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华为升腾960超节点,正式发布

加新网CACnews.ca| 2026-9-17 09:47 |来自: 半导体行业观察

在今天于上海举办的HC2026现场,华为轮值董事长汪涛正式发布升腾960超节点。据介绍,作为业界首个采用NPO的超节点,“升腾960超节点”将加速十万亿大模型高效训练和推理。

华为表示,Agentic AI时代, 算力基础设施的核心矛盾主要包含两点:一方面,必须支持更大规模的MoE模型、更长的上下文序列、更低的推理时延;另一方面,需要显著降低推理成本,提升算力效率。有见及此,华为认为,单芯片性能的提升远远无法满足这一需求,依靠简单规模堆叠的传统扩展路径面临着边际收益递减的困局。因此,由多芯片紧密协同组成“超节点”,进而实现算力基础设施的系统级架构重构,已成为突破现有算力瓶颈的必然选择。

华为升腾960超节点,正式发布

“超节点已经成为Agentic AI时代算力基础设施的主流形态。”华为强调。而升腾系列芯片,将是华为该系列超节点背后的重要基座。

按照华为轮值董事长汪涛在大会上所说,升腾 960 芯片提前就绪,实现性能翻番。其中,升腾 960DT 将于 2027 年 Q1 发布,比原计划提前三个季度;升腾 960PR 将于 2027 年 Q3 发布,比原计划提前一个季度。后续将坚持一年一代的演进节奏,升腾 970 计划 2028 年发布,升腾 980 计划 2029 年发布。

在上面的介绍中,我们也强调了,升腾960超节点更是业界首个采用NPO的超节点。从业界发展看来,这是很有必要的。

目前,大规模 AI 集群内部仍以铜缆作为高速电互联的主体。但当 SerDes 速率迈入 224G 及以上时代,铜互联正逼近物理极限:插损、串扰与反射等信号损耗显著增加,传输距离越来越短;与此同时,数千乃至数万根高速铜缆汇聚在一个机柜内,不仅布线复杂、安装维护困难,也给散热与系统可靠性带来巨大挑战。

解决方案,是让光尽可能靠近计算芯片。NPO(Near Package Optics,近封装光学)通过将光引擎部署在距离计算芯片仅几厘米的位置,实现高速电信号的就近光转换,大幅缩短电传输路径,突破铜缆在带宽、距离与功耗上的限制,同时显著降低互联时延,并改善超大规模 AI 集群的布线密度与散热效率。

基于这一思路,华为依托“灵衢”互联架构打造了 11 颗关键芯片组成的套片系统,并首次将积累三十余年的光通信技术引入超节点内部,推出业界首个 NPO 光引擎 Hi-ONE。它让高速电信号在芯片附近完成电光转换,实现“电短光长”的互联架构。Hi-ONE 不仅是业内首个具备量产能力的 NPO 产品,也是目前单体传输能力最大的 NPO 光引擎,同时率先实现内置光源设计,将高带宽、高可靠、低时延与低功耗融于一体,与灵衢互联协议共同构建可规模扩展的超节点互联系统。

基于“灵衢 + Hi-ONE”,华为进一步推出 升腾 960 超节点,成为业界首个采用 NPO 光引擎的 AI 超节点。该系统采用正交互联架构与全液冷设计,通过灵衢实现统一内存编址,集群可扩展至 4096 卡规模,面向十万亿参数模型的训练与推理场景。借助 Hi-ONE,超节点内部可减少约 4.8 万个 800G 光模块,从根本上突破传统铜互联的距离瓶颈,在降低系统整体功耗的同时,也显著提升了大规模 AI 集群的可靠性与可扩展性。

从华为的介绍我们得知,超节点只是起点,依托灵衢UnifiedBus,华为能将多个超节点连接在一起构建更大规模的超节点集群,可实现从数万卡,到数十万卡,甚至百万卡规模的集群。

华为强调,公司将发挥“计算+通信”综合优势,为业界带来全新的Agentic超节点集群,把多种互联协议统一为灵衢协议,大幅减少协议转换开销,实现平等互联,提供存储系统,满足KV缓存需求,最大化提升资源的整体利用效率。

在发布升腾 960 超节点的同时,华为还披露了上一代超节点的进展,并宣布该超节点迈入了规模商用的新阶段。

据介绍,该超节点具备"超大带宽、超低时延、跨物理节点的统一内存编址" 三大核心优势,拥有256TB 全局统一内存编址空间、TB 级 NPU 互联超大带宽与 3μs 超低 RTT 时延,基于灵衢互联协议实现1024卡NPU高速互联,满足万亿级大模型的高效训练和推理。而作为国内唯一规模商用的超节点,截至目前,升腾 950 超节点已规模商用1000多套,应用于互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等行业。升腾携手3000多家行业合作伙伴,孵化7000多个行业解决方案。升腾超节点是国内唯一训练出SOTA模型的超节点。

值得一提的是,除了在云端继续发力以外,因应AI继续往端侧渗透的趋势,华为还将将面向海量轻智能终端打造端侧轻量化AI核,提供丰富的中小微多样性算力,从小于1T的微算力、1~10T的小算力到10-100T的中算力,同时构建基于升腾生态和统一CANN的开放生态,打造万物智能的算力底座。

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