面对英伟达顶级AI GPU在中国的禁售局面，华为推出了巨型AI计算集群CloudMatrix 384，意图填补市场的巨大空白。
该系统以超高速光纤连接384颗昇腾910C芯片，堪称华为用以抗衡英伟达的暴力美学式解决方案。
一窥CloudMatrix 384：华为的超级节点
从物理形态看，CloudMatrix 384堪称庞然大物，在数据中心内占据了整整16个服务器机柜。
其中12个机柜满载着昇腾计算节点，另外4个机柜则专用于光交换机与线缆等网络设备。
该系统在芯片和机柜间彻底摒弃了传统铜线，全面采用光互连技术。光纤以光传输数据，带宽高、距离长、损耗低，代表了技术的前沿。
DeepSeek团队的最新测试揭示，华为昇腾910C的性能已能达到英伟达H100的60%，结果出人意料地好。该团队仅用一行代码，就完成了从英伟达向华为软件栈的系统迁移。
英伟达的持续迭代与领先地位
与此同时，回顾英伟达自2020年以来的数据中心GPU路线图，其AI原始吞吐量实现了四次清晰的飞跃。
从A100到H100，再到GH200，直至最新的Blackwell B200，每一代产品的发布，峰值性能都实现了翻倍乃至更高的增长。
上周，彭博社的深度分析更是明确指出，英伟达当前的旗舰GPU H100，其算力约为中国本土设计芯片（包括华为昇腾系列）的3到4倍。
“芯片制造所需的技术精度极高，堪比登月，这并非夸张。它依赖于通过复杂反射镜系统的特定激光技术，其难度令人咋舌。
即使华为等本土企业取得进展，中国公司依旧渴望采购被禁的英伟达芯片。一颗H100的算力，是本土芯片的3到4倍，这正是其魅力所在。
无论是华为自己还是美国官方都承认，中国最强的昇腾芯片，仍有至少一代的差距。
这一差距意味着，H100一天能完成的训练任务，换成昇腾芯片可能需要数倍的设备或更长的时间，同时消耗更多电力。
正是这种性能和能效上的绝对领先，驱使中国运营商即便在限制之下，也想方设法寻求H100或H200。而华为昇腾虽在进步，但在绝对速度和能效上，仍落后整整一代。
华为昇腾的挑战：追赶之路的四大障碍
尽管华为凭借双芯粒设计的910C处理器缩小了部分差距，但与英伟达相比，其短板依然显著。
功耗
CloudMatrix的能效比较低。其完成单次计算操作的能耗，约为英伟达系统的2.3倍，这意味着更高的电费和散热成本。对许多运营商而言，这种效率劣势是无法接受的。
密度与空间
华为的方案需要多达16个机柜，而同等能力的英伟达方案可能仅需1到2个，物理占地面积相差巨大。对数据中心空间和成本敏感的云服务商而言，英伟达的高密度方案无疑更具优势。
单芯性能
昇腾910C的单芯能力弱于顶尖GPU。对于那些无法完美并行扩展到数百颗芯片上的任务，单颗强力GPU反而更优。华为的集群方案更适用于超大规模计算，而在小规模任务上则显得大材小用且效率偏低。
成熟度与生态
这或许是华为最大的短板——软件。英伟达CUDA平台经过数十年打磨，而华为的硬件和软件都太新。一位华为工程师甚至将使用体验形容为“一条充满陷阱的路”，需要不断向官方求助。
软件生态：华为最艰难的战场
为了应对挑战，华为开发了自家的全套软件栈。
CANN：这是华为对标CUDA的底层计算架构，是发挥硬件效率的关键。 MindSpore：这是华为自研的AI框架，专为昇腾硬件深度优化。 框架支持：华为推出了插件，让主流的PyTorch代码也能在昇腾上运行，试图降低开发者的迁移门槛。 模型转换：华为也投入支持ONNX开放格式及相关工具，帮助用户将其它框架的模型移植到昇腾平台。
尽管华为努力构建，其软件生态依然稚嫩，成长伴随着阵痛。开发者反映昇腾的文档不完善，社区规模小，遇到问题时很难找到解决方案。
有开发者直言初次接触时感到不知所措，甚至有人悲观预测其核心软件CANN到2027年才可能真正成熟。相比之下，英伟达的软件栈通常开箱即用。
为了弥补差距，华为不得不采取派工程师入驻客户现场的模式，提供一对一支持。这让人想起CUDA早期的推广方式，也凸显了生态建设的艰辛。
AI世界长期以英伟达为中心构建，许多工具库都深度绑定CUDA。想要完整复制其生态的广度和深度，是一项极其艰巨的任务。英伟达拥有超过十年的先发优势。
当然，也必须看到华为软件兼容性的积极进展。它对主流框架的支持，意味着研究者不需从零重写所有代码。虽然离真正的即插即用还有距离，但它正在努力靠近。
地缘棋局：中国为何必须自研GPU？
CloudMatrix 384的诞生，其根本驱动力源于地缘政治与国家战略。H100等先进GPU对华禁售，直接切断了中国科技公司获取世界顶级算力的途径。
这为国产替代品的崛起创造了前所未有的巨大动力。华为昇腾系列及CloudMatrix系统应运而生，旨在摆脱技术依赖，确保中国AI产业的发展命脉。
目前，百度、字节跳动等中国科技巨头仍大量使用英伟达的旧款或降级版GPU。华为正试图凭借国产硬件介入，满足国内对尖端算力的渴求。
到2024年末，中国近半数的顶尖大语言模型已采用昇腾芯片训练。这背后既有市场的选择，也有政策对自主可控的强力推动。
对全球AI格局的深远影响
全球AI竞赛的格局，或许正因此悄然改变。科技市场的投资者已开始显露忧虑。
分析师警告，若中国市场持续封闭且其本土技术走向世界，美国公司可能面临严重落后的风险。
许多投资者已在重新评估对美国科技股的押注，尤其是在中国展现出摆脱美国芯片、甚至可能制造出更强芯片的潜力之后。
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