2025年9月18日，华为在全联接大会上正式发布“超节点”算力集群，这一技术突破迅速引发全球科技界的高度关注。面对外部环境的持续打压与核心技术受限的双重挑战，华为并未选择传统路径依赖单颗芯片性能提升，而是另辟蹊径，通过数万张昇腾AI加速卡的系统级集成，构建出具备超强计算能力的集群体系，开启了算力领域的新篇章。
当天发布的“超节点”集群被官方称为当前全球最具算力规模的技术成果，其综合性能据称可达同期英伟达产品的7倍水平。这一突破不仅绕开了单芯片物理极限的制约，更重新定义了高性能计算系统的演进方向——从执着于单一处理器的极致算力，转向通过海量芯片协同与创新架构设计，实现整体效能的指数级跃升。
近年来，华为长期承受来自美国政府的高压制裁，尤其在高端半导体供应链上遭遇全面围堵。这种外部压力迫使华为必须寻找新的技术路径来突破封锁。
受美国出口管制影响，华为难以获取先进制程芯片制造设备及成熟商用高端芯片资源。典型例证是，在特朗普执政时期施压下，英伟达逐步缩减对华为的GPU供货；至2025年4月，美方进一步要求该公司向中国出口H20型号芯片时必须逐案申请许可。这使得华为无法依靠外部采购满足日益增长的算力需求，倒逼其探索自主可控的技术替代方案。
最终，华为决定跳出原有技术框架，聚焦系统层级的结构性革新，以应对算力短缺困局。这种战略调整不仅体现了华为的技术创新能力，也展示了其在极端封锁条件下的应变能力。
不同于传统计算模式依赖单个核心芯片提供主要算力，华为创造性地将大量昇腾系列AI加速器通过高效互联网络整合为统一计算单元，形成名为SuperPoD的巨型算力平台。该大规模集群依托独创的系统架构，充分释放每一块昇腾卡的运算潜能，显著增强了整体处理能力。
根据官方披露信息，一套完整的SuperPoD超节点由15488张昇腾卡构成，内部通信带宽高达16PB/s，整体算力表现远超常规数据中心集群。反观英伟达现有GPU集群架构，当接入数量超过256块时，节点间通信效率便出现明显衰减，而华为的设计有效规避了此类瓶颈。
借助自主研发的灵衢互联协议，华为实现了跨节点间低延迟、高吞吐的数据交互机制，确保算力资源随节点扩展呈近似线性增长趋势。此项关键技术突破不仅极大提升了自身在人工智能训练等场景下的竞争力，也彰显了企业在极端封锁条件下强大的技术应变与持续创新能力。
通过“以规模换性能”的战略路径，华为成功将算力水平推至全新维度，既冲击了英伟达在高端芯片领域的主导地位，也为国内其他半导体企业提供了可借鉴的发展范式。
长期以来，芯片行业的竞争焦点集中于单颗芯片的工艺微缩与峰值算力提升，将其视为衡量技术水平的核心指标。然而，随着深度学习、大模型训练等应用对算力需求呈爆炸式增长，单一芯片已难以承载如此庞大的计算任务。
华为敏锐洞察到，单芯片性能增长正逼近物理天花板，继续追求“更小纳米、更高频率”的路线已难以为继。因此，公司果断转向系统架构层面的根本性变革，着力破解超大规模并行计算中的关键难题。
此次推出的SuperPoD集群采用了UB-Mesh递归直连拓扑结构，使每一枚昇腾芯片均可通过最优路径与其他节点直接通信，大幅降低数据传输延迟，提升整体协同效率。与英伟达主流依赖CPU集中调度的传统架构不同，华为采用去中心化的全对等连接方式，实现NPU（神经网络处理器）与DPU（数据处理器）之间的扁平化互联。
这种架构让每个计算单元具备独立任务调度能力，避免因中心节点拥堵导致性能下降，保障集群在扩展过程中维持高效运行。
华为还在内存子系统方面取得重要进展。在传统架构中，内存带宽和访问延迟常成为制约算力发挥的主要瓶颈，特别是在处理千亿参数级别大模型时，频繁的数据搬运严重拖慢运算速度。为此，华为自主研发了一种成本更低但性能更强的高带宽内存（HBM），有效缓解了“内存墙”问题，使海量数据能够在芯片之间快速流转。
通过深度融合内存与计算模块，优化数据流动路径，华为系统不仅提升了单位时间内的运算吞吐量，还显著增强了集群整体响应能力。这一系列底层技术创新的背后，反映出华为对未来智能计算趋势的深刻理解。
在与国际巨头同台竞技的过程中，华为没有盲目追随单芯片性能竞赛，而是从系统工程视角出发，颠覆了传统计算架构的设计逻辑。这一跨越不仅巩固了其在全球AI算力领域的话语权，也为中国半导体产业开辟了全新的发展思路。
华为此次成就，并非孤立的技术闪光，而是建立在整个国产芯片产业链协同进步的基础之上。从芯片前端设计、后端验证，到制造封装以及软件生态建设，每一个环节的进步都离不开国内上下游企业的紧密配合。尤其是在先进制程受限背景下，华为与中芯国际等本土代工企业的深度合作，加速推动了国产半导体制造能力的实质性跃迁。
过去数年间，中国在高端芯片制造领域面临严峻挑战，尤其在7nm及以下节点上与台积电、三星存在明显代差。
随着昇腾系列芯片的大规模部署，国内厂商的技术积累不断加深。通过与中芯国际合作优化工艺流程，华为成功将14nm工艺性能调校至接近国际7nm水平，尽管尚未完全对标最先进制程，但已显著缩小技术差距。这一成果为国产芯片迈向更高能效比奠定了坚实基础，标志着我国在高端芯片自给道路上迈出关键一步。
与此同时，寒武纪、壁仞科技等国产GPU厂商也在这一浪潮中扮演了重要角色。
以往，国内多数芯片企业将重心放在单颗芯片的峰值算力提升上，忽视了多芯片协同与系统整合的重要性。华为的成功案例促使业界重新审视未来竞争的本质：真正的优势不再局限于单点突破，而在于整个系统的协同优化能力。
在此背景下，寒武纪、壁仞等企业纷纷调整研发方向，加大对集群互联、分布式调度等系统级技术的投入力度。
华为亦高度重视生态系统建设。为打破英伟达CUDA生态的垄断局面，华为宣布全面开放灵衢2.0互联技术规范，邀请国内芯片厂商共同参与标准制定与生态共建。此举打破了各家企业各自为战的局面，促进了国产异构计算平台之间的互联互通。
通过开放共享核心技术，华为不仅强化了自身生态粘性，更为全国芯片产业链的协同发展注入强劲动力。
凭借超节点算力集群的技术突破，华为成功突围美国对中国高科技产业的层层封锁，为国产芯片发展注入强大信心。这一里程碑式的进展，不仅展现了华为在高端算力领域的引领实力，更为中国科技自主创新树立了标杆典范。
展望未来，随着国产芯片技术持续迭代升级，华为及其生态伙伴有望在全球科技版图中占据更加关键的位置。
猜你喜欢
