华为超节点 384 集群： AI 算力的架构革新与实践
目录
华为超节点 384 集群的核心定位
技术架构：对等计算打破通信瓶颈
性能表现：场景化优化实现算力倍增
应用场景：跨行业的算力基座
竞品性能对比：架构创新构建差异化优势
在 AI 大模型参数规模从百亿级向万亿级跃迁的背景下，算力基础设施正面临前所未有的挑战。华为超节点 384 集群作为业界首个实现 384 卡全互联的量产型 AI 计算系统，通过架构创新重新定义了中等规模算力集群的技术标准。这款融合了华为 30 余年联接技术积累的产品，不仅填补了中大型企业 AI 算力需求的空白，更成为华为 "超节点 + 集群" 战略中承上启下的关键环节。
华为超节点 384 集群的核心定位
华为超节点 384 集群是基于昇腾 910C AI 芯片构建的大规模计算集群系统，其核心创新在于将 384 张 AI 芯片通过高速总线互联技术整合为逻辑上的 "单台计算机"。正如华为轮值董事长徐直军所定义："超节点事实上就是一台能学习、思考、推理的计算机，物理上由多台机器组成，但逻辑上以一台机器学习、思考、推理。" 这种架构设计使其总算力达到 300 PFLOPS（FP16 精度），能够支撑千亿参数级大模型的预训练与推理任务。
一、基础概念：PFLOPS 是 “算力的度量衡”
首先明确两个核心术语：
- FLOPS：即 “Floating-Point Operations Per Second”，中文译为 “每秒浮点运算次数”，是衡量计算机硬件（尤其是 AI 芯片、CPU、GPU）计算能力的核心指标。“浮点运算” 特指处理带小数的数值计算（如 3.14×2.5、1.87² 等），这类运算正是 AI 大模型训练、科学计算（如气候模拟、分子动力学）的核心计算形式 —— 例如大模型的矩阵乘法、激活函数计算，本质都是海量浮点运算的叠加。
- PFLOPS：在 FLOPS 前加 “P”（Peta，中文 “千万亿”），代表 “每秒千万亿次浮点运算”。其单位量级关系可直观理解为：
1 PFLOPS = 10³ TFLOPS（每秒万亿次）= 10⁶ GFLOPS（每秒十亿次）= 10⁹ MFLOPS（每秒百万次）。
简单来说，1 PFLOPS 相当于 “每秒完成 1 后面跟 15 个 0 次浮点运算”，而 300 PFLOPS 就是 “每秒完成 3×10¹⁷次浮点运算”—— 这个量级的算力，已远超普通消费级设备，属于 “企业级 / 超大规模计算” 范畴。
二、300 PFLOPS 的 “精度前提”：为什么要强调 “FP16”？
超节点 384 的 300 PFLOPS 需特别注意 “FP16 精度” 这一前提，因为算力数值与计算精度强相关，不同精度下的 “PFLOPS” 代表的实际能力差异极大：
- FP16（半精度浮点）：“16 位浮点运算”，每个数值用 16 个二进制位存储（其中 1 位符号位、5 位指数位、10 位尾数位）。它的优势是 “存储占用小、计算速度快”，但精度低于更高位的 FP32（单精度）、FP64（双精度），非常适合 AI 大模型训练与推理场景 —— 因为 AI 任务对 “绝对精度” 要求较低（例如图像识别、文本生成无需精确到小数点后 8 位），用 FP16 可在保证效果的同时，大幅提升算力吞吐量。
- 若换成更高精度（如 FP32），超节点 384 的算力会显著下降（通常 FP32 算力是 FP16 的 1/2，甚至 1/4）；反之，若用更低精度（如 FP8、INT4），算力会进一步提升，但精度可能无法满足复杂任务需求。
华为超节点 384 选择 “FP16 下 300 PFLOPS”，正是平衡 “AI 任务精度需求” 与 “算力效率” 的最优选择 —— 既足够支撑千亿参数大模型的计算需求，又能最大化算力利用率，避免资源浪费。
作为华为 Atlas 900 系列的重要组成部分，超节点 384 集群的推出标志着 AI 基础设施建设进入 "超节点时代"。与传统集群不同，其采用无中心节点的对等计算架构，通过将高速总线从服务器内部扩展到整机柜乃至跨机柜，彻底消除了 "算力孤岛" 现象。自上市以来，该集群已在互联网、金融、能源等 20 多个行业部署 300 多套，成为中大型企业实现智能化转型的核心算力基座。
技术架构：对等计算打破通信瓶颈
超节点 384 集群的革命性突破源于其架构设计的系统性创新。物理层面由 12 个计算柜和 4 个总线柜构成，每个计算柜部署 32 张昇腾 910C 芯片，通过华为自研的灵衢 1.0 互联协议实现全节点高速互联。这种架构使 384 张芯片能够像单一计算机的计算核心一样协同工作，从根本上解决了传统集群中跨机通信延迟随规模增长呈指数级上升的问题。
互联技术的突破是该架构的核心竞争力。采用创新的 MatrixLink 全对等互联技术，替代传统以太网实现节点间通信，使通信带宽提升 15 倍，单跳通信时延从 2 微秒降至 200 纳秒，降低了整整一个数量级。集群还采用光互联网状架构，配备 6,912 个 800 Gb/s 硅光 LPO 模块，构建起无阻塞的数据传输网络，确保大规模并行计算时的数据流畅通。
内存子系统的创新同样值得关注。超节点 384 采用华为首创的 EMS 弹性内存存储服务，通过内存扩展显存技术实现内存池化管理，使单节点可用内存容量突破传统限制。这种设计特别适合大模型多轮对话场景，实测显示可使千亿参数模型的连续对话响应速度提升 40% 以上。整个系统的内存总容量达到 48 TB，内存带宽较传统集群提升显著，为内存密集型 AI 任务提供了充足支撑。
散热与能源管理方面，集群采用华为第三代全液冷散热方案，支持单机柜 80 千瓦的散热能力，PUE（能源使用效率）可低至 1.1，远优于行业平均水平。液冷系统采用模块化设计支持热插拔维护，配合华为数字能源的智能供电方案，使整个超节点的能效比相比传统风冷集群提升 30% 以上，每年可减少约 25 万度电的消耗，完美契合绿色算力的发展理念。
性能表现：场景化优化实现算力倍增
超节点 384 集群在实际性能测试中展现出卓越的算力输出能力和场景适应性。其满配 384 张昇腾 910C 芯片的总算力可达 300 PFLOPS（FP16 精度），这意味着系统每秒可完成 300 万亿次浮点运算，足以支撑千亿参数级大模型的预训练任务。
在推理性能方面，超节点 384 的表现尤为突出。单卡推理吞吐能力从非超节点方案的 600 Tokens/s 提升至 2300 Tokens/s，增量 Token 输出时延从 100ms 降低到 50ms 以下。平均单卡推理性能达到英伟达 H20 的 3 至 4 倍，在推荐系统、自然语言处理等主流 AI 场景中实现了算力效率的跨越式提升。按每小时租金 15 元计算，百万 Token 成本仅约 1.8 元，显著低于业界主流 GPU 方案。
不同类型 AI 模型在超节点 384 上的性能增益呈现差异化特征：对于 LLaMA 3 等千亿参数稠密模型，训练性能相比传统集群提升 2.5 倍以上；而在通信需求更高的 Qwen、DeepSeek 等多模态模型和 MoE（混合专家）模型上，性能提升更是高达 3 倍以上，较业界其他同规模集群高出 1.2 倍。这种差异源于集群针对不同模型架构的精细化优化，特别是对 MoE 模型路由机制的硬件加速支持。
可扩展性是超节点 384 的另一大优势。通过华为自研的 UB-Mesh 递归直连拓扑，单个超节点 384 可无缝扩展为包含数万卡的 Atlas 900 SuperCluster 超节点集群。这种扩展通过统一的算力调度系统实现资源弹性伸缩，使企业能够根据业务需求平滑升级算力规模，避免了传统集群扩展时的性能损耗。
应用场景：跨行业的算力基座
超节点 384 凭借中等规模算力和优异性价比，已在金融、能源、科研、互联网等 11 个领域落地 6000 多个解决方案，其场景适应性体现在以下关键领域：
金融领域的实时风控场景中，某国有银行基于该超节点构建的智能风控平台，能在 100 毫秒内完成单笔交易的 72 维度风险评估，将欺诈识别准确率提升至 99.2%，误判率降低 60%。这得益于超节点在并行计算和数据处理上的优化，使复杂的图神经网络模型可实时运行在生产环境中。
能源行业的智能化改造中，国家电网部署的电力调度 AI 系统利用该超节点实时处理数百万智能电表的监测数据，通过时序预测模型提前 15 分钟预警电网负载波动，使区域停电事故发生率下降 35%。超节点的高可靠性设计确保了电力调度这一关键场景的连续运行。
科研领域，中国科学院基于该超节点构建的 "磐石・科学基础大模型" 将科研数据处理效率提升 3 倍；清华大学开发的蛋白质结构预测模型使分子动力学模拟速度提升 5 倍；浙江大学的气候模拟系统借助其并行计算能力，使极端天气预测准确率提高 12 个百分点。
互联网行业的内容生成场景中，某头部短视频平台部署的智能创作助手依托超节点 384 的 Token 推理服务，每天处理超过 500 万条视频字幕生成、智能剪辑请求，将内容生产效率提升 3 倍的同时，使算力成本降低 40%。新浪基于该集群构建的推理平台使交付效率提升 50% 以上，面壁智能的 "小钢炮" 模型推理性能提升 2.7 倍。
新增的医疗和智能驾驶领域应用同样成效显著：某三甲医院引入超节点 384 处理 AI 影像诊断，成本下降 60%；在智能驾驶领域，典型感知模型、E2E 模型性能达到或超过 H100 的 2.5-3 倍。
竞品性能对比：架构创新构建差异化优势
与英伟达同类产品相比，超节点 384 在核心指标上展现出独特的竞争优势，以下是与 NVIDIA GB200 NVL72 的详细对比：
| 特性 | 华为超节点 384 | NVIDIA GB200 NVL72 |
| 计算芯片 | 384 颗昇腾 910C NPU | 72 颗 GB200 Blackwell GPU + 36 颗 Grace CPU |
| 峰值算力（BF16） | 约 300 PFLOPS | 约 180 PFLOPS |
| 内存容量 | 约 48 TB 高带宽内存 | 约 13–13.5 TB HBM3e |
| 内存带宽 | 比竞品高约 2.1 倍 | 最高 576 TB/s |
| 互联架构 | 光互联网状架构（800Gb/s 硅光模块） | 第五代 NVLink + NVLink 交换架构 |
| 系统功耗 | 约 559 kW | 约 145 kW |
| 能效比 | 比竞品低约 2.3 倍 | 比竞品高约 2.3 倍 |
数据显示，超节点 384 通过规模优势实现了原始算力和内存的领先 —— 总算力接近英伟达方案的 1.67 倍，内存容量高 3.6 倍，内存带宽高 2.1 倍。这种优势使超节点 384 在处理内存密集型 AI 任务和大规模分布式训练时表现尤为出色。
成本效益方面，超节点 384 的单位算力成本仅为同等规模英伟达集群的 1/2-2/3。某大型制造企业迁移后，AI 质检系统三年总拥有成本（TCO）降低 45%，其中硬件采购成本下降 30%，电力消耗成本下降 60%。
软件生态上，虽然英伟达 CUDA 生态仍占主导，但华为通过开源战略加速追赶。超节点 384 已支持 TensorFlow、PyTorch 等主流框架的无缝迁移，ModelArts Studio 大模型工具链能降低 85% 的算力成本。华为计划 2025 年底前将 CANN 编译器、Mind 系列工具链及 openPangu 基础大模型全面开源，进一步完善生态体系。
超节点 384 集群的推出代表了一种算力设计理念的转变 —— 当单芯片性能提升遇到瓶颈时，通过系统架构创新和软件定义算力，同样能实现算力效能的跨越式提升。这种思路正在重塑全球 AI 算力竞争格局，为中国 AI 产业发展提供自主可控的算力基座，也为《智能世界 2035》愿景中绿色算力的实现路径提供了有力支撑。