075582814553
华为发布全球首个NPO超节点昇腾960:功耗降低550千瓦,可用度达99.8%

香港天翔電子有限公司 / 09-18 14:22

昨日(9月17日),华为全联接大会2026在上海启幕,华为副董事长、轮值董事长汪涛发布全球首个采用NPO(近封装光学)技术的昇腾960超节点,将4096卡规模、FP8 8 EFLOPS算力

昨日(9月17日),华为全联接大会2026在上海启幕,华为副董事长、轮值董事长汪涛发布全球首个采用NPO(近封装光学)技术的昇腾960超节点,将4096卡规模、FP8 8 EFLOPS算力与“5500个Hi-ONE替代4.8万颗800G光模块”的革命性互联方案一并抛出。在此背景下,业内观点认为,国产AI算力底座开始进入“光替代铜”的系统级节律。昇腾960DT/960PR同步提前,昇腾970、980路线图首次明确。

华为将AI战略的核心明确锁定在算力

9月17日,华为全联接大会2026在上海启幕,副董事长、轮值董事长汪涛发表题为《智启新未来,打造智能世界的硅基黑土地》的主题演讲,明确将“算力”列为华为AI战略的核心。“我们聚焦在算力这个领域,将持续通过系统架构创新,满足国内AI训练和推理上的爆发式增长需求。”汪涛在大会上表示,华为坚持“超节点+集群”的双层架构,通过系统级创新构建竞争力,并坚持开源开放的算力底座立场。

华为此次的核心落子,是面向十万亿参数大模型训练与推理场景的昇腾960超节点,被官方明确定位为“全球首个采用NPO技术的超节点”。截至目前,昇腾超节点累计部署已超过1000套,昇腾950超节点已开始规模商用,昇腾系列已在训练、推理和科学计算等多场景全面铺开。

5500个Hi-ONE替换4.8万颗800G光模块

传统大规模AI算力系统内部主要依赖铜缆实现卡间电互联。但随着万卡、十万卡集群规模扩张,铜缆的传输距离与带宽遭遇物理极限,布线密度与散热压力陡增。华为将过去多年积累的光技术导入超节点系统,推出了业界首个量产的NPO光引擎Hi-ONE。

公开数据显示,Hi-ONE总容量达到7.2T,是行业目前传输能力最大的NPO产品,也是业界唯一实现内置光源的NPO产品。昇腾960超节点全机采用5500个Hi-ONE光互联模块,直接替代原本所需的4.8万颗800G光模块。

由此带来的物理收益相当直接:系统功耗降低超过550千瓦,无故障运行时间(MTBF)提升一倍,系统可用度达到99.8%。在AI基础设施追求“高带宽、高可靠”与“低时延、低功耗”双向极限的当下,NPO事实上替代了“用更多光模块堆带宽”的传统路径,把超大规模集群的互联架构推到了另一个量级。

4096卡规模、FP8 8 EFLOPS、最大可扩展至百万卡

昇腾960超节点采用领先的正交架构与全液冷设计,基于华为自研的灵衢(UnifiedBus)高速互联协议实现内存统一编址,单超节点可扩展至4096卡规模,整机FP8算力达到8 EFLOPS、FP4算力达到16 EFLOPS。

会上华为同步披露:多个昇腾960超节点通过灵衢网络或RoCE连接,可形成更大规模的超节点集群,采用二层CLOS四平面组网,最大集群规模可达到51.2万卡;进一步结合多轨道拓扑技术,最大可支持100万卡昇腾超节点集群。这意味着,单一企业的“AI工厂”算力规模理论上具备建设超大规模AI训练集群的能力。

华为同步将超节点架构引入通用计算场景,升级鲲鹏超节点:基于灵衢全光组网,最大支持4096节点,形成256TB统一内存池,可提升Agent场景的沙箱密度、启动速度与向量检索性能。配套发布支持“一跳直连”L3.5层PB级KV缓存解决方案OceanStor M900集群。

昇腾960DT提前3个季度、昇腾960PR提前1个季度

芯片层面,汪涛在主题演讲中确认昇腾960芯片已提前就绪,整体性能较上一代翻番,并首次明确代际节奏:

  • 昇腾960DT将于2027年第一季度发布,比原计划提前3个季度

  • 昇腾960PR将于2027年第三季度发布,比原计划提前1个季度

  • 昇腾970计划于2028年发布;

  • 昇腾980计划于2029年发布。

华为同步确立“一年一代”的迭代节奏。汪涛强调,超节点已部署超1000套,昇腾950超节点也已规模商用,昇腾“已跨越生态拐点”,CANN(昇腾异构计算架构)已进入常态化开源社区运营,从“可用”迈向“易用”。

国产算力底座从的系统级转向

昇腾960超节点的意义不止于一款新产品,它指向的是国产AI算力底座从"是否能用"迈向“是否好用”的系统级转向。

国家层面,今年7月,工信部在国务院新闻办公室发布会披露,截至2026年6月底,我国智能算力规模达到2185 EFLOPS,同比增长177%。本月早些时候工信部发布的《信息通信行业发展“十五五”规划》》提出,要“有序推进万卡、十万卡及以上规模智能算力集群部署,加大力度适配国产算力芯片”。

企业层面,京东云与摩尔线程近期宣布共建10万卡国产GPU集群;智谱在9月17日发布首个递归自我改进(RSI)阶段成果,在10万卡国产AI芯片集群上“用GLM造GLM”。当企业级的训练与推理需求大规模迁移至国产算力底座,“光替代铜”的超节点方案有望缓解超大规模集群互联带来的带宽和功耗压力。

对华为而言,昇腾960超节点既是产品发布,也是节奏宣告:从单芯片到超节点再到百万卡集群。剩下要做的,看Hi-ONE光引擎背后的产能爬坡能否跟上AI需求增长。


Processed in 0.097623 Second , 35 querys.