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華為昇騰910（Ascend 910）是華為基于自研達芬奇（Da Vinci）架構(gòu)開發(fā)的高性能AI處理器，采用7nm+ EUV先進制程工藝，專為人工智能訓(xùn)練場景設(shè)計。作為Ascend-Max系列旗艦產(chǎn)品，昇騰910在半精度(FP16)下提供256 Tera-FLOPS算力，整數(shù)精度(INT8)算力高達512 Tera-OPS，同時功耗控制在310W，能效比顯著優(yōu)于業(yè)界同類產(chǎn)品。

本文介紹昇騰910的技術(shù)架構(gòu)、關(guān)鍵參數(shù)、性能表現(xiàn)及配套軟件生態(tài)，為AI開發(fā)者提供參考。

1. 產(chǎn)品概述

1.1 產(chǎn)品定位

昇騰910是華為全棧全場景AI解決方案的核心算力基礎(chǔ)，主要面向：

數(shù)據(jù)中心AI訓(xùn)練場景

大規(guī)模分布式訓(xùn)練系統(tǒng)

高性能計算(HPC)與深度學(xué)習(xí)融合應(yīng)用

云服務(wù)AI加速平臺

1.2 關(guān)鍵特性

超高計算密度：單芯片集成32個達芬奇核心，F(xiàn)P16算力256 TFLOPS

卓越能效比：實測功耗310W，低于設(shè)計規(guī)格350W

全場景支持：與MindSpore框架深度協(xié)同，支持端-邊-云統(tǒng)一架構(gòu)

先進制程：7nm+ EUV工藝實現(xiàn)更高晶體管密度

安全可信：內(nèi)置模型保護機制，支持隱私計算

2. 技術(shù)規(guī)格

2.1 硬件參數(shù)

表：昇騰910關(guān)鍵硬件規(guī)格

2.2 計算架構(gòu)

昇騰910采用創(chuàng)新的達芬奇3D Cube架構(gòu)，核心計算單元包括：

3D Cube矩陣乘法單元：

單周期完成4096次乘加運算

相比CPU/GPU有兩個數(shù)量級的提升

32個Cube引擎并行工作，提供256TFLOPS算力

向量計算單元(Vector)：

支持豐富的定制計算指令

處理非矩陣類運算任務(wù)

覆蓋各種基本計算類型

標量計算單元(Scalar)：

功能相當于精簡CPU核

負責(zé)程序流控制、分支判斷

處理基礎(chǔ)算術(shù)運算

這種異構(gòu)計算架構(gòu)實現(xiàn)了計算任務(wù)的高效分工，使昇騰910能夠自主完成整個AI訓(xùn)練流程，最小化與Host的交互。

3. 性能表現(xiàn)

3.1 基準測試

在典型AI訓(xùn)練任務(wù)中，昇騰910表現(xiàn)出色：

ResNet50訓(xùn)練：與主流訓(xùn)練單卡+TensorFlow相比，性能提升近2倍（圖片處理從965張/秒提升至1802張/秒）

算力效率：實際算力完全達到設(shè)計規(guī)格，功耗低于預(yù)期

計算密度：遠超NVIDIA Tesla V100和Google TPU v3

3.2 集群性能

華為基于昇騰910構(gòu)建的Ascend集群：

單集群包含1024顆昇騰910

總算力達到256P（Peta-FLOPS）

大幅超越NVIDIA DGX2和Google TPU集群性能

4. 軟件生態(tài)

4.1 全場景AI框架

昇騰910與華為自研的MindSpore框架深度協(xié)同，提供：

開發(fā)效率提升：核心代碼量減少20%，整體效率提升50%

自動微分：采用Source 2 Source方式實現(xiàn)，優(yōu)于傳統(tǒng)圖優(yōu)化方法

分布式訓(xùn)練：自動實現(xiàn)多機混合并行，無需手動切分模型

隱私保護：通過梯度/模型信息協(xié)同而非原始數(shù)據(jù)傳遞

4.2 算子庫與工具鏈

CANN算子庫：提供高性能AI算子，開發(fā)效率提升3倍

TensorEngine：統(tǒng)一DSL接口，支持自動算子優(yōu)化與生成

ModelArts：機器學(xué)習(xí)PaaS平臺，日均訓(xùn)練作業(yè)超4000個

5. 應(yīng)用場景

昇騰910適用于多種AI計算場景：

大規(guī)模模型訓(xùn)練：

支持千億參數(shù)級模型訓(xùn)練

適合NLP、CV等前沿AI研究

云端AI服務(wù)：

華為云EI服務(wù)基礎(chǔ)算力

提供59種AI服務(wù)、159項功能

行業(yè)智能：

醫(yī)療影像分析

金融風(fēng)控建模

工業(yè)質(zhì)檢等專業(yè)領(lǐng)域

科學(xué)計算：

分子動力學(xué)模擬

氣候預(yù)測等HPC場景

6. 產(chǎn)品路線圖

1.?第一代昇騰（2018-2020）

昇騰310：面向邊緣推理場景，采用12nm工藝，INT8算力16 TOPS，功耗8W，主打低延遲推理（如攝像頭、車載設(shè)備）。

昇騰910：首款數(shù)據(jù)中心級訓(xùn)練芯片，7nm工藝，F(xiàn)P16算力256 TFLOPS，功耗310W，支持華為全棧AI生態(tài)（MindSpore、ModelArts）。

2.?第二代昇騰（2021-2023）

昇騰910B：7nm+ EUV工藝優(yōu)化，F(xiàn)P16算力提升至376 TFLOPS，支持更高效的大模型訓(xùn)練，適配華為云昇騰AI云服務(wù)。

昇騰310B：邊緣端升級版，支持多模態(tài)推理（視覺、語音），集成輕量級MindSpore Lite框架。

3.?第三代昇騰（2024-2025）

昇騰910C：用于CloudMatrix 384超節(jié)點集群，單節(jié)點集成384顆芯片，支持萬億參數(shù)大模型訓(xùn)練，顯存帶寬優(yōu)化至3TB/s以上。

昇騰320：面向邊緣計算的下一代芯片，5nm工藝，能效比提升50%，支持端-邊-云協(xié)同推理。

4.?未來規(guī)劃（2026+）

昇騰920：預(yù)計采用3nm工藝，F(xiàn)P16算力目標突破1 PFLOPS，支持FP8精度和動態(tài)稀疏計算，適配MoE架構(gòu)大模型。

2025年推出CloudMatrix 384超節(jié)點集群，基于昇騰910C芯片，單集群算力達百P級（Peta-FLOPS），支持30天不間斷訓(xùn)練，故障恢復(fù)時間<10分鐘；用于DeepSeek等千億級大模型訓(xùn)練、多模態(tài)長序列處理。

7. 技術(shù)優(yōu)勢總結(jié)

算力領(lǐng)先：FP16算力256 TFLOPS，超越同期競品50-100%

能效優(yōu)異：310W實際功耗，能效比達業(yè)界最佳水平兩倍

架構(gòu)創(chuàng)新：3D Cube設(shè)計實現(xiàn)超高計算密度

全棧協(xié)同：與MindSpore深度優(yōu)化，發(fā)揮硬件最大潛能

場景覆蓋：支持從云端到邊緣的全場景AI部署

8. 術(shù)語介紹&解釋

8.1 術(shù)語表

達芬奇架構(gòu)：華為自研的異構(gòu)AI計算架構(gòu)

3D Cube：專為矩陣運算優(yōu)化的三維計算單元

MindSpore：華為全場景AI計算框架

CANN：華為AI算子庫

8.2 測試環(huán)境

測試平臺：華為Atlas 900 AI訓(xùn)練集群

對比系統(tǒng)：NVIDIA DGX-2 with Tesla V100

基準模型：ResNet50、Transformer等

下載鏈接：

「重磅合集」

1、《70+篇半導(dǎo)體行業(yè)“研究框架”合集》

2、《56+份智能網(wǎng)卡和DPU合集》

3、《14份半導(dǎo)體“AI的iPhone時刻”系列合集》

4、《21份走進“芯”時代系列深度報告合集》

5、《800+份重磅ChatGPT專業(yè)報告》

6、《92份GPU技術(shù)及白皮書匯總》

7、《11+份AI的裂變時刻系列報告》

8、《3+份技術(shù)系列基礎(chǔ)知識詳解（星球版）》

9、《12+份Manus技術(shù)報告合集》

10、《100+份AI芯片修煉合集》

11、《60+份AI Agent技術(shù)報告合集》?

《100+份AI芯片技術(shù)修煉合集》

《300+份DeepSeek技術(shù)報告合集》

《42篇半導(dǎo)體行業(yè)深度報告&圖譜（合集）

亞太芯谷科技研究院：2024年AI大算力芯片技術(shù)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)趨勢

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