华为重构AI算力底座 超大规模计算进入系统竞争阶段

　　人工智能产业的竞争正在从单颗芯片性能逐渐延伸到整体计算系统效率。华为近期发布Peerium计算架构，通过嵌套并行、统一内存寻址和平等互联等方式，让大规模处理器能够以更加统一的方式协同运行，其目标是实现百万级处理器组成一台逻辑意义上的大型计算机。作为这一架构的重要技术基础，灵衢高速互联协议可以连接CPU、NPU、内存、固态硬盘、网卡和交换机等不同计算资源，并在计算、存储和网络之间建立更高效率的数据交换机制。公司披露，基于该架构的超节点集群已经进入实际部署阶段，新一代系统也在推进测试。人工智能基础设施由“堆叠更多芯片”逐渐转向“提高整个集群协同效率”，正在成为算力产业新的技术方向。

　　这一变化背后的产业逻辑在于，大模型参数规模和推理调用量持续扩大后，算力系统面临的问题已经不仅是芯片计算速度，还包括芯片之间的数据传输、内存调用、网络延迟和能源消耗。传统集群规模越大，通信等待所占比例往往越高，部分算力资源难以实现充分利用。通过高速互联和统一寻址提高超大规模计算集群效率，正在成为国际算力产业的重要技术路线。华为新一代昇腾超节点可搭载的算力卡数量进一步提升，并引入近封装光学等技术，以提升大型模型训练和推理场景下的互联能力。公开信息显示，昇腾系列超节点已经在互联网、金融、教育、医疗、交通和制造等行业形成规模化应用。

　　从企业竞争角度看，这意味着AI基础设施市场正在从芯片竞争进入“芯片+互联+存储+软件+集群架构”的系统竞争。未来企业能否提供稳定、高效且能够持续扩展的完整算力平台，可能比单项硬件指标更加重要。同时，AI算力的应用场景也在从互联网企业向工业、金融、医疗、交通等实体行业延伸，产业需求逐渐由训练大型模型扩展到大量行业模型和智能体推理。大型算力集群的商业价值最终仍要体现在算力利用率、单位计算成本和应用效率上。华为此次围绕超节点和百万级处理器协同计算进行系统架构创新，反映出国内科技企业正在从单一硬件供给向底层计算架构延伸，也意味着我国人工智能产业链正在形成更加完整的基础设施技术体系。