国产算力跑大模型，和英伟达差在哪？
据SemiAnalysis测算，单颗国产AI芯片的性能大约只有英伟达Blackwell架构的三分之一。拿具体的卡对比：昇腾910C的FP16算力（800 TFLOPS）是H100（1，979 TFLOPS）的40%，显存带宽（1.8 TB/s）落后H100的46%。这就是物理天花板——先进制程被卡，单点硬刚确实打不过。那国产算力怎么突围？不拼单卡，拼集群。华为在WAIC上展出了Atlas 950超节点真机，单机柜64张卡，靠自研“灵衢”协议把1024张卡连在一起，实现256TB全局统一内存编址，通信时延压到3微秒。什么概念？昇腾上一代超节点已在20多个行业落地750多套。中银证券报告显示，与英伟达NVL144系统相比，昇腾950超节点总算力达到其6.7倍。但是注意——“总算力”和“单卡性能”是两码事。梁文锋在投资人会议上的原话是：国内最大模型激活参数大概几十B，跟美国800B差一个数量级。他判断整体落后美国12到18个月。但同时也说，华为950超节点在性能和价格上可以平替英伟达GB200、GB300。一个标志性的事件： 美团发布LongCat-2.0，1.6万亿参数，从训练到推理全部由国产算力集群完成，是“英伟达含量为0”的万亿级别大模型。作为业务运营，我的实操感受是：日常推理（翻译、生成报告、做图），国产算力完全够用。我让团队用昇腾跑Qwen做批量翻译，速度跟英伟达没明显差别，成本低一大截。但涉及复杂训练和调优，目前还是得切回英伟达——国产算力的软件生态还在补课阶段。有研究指出，昇腾910B在微调场景下存在算子适配和数值精度问题。一句话： 日常干活用国产，不亏；搞研发攻坚，还得备着英伟达。
发布于 广东
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