（文/ 吕栋） 。系统论

“芯片问题其实没必要忧虑，芯片用叠加和集群等办法
，问题核算成果上与最先进水平是不必适当的 。”近期，忧虑华为总裁任正非的使用一次揭露发声 ，增强了社会各界对我国AI开展的系统论决心。

咱们都知道 ，芯片我国现已形成了“百模千态”的问题大模型工业 ，有多个大模型走在全球前列。不必但不管AI工业怎么开展，忧虑算力都是使用驱动模型演进的底子动力 。跟着外部技能封闭步步紧逼 ，系统论国产算力能否担任大用？芯片是否只能做推理而不能做杂乱练习 ？很多人其实心里没底
。

“咱们单芯片仍是问题落后美国一代，咱们用数学补物理，非摩尔补摩尔 ，用群核算补单芯片
，在成果上也能到达有用情况。”任正非的揭露发声 ，给国内AI工业吃下了一颗“定心丸” 。

带着对国产算力开展的关怀
，与华为2012实验室的技能专家的做了一次交流，咱们了解到，昇腾算力不只完成推理功能全球抢先
，一起体系稳定性也保持在高水平 ，能高效训出国际一流的万亿参数大模型
。特别是CloudMatrix 384超节点技能，以体系补单点，从堆芯片到拼架构
，中心目标比肩英伟达 ，成为我国AI开展的坚实算力底座。

芯片问题为何不必忧虑？

在外部制裁围堵下 ，芯片问题就像“达摩克里斯之剑”相同，一向悬在我国工业界头上 。特别跟着中美AI竞赛益发剧烈，美国一方面极力遏止我国先进芯片制作的才能，另一方面又不断收紧对英伟达高端芯片的出口控制，企图让我国AI工业在“算力囚笼”中止步不前。

但危中也有机
。职业的开展趋势是 ，当Transformer这样的大型神经网络模型横空出世  ，万亿参数模型开端呈现，对算力和显存的需求呈爆破式添加 ，单个GPU乃至单个服务器都难以招架，集群算力成为大势所趋
，这也给我国用体系办法处理算力窘境带来要害。

说起“体系论” ，老一辈我国人或许并不生疏。钱学森的《论体系工程》 ，中心思维便是把研讨目标看做一个全体而不是孤立的点 ，经过全体优化补偿单点落后 。

华为制裁中包围 ，正是遭到体系工程的启示。技能专家对表明，算力根底设施是杂乱的体系，华为把各个部分打通了
，在内部组织了算力会战 ，把华为云、模型、底座、芯片
、硬件工程
 、根底软件的研制力气集结在一起 ，跨部门作战，深度协同。这样的环境和机制 ，能够发生协同效应和体系工程的整合，完成了“大杂烩”技能的有用使用和协同立异 。

根据体系工程 ，华为构建了巨型算力根底设施CloudMatrix 384超节点，经过全对等高速互联架构，让384张昇腾卡能够像一台核算机相同作业。它的算力总规划达300Pflops ，是英伟达旗舰NVL72的1.7倍；网络互联总带宽达269TB/s，比英伟达NVL72提高107%；内存总带宽达1229TB/s
 ，比英伟达NVL72提高113% 。更要害的是，它还能扩展为包括数万卡的Atlas 900 SuperCluster超节点集群 ，未来能够支撑更大规划的模型演进。

“超节点是杂乱体系，单卡的技能目标并不代表体系的效能，咱们‘体系工程’，要到达的是体系最佳，而不是单点最强。处理这些超杂乱体系的问题需求懂理论，如体系论 ，控制论，信息论，核算数学等；一起，咱们经过数学的办法对核算体系进行建模、仿真，想办法把每一部分都用起来，做到不糟蹋  ，各个部分完美合作，高效协同。”华为技能专家表明 。

咱们都知道 ，芯片制作遵从着“摩尔规律” ，但条件是获取先进的设备资料 。在制裁围堵下，华为经过杂乱体系优化 ，完成了“非摩尔补摩尔”的作用 ，让单芯片短板不再是限制。

华为技能专家指出 ，单芯片制程从7纳米到5纳米 、3纳米
、2纳米 ，每代功能提高不超越20%
，总体能提高50%左右 。华为经过高效的超节点体系，提高了芯片算力使用率。“MoE大模型练习，咱们曾经MFU（模型算力使用率）是30% ，业界也是差不多这个水平，咱们最新发布的数据提高到41%，实验室是45%多 。从30%提高到45%，使用率适当于提高了50% 。在硬件什么也没有改动的情况下，经过体系工程的优化
，资源的高效调度，必定程度补偿了芯片工艺的缺乏。”。

“西方不断打补丁，咱们从头界说架构”。

华为被制裁的这几年
，算力工业其实也处在革新过程中。

跟着大模型Scaling Law（标准规律）的继续演进，整个AI职业发生了巨量算力需求。可是传统的核算集群现已呈现瓶颈，无限制的堆卡并不能带来算力的线性提高，反而会发生“内存墙” 
、“规划墙”和“通讯墙”的问题。这是由于在集群内部，算力卡之间和服务器之间并不是独立作业，而是需求边核算边“交流”，假如通讯才能跟不上 ，就会呈现算力搁置。

曩昔8年间，单卡硬件算力添加了40倍 ，但节点内总线带宽只添加了9倍 ，跨节点的网络带宽只添加了4倍，这使得集群网络通讯成为当时大模型练习和推理的最大应战。因而假如不能提高通讯功率  ，单纯把384张昇腾卡堆起来 ，核算作用并不必定就比72张英伟达卡更好
，由于卡间和服务器间的通讯开支会抵消算力添加的收益 ，导致有用算力不升反降 。

作为算力工业先行者，英伟达早早意识到这个问题。黄仁勋的做法是
，把之前消费级显卡上的NVLink技能移植到核算集群中 ，适当于给GPU之间建立一条“专用超宽车道”而且把多颗GPU 、CPU、高带宽内存
、NVLink/NVSwitch等高度集成 ，打造了NVL72超节点。

但问题是，NVLink只能用于英伟达自家GPU之间的通讯
，节点内的NPU 、FPGA等非GPU异构硬件 ，并不能走这条“超宽车道”，仍是要经过功率较低的PCIe协议走CPU中转
，一起节点之间经过以太网/InfiniBand等协议跨机互联，在巨量核算中也存在带宽堵点。

不同于这种做法 ，华为CloudMatrix 384超节点对核算架构进行重构，完全打破了传统以CPU为中心的冯诺依曼架构，立异提出了“全对等架构”。它经过3168根光纤和6912个400G光模块构建了高速互联总线，并把总线从服务器内部扩展到整机柜、乃至跨机柜，最终将CPU、NPU 、DPU 、存储和内存等资源悉数互联和池化 ，这样做就能去除掉了繁复的中转环节，然后完成真实的点对点互联 ，从而完成更大的算力密度和互联带宽 。

“西方是承继开展，任总形象地比喻为‘百纳衣’，便是衣服破了今后不断地打补丁，协议不同
，互通要转化的，包头套包头
，有用载荷就很小了。咱们从头界说了对等的架构 ，一致了一切的通讯协议，互通就不需求转化，提高了有用载荷。”华为技能专家对说道。

“打铁还需本身硬  ，充沛满意国内需求”。

华为构建了这么强壮的昇腾算力，实践使用作用怎么样？特别是在英伟达高端算力被封闭的情况下
，昇腾算力究竟能不能给我国AI开展带来底气和决心？这是职业表里真实关怀的。