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芯片工艺受限,如何提升算力性能?华为云张平安:要发挥“大杂烩”优势

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> 厂商新闻《芯片工艺受限,如何提升算力性能?华为云张平安:要发挥“大杂烩”优势》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-08-29 07:53

    • 编辑:CN

    8月28日,中国国际大数据产业博览会在贵州省贵阳市举办,华为常务董事、华为云计算CEO张平安在大会开幕式上表示,面对未来十年算力需求的数万倍增长,华为云将坚定不移地打造算力黑土地,充分发挥公司多年积累的联接技术优势和数据中心资源布局,以优的性能、好的服务、低的成本,通过昇腾AI云服务和Tokens服务满足客户的“最终计算结果”,加速行业智能跃迁。


    张平安介绍道, 华为云一直坚定打造“算力黑土地”,围绕贵安、乌兰察布、和林格尔、芜湖三大核心枢纽,打造 “全国算力一张网”,中国的算力黑土地正在成为支持全球客户的AI算力场。今天,华为云的整体算力规模相比去年同期增长率接近250%,使用昇腾AI云服务的客户从去年的的321家增长到今年的1714家。

    在贵安,华为云部署了最大规模的CloudMatrix384超节点,服务全国客户,打造东数西算工程的标杆;在贵安、乌兰察布还建设了超大规模的灾备云中心,为企业,尤其是央国企,提供高性能、稳定可靠的算力服务。

    在目前芯片工艺受限情况下,如何提升算力的性能和规模?张平安表示,华为可以发挥“大杂烩”的优势——综合在光通信、网络、供电等多方面的技术,以系统补单点,以空间换算力,以带宽换算力,以能源换算力,通过云上算力集群,获得规模优势和提升性能。

    今年4月,华为云在芜湖发布了CloudMatrix384超节点,将384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU,通过全新高速网络MatrixLink全对等互联,形成一台超级“AI服务器”,算力规模可以达到300 PFlops。

    此外,对于万亿、十万亿参数的大模型训练任务,还可以通过横向扩展方式,将432个超节点连在一起,组成一个16万卡的AI集群。如果这个集群用于训练千亿参数大模型,可以同时支持1300个。

    华为云已经为央国企、智能驾驶、大模型、互联网、消费电子、具身智能等众多行业客户提供了极具竞争力的算力服务。张平安表示,中国头部金融机构使用昇腾,每天稳定支撑起超过1000个智能体应用。

    无论线上线下,华为云都能提供统一、多元的算力架构,支持企业在云上完成训练与推理。从智驾、机器人到各行各业,我们把昇腾引入到企业的生产系统,加速行业智能跃迁。

    “高质量数据集决定AI模型的效果,当前很多企业都建有数仓和数据湖,用于企业商业智能,但当前的数据平台不能很好地为大模型所用,还需要进行大量数据准备、知识抽取工作。”张平安提到,数据要成为AI-native的数据、要成为AI可辨识的知识,就需要构建服务于AI模型的、以知识为中心的数据底座。

    对此,华为云在国家数据局路线指引下,与各城市、企业、伙伴,基于业务场景探索,升级全域入湖、AI好用、可信流通的AI可信数据空间新范式,从而使得客户可基于已积累的大规模数据,通过AI自动构建企业知识图谱,让业务人员可以通过企业大模型,来快速构建智能体应用,用AI实现各类任务。

    张平安表示,华为云正在坚定不移地打造算力黑土地,通过昇腾AI云服务和Tokens服务满足客户的“最终计算结果”。华为云的Tokens服务在高吞吐场景下性能优势显著,CloudMatrix384超节点能够做到50ms时延的场景下,吞吐2400TPS,实现业界新高。除盘古外,华为云还支持主流的DeepSeek、Kimi等开源大模型,让他们在昇腾云上跑得更快更好。

    截至目前,华为云已将重大事故为零的记录连续保持了756天,“我们相信,安全、稳定、高质量、持续创新正是客户选择华为云的核心理由。”张平安说。(崔玉贤)

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