年快速发展，已成长为中国 AI 算力第二平面的坚实基础，并通过软硬件开源开放，建立生态兼容、共建共享的昇腾 AI 生态。在 基础硬件层面，昇腾持续引领技术架构，打造领先产品，实现业界最大规模的 384 超节点产品，并 在下一代将扩展至 8192，持续领先；在基础软件层面，通过一套架构满足不同代际产品的持续演进， 同时秉承开源开放的策略，将核心计算架构 CANN、Mind 系列应用使能软件全面开源开放，同时 昇腾为代表的 国内企业，则通过“面向超节点的互联协议”创新，将大带宽低时延的互联范围从单机内部延伸至整 个集群，实现跨主机的内存直接访问。2024 年 9 月的华为全联接大会上首次发布了昇腾 384 超节点 以及超节点集群 Atlas 900 SuperCluster，实现了业界最大规模的高速总线互联。 L2 网络交换 节点服务器通过网络设备互联 传统节点架构 L1 网络交换 服务器节点 级数据通信阻塞，导致计算等待通信，成为性能瓶颈。 超节点借助高效的互联协议打破传统架构限制，支持更大规模 AI 处理器的高效协同，实现更大 范围、更高流量的数据传输，从而突破系统性能。以昇腾 384 超节点为例，相较于传统服务器架 构，通信带宽提升 15 倍、单跳通信时延从 2 微秒做到 200 纳秒，降低了 10 倍，在 DeepSeek、 Qwen 等多模态、MoE 模型上，可以达到 3

UMPTe ： 96/ 站 (NSA) LTE>NR 32 邻区 /cell UMPTe ：共享 384/ 站 其他 UMPT ：共享 256/ 站 LTE>LTE UMPT ： 384/cell, 同频异频 共享 LMPT ： 256/cell, 同频异频 共享 UMPTe ：共享 384/ 站 其他 UMPT ：共享 256/ 站 5G Vs 4G 的对比分析：  邻区作用、邻区规划原则和思路相同，规格有差异

算力基础软硬件产业格局中继续扮演“头雁”角色，搭建开放生态，形 成“芯片一框架一集群一应用”的四级闭环，已支持建造多个万卡级集群，2025 年推出 384 卡超节点新形态，最大算力可达 300 PFLOPS，48 TB 高速内存，配备创新的高速互联总线， 实现 384 卡一台计算机运行，大幅提升大模型训推效率。 （2）昆仑芯三代 XPU-R，自研 XPU-Link 全互联架构，搭建“芯片—XPU-Lite 路线，一般基于自研总线定制，以厂商私有方案为主，具备成熟产品，英伟达去年发布的 NVL72 超节点产品，基于 NVLink 5.0 整合 72 颗 GPU，华为发布昇腾超节点，实现目前业 界最大规模的 384 卡高速总线互联，由 AMD、Astera Labs、亚马逊、思科等厂商联合组建 UALINK 联盟，目前 UALINK 1.0 选择推进计算总线型的开放解决方案。二是起步较晚的以 太总线路线，

AI 推理等复杂工作负载。5 月，华为昇腾 910C 开 始规模交付，其性能指标对标英伟达 H100，计算能力和内存容量 相较 910B 实现翻倍提升。华为最新发布的 CloudMatrix 384 超节 点，提供 300 PFLOP 的密集 BF16 计算能力，约为 GB200 NVL72 的 2 倍，总内存容量超过后者 3.6 倍，内存带宽提升 2.1 倍 [19]。 但是该系统整体功耗约为 点方向。 受工艺、能耗等影响，单机算力性能提升亟待新突破，行业正在 探索多路径发展策略。一是多芯片互联、软硬协同优化成为系统性能 提升关键。华为最新发布的 CloudMatrix 384 超节点，由 384 颗 昇腾 910C 芯片通过全连接拓扑结构互联而成。硅基流动通过自研 大模型推理引擎及软硬协同优化，基于英伟达 H100 部署 405B 模型， 实现 70-90token/秒的推理速度，高于行业

模型并行 规模 参数量 （十亿） 策略 90 144 4 384 1536 1 174.6 无模型并行的ZeRO-3 74 88 2 768 74 44 1 1536 169 138 4 640 2560 1 529.6 137 98 2 1120 2240 140 48 1 2240 84 153 1 384 1536 96 174.6 PTD并行 43 149 1 768

Thoppilan et al., 202225 LaMDA GPT - 3 OPT 137B TPUv3x1024 175B V100x10000 175B A100x992 176B A100x384 280B TPUv3x4096 1,385 355 451 1,287 N / A 26 552 75 帕特森等 al. ， 2021 年26 张等人 ， 202227 N 640 GPU 小时 x 400W 688 MWh = 1, 720, 320 GPU 小时 x 400W 布卢姆 2, 820 小时 = 1, 082, 990 百万 GPU 小时 / 384 GPU 地鼠 1, 151 MWh = 4, 096 GPU x 920 小时 x 283W x 1.08 PUE PaLM 3, 436 MWh = [(6, 144 GPU x 1, 200

椭圆曲线加密算法 • ElGamal S M 3 算 法 （ 国 密 ） 、 M D 5 算 法 H m a c M D 5 、 H m a c S H A 1 HmacSHA384 、 SHA384 、 SHA512 BASE64 算 法 ...... 模糊化算法 • 地址模糊化 • 号模糊化 • 号模糊化 • 中文姓名模糊化 • 时间模糊化

clinical trials: the future of medical product development?∗. Basic to Translational Science, 6(4), 384-387. https://doi.org/10.1016/j.jacbts.2021.01.011 • Vayena, E., Blasimme, A., & Sugarman, J. (2023)

可再生能源累计装机容量（按能源划分）,全球，2019-2029E 2019 2020 2021 2022 2023 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2,554 2,799 3,089 3,384 3,930 4,552 5,274 6,092 7,000 8,002 9,091 GW 太阳能光伏 水电 风电 其他 装机总容量年复合增 长率(19-23)：11.4% 9% 197 183 215 217 219 221 222 224 226 227 229 2.7% 0.7% 全部 2,554 2,799 3,089 3,384 3,930 4,552 5,274 6,092 7,000 8,002 9,091 11.4% 14.8% 来源：IEA，IRENA，沙利文研究 6 CAGR (19-23) CAGR