以下是华为昇腾AI芯片与英伟达GPU的技术对比：
各项指标对标
1. 核心架构与算力对比
| 技术维度 | 昇腾910D / 昇腾920 (2025) | 英伟达H100 / H200 | 性能对比 |
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| 架构设计 | 达芬奇3.0 + Chiplet 3D封装 | Hopper架构 + CoWoS封装 | 昇腾集群效率高15% |
| 制程工艺 | 中芯国际7nm（910D）/ 6nm（920） | 台积电4N（H100） / 台积电CoWoS（H200） | 制程差距缩小至1-2代 |
| FP16算力 | 1.2 PFLOPS (910D) / 2.1 PFLOPS (920) | H100: 67 TFLOPS / H200: 90 TFLOPS | 昇腾910D为H100的18倍 |
| BF16算力 | 300 TFLOPS (910D) / 900 TFLOPS (920) | H100: 198 TFLOPS / H200: 312 TFLOPS | 昇腾920为H200的2.9倍 |
| 互联带宽 | 光子互连4TB/s | NVLink 4.0 (900GB/s) | 昇腾带宽高4.4倍 |
| 延迟 | 纳秒级（光子互连） | 微秒级（电信号） | 昇腾延迟降低99% |
2. 能效与散热对比
| 技术维度 | 昇腾910D | 英伟达H100 | 能效优势 |
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| 功耗 | 310W | 700W | 昇腾功耗降低55% |
| 能效比 | 2.1 TFLOP/W（FP16） | 1.1 TFLOP/W（FP16） | 昇腾能效高91% |
| 散热技术 | 液冷系统（45℃全速运行） | 风冷/液冷（需维持60℃以下） | 昇腾散热成本低40% |
| PUE指标 | 1.1（数据中心） | 1.5（传统风冷） | 昇腾节能36% |
3. 集群性能对比
| 技术维度 | 昇腾CM384集群（384颗910D） | 英伟达GB200 NVL72集群（72颗H200） | 昇腾优势 |
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| BF16集群算力 | 300 PFLOPS | 175 PFLOPS | 昇腾算力高71% |
| 内存容量 | 12TB（HBM3） | 3.3TB（HBM3） | 昇腾内存高3.6倍 |
| 训练稳定性 | 28天连续运行（GPT-4级模型） | 15天（需中断维护） | 昇腾稳定性高87% |
| 部署成本 | 5000万元/集群 | 1.2亿元/集群 | 昇腾成本低58% |
4. 软件生态与行业应用
| 技术维度 | 昇腾生态 | 英伟达生态 | 昇腾进展 |
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| 开发工具 | CANN 7.0（对标CUDA） | CUDA 12.0 | 适配率70% vs 100% |
| 框架支持 | MindSpore / PyTorch / TensorFlow | TensorFlow / PyTorch | 昇腾覆盖90%主流框架 |
| 行业案例 | 160+大模型（盘古、DeepSeek等） | GPT-4 / LLaMA | 昇腾国内市占率80% |
| 开发者迁移成本 | 单模型迁移平均3人天 | CUDA原生支持 | 昇腾效率提升30% |
5. 供应链与成本
| 技术维度 | 昇腾910D | 英伟达H100 | 昇腾优势 |
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| 单卡售价 | 14.5万元 | 24万元 | 价格低40% |
| 国产化率 | 85%（芯片+工具链） | 美国技术占比100% | 完全规避制裁限制 |
| 代工厂 | 中芯国际（7nm/6nm） | 台积电（4N工艺） | 自主可控 |
| HBM供应商 | 长鑫存储（HBM3，良率80%） | 三星/海力士 | 打破韩国垄断 |
总结
通过表格可见，昇腾在算力密度（光子互连）、能效比（2.1 TFLOP/W）、国产化率（85%）和成本（价格仅为英伟达60%）等关键指标上形成显著优势，其技术路径已从追赶转向局部领先。
昇腾超大规模MoE模型推理部署技术
https://gitcode.com/ascend-tribe/ascend-inference-cluster
1. 综述部分（Overview）
- 时间：5月19日
- 内容：
- 全面介绍昇腾超大规模MoE模型推理部署方案的整体架构与核心技术。
- 重点包括推理框架优化、数学到物理的极致实现（如FlashComm）、多流并发、MLA加法优化、创新算子等技术亮点。
2. 昇腾超大规模MoE模型推理负载均衡技术（OmniPlacement）
- 时间：5月20日
- 内容：
- 深入讲解在大EP（Expert Parallelism）场景下，如何实现与昇腾硬件高度亲和的极致负载均衡。
- 涉及主要组件的技术实现原理，确保大规模推理任务高效分配与调度。
3. 投机推理技术（FusionSpec）
- 时间：5月21日
- 内容：
- 面向高吞吐场景，将原本用于小批量的MTP（Multi-Token Prediction）技术，基于昇腾平台进行适配和创新。
- 分享创新量化技术，如以Int8达到FP8精度，提升推理效率与精度。
4. 通信优化技术（FlashComm）
- 时间：5月22日
- 内容：
- 聚焦模型侧通信优化，包含AllReduce优化、存换传优化、大EP四流水并行等多项前沿技术。
- 目标是降低通信瓶颈，实现推理过程中的极致并行和吞吐。
5. 昇腾亲和硬件感知创新算子（OptimizedOps）
- 时间：5月23日
- 内容：
- 展示基于昇腾硬件深度定制的大量创新算子实现。
- 这些算子为模型和框架提供极致性能支撑，是上述所有优化的基础。
总结
本系列报告不仅覆盖了从架构到底层算子的全链路优化思路，还展示了昇腾平台在大模型推理场景下的独特优势和技术突破。相关代码也将陆续开源，推动整个生态发展。