本站5月17日消息，美國封殺華為芯片從某種程度來說，其實是對后者技術的認可，而他們確實也有硬實力做支撐。
之前華為推出了AI算力集群解決方案CloudMatrix 384，雖然外行看起來沒有什么厲害的，但國外投行直言，這領先于英偉達和AMD目前市場上的產品一代。
按照華為的說法，CloudMatrix 384基于384顆昇騰芯片構建，通過全互連拓撲架構實現芯片間高效協同，可提供高達300 PFLOPs的密集BF16算力，接近達到英偉達GB200 NVL72系統的兩倍。
此外，CM384在內存容量和帶寬方面同樣占據優勢，總內存容量超出英偉達方案3.6倍，內存帶寬也達到2.1倍，為大規模AI訓練和推理提供了更高效的硬件支持。
盡管單顆昇騰芯片性能約為英偉達Blackwell架構GPU的三分之一，但華為通過規?；到y設計，成功實現整體算力躍升，并在超大規模模型訓練、實時推理等場景中展現更強競爭力。
在昨日的華為云AI峰會上，華為云副總裁黃瑾介紹了更多CloudMatrix 384超節點技術優勢與細節，其指出隨著大模型訓練和推理對算力需求的爆炸式增長，傳統計算架構已難以支撐AI技術的代際躍遷，超節點架構的誕生不僅是技術的突破，更是以工程化創新開辟AI產業的新路徑。
當前，大模型訓練經歷了從早期小模型在單卡訓練、小參數大模型在單機訓練，到現在MoE、長序列、多模態大模型都在AI集群上訓練的演進過程。
AI算力的瓶頸，從單卡算力的瓶頸到單機內總線帶寬的瓶頸，再到現在集群間通信帶寬的瓶頸，需求增長了1萬倍。
然而過去的8年里，單卡硬件的算力增長了40倍，但是節點內的總線帶寬只增長了9倍，跨節點的網絡帶寬只增長了4倍，這使得集群網絡通信成為當前大模型訓練和推理的最大挑戰。
黃瑾表示，面對這些挑戰，華為云推出了采用全對等互聯架構的CloudMatrix 384超節點。這項技術創新跳出單點技術限制走向系統性、工程性的創新算力架構，直面通信效率瓶頸、內存墻制約、可靠性短板三大技術挑戰。通過新型高速互聯總線實現384張卡互聯成為一個超級云服務器，最高提供300Pflops的算力規模，比業界同類產品領先67%。
目前，基于CloudMatrix的超節點集群已經在蕪湖、貴安、內蒙規模上線，而華為云超節點創新系統架構的背后，是華為云堅持“昇騰云服務支持百模千態，盤古大模型重塑千行萬業”的戰略。
“一直以來華為云持續推動昇騰AI云服務全面升級，通過打磨昇騰云的訓練、推理的性能、可靠性和性價比，為中國乃至全球客戶提供好用、易用的AI算力云服務。現已全面適配了DeepSeek在內的160多個大模型，以云服務的方式，協助客戶進行模型的開發，訓練，托管和應用。”
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