昇腾计算全产业链

国产芯片之光：华为海思昇腾AI芯片。昇腾910和昇腾310两款AI芯片均使用华为的达芬奇架构，每个AI核心可以在1个周期内完成4096次MAC计算，集成了张量、矢量、标量等多种运算单元，支持多种混合精度计算 ，支持训练及推理两种场景的数据精度运算。

基于昇腾系列AI处理器和基础软件构建Atlas人工智能计算解决方案，包括Atlas系列模块、板卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态，打造面向“端、边、云”的全场景AI基础设施方案，覆盖深度学习领域推理和训练全流程，可以满足不同场景的大模型计算需求。

华为的全栈全场景AI解决方案日臻完善。主要基于昇腾系列处理器和基础软件构建的全栈AI计算基础设施、行业应用及服务，包括昇腾系列芯片、Atlas系列硬件、芯片使能、CANN（异构计算架构）、AI计算框架、应用使能等。

算力是衡量单卡性能的直观指标：参数方面，我们认为昇腾910芯片单卡算力已经可以与英伟达A100相媲美。

昇腾AI已孵化和适配30多个主流大模型，构筑AI新生态：在鲲鹏昇腾开发者峰会2023上，首批基于鲲鹏的一体化解决方案联合发布，而其中最瞩目的，莫过于孵化了众多国内大模型的昇腾AI，基于昇腾AI已孵化和适配30多个主流大模型，超过一半的中国原生大模型基于昇腾AI孵化，其中就包括了悟道大模型、鲲鹏大模型，鹏程系列、紫东系列等。

根据钛媒体消息，H100/H800是目前算力集群的主流实践方案。其中，H100理论极限在5万张卡集群，最多达到10万P算力；H800*实践集群在2万-3万张卡，共计4万P算力；A100*实践集群为1.6万张卡，最多为9600P算力。然而，如今新的H20芯片，理论极限在5万张卡集群，但每张卡算力为0.148P，共计近为7400P算力，低于H100/H800、A100。因此，H20集群规模远达不到H100的理论规模，基于算力与通信均衡度预估，合理的整体算力中位数为3000P左右，需增加更多成本、扩展更多算力才能完成千亿级参数模型训练。

由于美国芯片禁令的要求和限制，H20的算力性能相对较差，华为昇腾910半精度算力达320TFLOPS，对比H20提升约为216%，根据中新经纬报道，科大讯飞董秘、副总裁江涛在三季度业绩说明会上表示，当前华为昇腾910B性能已基本做到可对标英伟达A100。我们判断在拜登禁令的限制下，英伟达明年可能无法出口最新AI芯片