中國AI專家：國產(chǎn)算力芯片比英偉達落后5年，我們要正視差距，通過技術(shù)手段來彌補硬件的落后

散英魂寄千萬雄鷹翱翔神州，

盡智魄載十億慧芯呼喚華夏。

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前沿導讀

上海人工智能研究院數(shù)字化治理中心主任彭嘉昊在接受國內(nèi)媒體采訪時表示，我們目前的芯片擅長推理，也就是應用層面。

但是在大模型的訓練上面，我們與美國英偉達產(chǎn)品的差距很大，尤其是在單卡性能上面，我們的昇騰910B差不多能達到英偉達A100的算力，相當于美國5年前的水平。

我們的策略就是正視在技術(shù)層面的差距，通過計算集群和超節(jié)點的技術(shù)策略來彌補單卡性能上面的差異。

如果僅僅只是在應用層面，那我們目前已經(jīng)可以解決很多急需解決的問題，例如涉及到民生領(lǐng)域的應用問題，我們可以實現(xiàn)國產(chǎn)替代，但是在最前沿的模型訓練領(lǐng)域，我們還在追趕的過程中。

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超節(jié)點

根據(jù)中科院物理研究所發(fā)布的資料顯示，ai產(chǎn)業(yè)當中有一個技術(shù)概念叫做超節(jié)點，超節(jié)點就相當于把Scale Up（向上擴展）和Scale Out（向外擴展）結(jié)合在一起，提升整體的性能和大模型訓練推理的效率。

Scale Up指的是硬件為主，在算力不夠的情況下，通過添加更多的GPU和內(nèi)存提升單個設(shè)備的性能。

Scale Out指的是協(xié)同工作，在單個設(shè)備性能不足的情況下，將多個同樣性能的設(shè)備聯(lián)合在一起，通過協(xié)同工作來提升性能。

超節(jié)點將兩者的概念融合，將多個設(shè)備通過技術(shù)手段進行深度協(xié)同使其在邏輯層面表現(xiàn)為一臺統(tǒng)一的設(shè)備，從而提升整體的算力性能。

參考資料： 小棗君，公眾號：中科院物理所

這個技術(shù)最早是由英偉達公司提出的概念，2024年英偉達發(fā)布了NVL72，NVL72將36個Grace CPU和72個Blackwell GPU集成到一個液冷機柜中，實現(xiàn)總計720 PFLOPs的稀疏FP8計算性能，或1440 PFLOPs的推理性能。并且英偉達的超節(jié)點技術(shù)為私有協(xié)議，其他廠商無法直接使用。

2025年，華為推出了CloudMatrix 384超節(jié)點技術(shù)，該技術(shù)與英偉達一樣均為私有協(xié)議，用384張昇騰算力卡和192顆鯤鵬芯片組成超節(jié)點，在目前已商用的超節(jié)點中單體規(guī)模最大，可提供高達300 PFLOPs的密集BF16算力，接近達到英偉達GB200 NVL72系統(tǒng)的兩倍。

在國產(chǎn)單卡芯片較為落后的情況下，通過超節(jié)點技術(shù)可以有效填補當下產(chǎn)業(yè)發(fā)展的真空期，推動國內(nèi)ai產(chǎn)業(yè)在應用推理層面繼續(xù)向前發(fā)展，持續(xù)優(yōu)化技術(shù)。

并且中國成熟完善的資源建設(shè)體系，足以支撐起國內(nèi)多個大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的運行。華為的CloudMatrix 384超節(jié)點已經(jīng)在烏蘭察布、貴安、蕪湖等三個地方完成了規(guī)模化部署，支撐起超過160個第三方大模型的訓練推理，并同步適配了Deep Seek等模型的應用場景。產(chǎn)業(yè)資源的優(yōu)勢，成為了中國發(fā)展ai技術(shù)的核心力量。

03

技術(shù)優(yōu)化

在受到美國的全面封鎖之后，中國企業(yè)就開始將目光轉(zhuǎn)向技術(shù)優(yōu)化策略。一邊通過技術(shù)優(yōu)化提升整體性能，一邊深度聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈對卡脖子的困境進行突圍。

除上述提到的超節(jié)點技術(shù)之外，在被美國出口管制期間，最早一批通過技術(shù)優(yōu)化實現(xiàn)性能提升的產(chǎn)品可以追溯到華為的麒麟9000S，然后就是Deep Seek。

麒麟9000S的等效工藝為7nm，采用浸潤式DUV光刻機和自對準多重圖案化制造完成。其內(nèi)部CPU的大中核心為華為自研的泰山架構(gòu)，小核心采用了ARM提供的A510，支持8核12線程的超線程技術(shù)。

在此之前，超線程技術(shù)一直被用在X86架構(gòu)的PC領(lǐng)域，麒麟9000S是行業(yè)內(nèi)第一款支持超線程的ARM芯片。

在同等工藝下，想要提升性能無非兩種方法，超頻和超線程。

超頻就是單純拉高芯片的CPU頻率，以此來獲得更好的性能表現(xiàn)。對比未超頻的CPU，想要完全發(fā)揮出超頻技術(shù)的作用，需要保持在一個較高負載的場景下。而超線程雖然也可以帶來性能上的提升，但提升的性能跟功耗基本持平，適合應用在多任務場景中。

超線程適用于PC行業(yè)，個人電腦的體積較大，并且散熱效率更高，可以承擔超線程技術(shù)所帶來的功耗提升。而手機產(chǎn)品由于尺寸較小，內(nèi)部空間有限，所以對于功耗特別敏感。相對于超線程技術(shù)，直接給手機CPU超頻是更加合適的方案。

但是受限于美國的制裁封鎖，麒麟9000S采用了超線程技術(shù)，為了盡可能壓制超線程所帶來的溫度上升，華為在mate60系列的屏幕后面又加入了一大塊均熱板。華為后續(xù)的芯片升級，均可以看做是基于麒麟9000S進行的全方位超頻。

Deep Seek也是如此，通過對特定的場景進行針對性訓練，用較少的技術(shù)成本實現(xiàn)了比肩GPT的算力性能。在先進光刻機的問題沒有得到有效解決之前，這種用技術(shù)優(yōu)化來穩(wěn)步提升芯片性能的思路，是當下中國企業(yè)重點推進的方向。

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