)3倍。同時，由于采用了新的總線高速互聯(lián)技術(shù)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(xùn)練，隨著推理在算力需求所占的比重越來越大，算力集群針對推理的優(yōu)化也變得越來越重要。
隨著基于強化學(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，需要更長時間和復(fù)雜計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，同時實現(xiàn)“更大吞吐量”(AI模型一次能同時處理更多任務(wù))和“更低延遲”（一次任務(wù)所需時間更短），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包含上百個專家網(wǎng)絡(luò)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(shè)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(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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