摘要：当AI大模型训练还在为算力不足、周期过长发愁时，华为用两款超节点产品撕开了算力瓶颈的口子。2025年9月18日全联接大会上，Atlas 950与Atlas 960的发布不只是硬件上新，更靠灵衢互联协议实现了“万卡超节点，一台计算机”的突破，把传统AI算力集群的
当AI大模型训练还在为算力不足、周期过长发愁时，华为用两款超节点产品撕开了算力瓶颈的口子。2025年9月18日全联接大会上，Atlas 950与Atlas 960的发布不只是硬件上新，更靠灵衢互联协议实现了“万卡超节点，一台计算机”的突破，把传统AI算力集群的技术范式彻底改写。
先看Atlas 950，它是华为瞄准2026年AI算力需求的旗舰，能装八千一百九十二张昇腾卡，得用一百二十八个计算柜和三十二个互联柜，占差不多一千平方米空间。性能上更是亮眼：FP8算力达八EFLOPS，FP4算力十六EFLOPS，比传统架构快十七倍；内存有一千一百五十二TB，是英伟达同期产品NVL144的十五倍；互联带宽冲到十六PB每秒，不仅超全球互联网峰值带宽十倍，还是NVL144的六十二倍，计划2026年第四季度上市。能有这表现，多亏灵衢协议的跨柜全光互联，解决了大规模超节点长距离、高可靠、大带宽、低时延的难题；UB-Mesh组网技术还能从六十四卡线性扩展到八千一百九十二卡，既保性能又控成本；“以通信换内存”的AF分离设计，更让Decode推理吞吐提升百分之五十以上。
Atlas 960则是面向2027年的升级款，昇腾卡数量涨到一万五千四百八十八张，计算柜和互联柜也加到一百七十六个和四十四个，占地约二千二百平方米。性能提升更是跨越式的：FP8算力三十EFLOPS，FP4算力六十EFLOPS，比Atlas 950分别快三倍和四倍以上；内存飙到四千四百六十TB，能满足更大模型的海量内存需求；互联带宽也提至三十四PB每秒，数据交换更高效，计划2027年第四季度上市。它还优化了跨柜全光互联技术，可靠性和效率再升级，支持更多精度格式适配不同场景，更引入华为自研的HiF4格式，在四比特精度上做到“业界最优”。从Atlas 950到960，卡规模提升百分之八十九，算力性能提升高达百分之二百七十五，内存容量提升百分之二百八十七，明显是走“跨越式发展”的路子，而非小修小补。
撑起这两款产品的核心，是灵衢互联协议这个“神经中枢”。物理层上，它从物理层到传输层加了高可靠机制，光路能实现百纳秒级故障切换，光互联可靠性提升一百倍，传输距离还超二百米；协议层突破多端口聚合技术，做到TB级带宽和二点一微秒时延，比传统技术时延降低约百分之三十；组网也灵活，Rack内用2D-FullMesh组网，Rack间靠一层UB Switch互连，轻松从六十四卡扩展到八千一百九十二卡；更关键的是它开放，灵衢二点零技术规范已对外公开，灵衢一点零还通过了三百多套Atlas 900超节点的验证，邀请产业伙伴一起建生态。
灵衢协议的价值还不止于技术，更在重塑AI算力基础设施生态。华为承诺2025年底前完成昇腾CANN编译器开源，把灵衢组件代码放进openEuler社区，优先支持PyTorch、vLLM等主流框架；灵衢二点零规范涵盖协议架构、硬件设计和操作系统组件，全开源让产业链伙伴能据此开发NPU模组、液冷刀片、AI标卡等产品；九月底还会开源共享内存能力Share Memory，让超节点里所有片上内存能池化共享，比传统以太网的通信时延大幅降低。现在基于灵衢协议的Atlas 900超节点已部署三百多套，服务互联网、电力、制造等二十多个行业，华为每年还投一千五百P算力和三万开发板，和全球开发者一起建昇腾开源生态，碎片化的算力基础设施问题正被逐步解决。
超节点的算力，离不开昇腾芯片这个“引擎”。昇腾950系列分两款：950PR面向推理Prefill阶段和电商、内容平台这类推荐业务，用自研低成本HBM（HiBL一点零）降成本，2026年第一季度推出；950DT则聚焦Decode阶段和训练场景，更看重算力，搭着HiZQ二点零HBM，内存一百四十四GB，互联带宽二TB每秒，支持FP8、HiF8等低精度格式，兼顾精度和效率，2026年第四季度上市。后续还有昇腾960，2027年第四季度推出，各项指标比950翻倍，还支持HiF4格式；昇腾970计划2028年第四季度来，FP8、FP4算力和互联带宽比960翻倍，内存访问带宽至少提一点五倍。芯片技术也有巧思，HiF8数据格式捐给了全球计算联盟（GCC），相同精度下能覆盖更大数值范围，接近FP16还不溢出，比BF16省百分之五十到百分之七十五显存，矩阵乘算力还能提二到八倍；架构上把Attention和FFN分离部署，Attention阶段能存更多KV-Cache，支持更大BatchSize和更长Sequence，FFN阶段又能充分发挥算力，下一代产品还会支持SIMD+SIMT双编程方式，适配更多场景。
当超节点组成集群，算力更是惊人。Atlas 950 SuperCluster用六十四个Atlas 950超节点，整合五万二千多张昇腾950DT，FP8总算力达五百二十四EFLOPS，规模和算力都超过当前全球最大的xAI Colossus集群，支持UBoE和RoCE协议，UBoE组网不仅静态时延低、可靠性高，还能省约百分之十三的交换机和百分之二十六的光模块，2026年第四季度和Atlas 950同步上市。Atlas 960 SuperCluster更厉害，直接做到百万卡级，是全球首个这规模的AI算力集群，FP8算力二ZFLOPS、FP4算力四ZFLOPS，能扛最复杂的AI大模型训练，2027年第四季度上市，还能用UBoE接以太Switch或OCS变拓扑，成了AI走向AGI（通用人工智能）的重要基础。
对比英伟达NVL144，Atlas 950优势很明显：卡规模是对方的五十六点八倍，能同时处理更大规模并行任务；FP8总算力是六点七倍，给大模型训练提供更足算力；内存是十五倍，处理大规模嵌入表和长上下文场景更轻松；互联带宽是六十二倍，大幅减少通信瓶颈，两者还差不多时间上市。定位上也不同，NVL144侧重高端AI研究和大企业应用，Atlas 950则瞄准大规模部署和产业级场景，靠系统级效率弥补单芯片性能差距，走出了差异化路线。
这种差异化背后是华为清晰的战略：架构上坚持“一年一代、算力翻倍”，靠超节点从“单卡性能竞争”转向“系统级效率突围”，避开半导体工艺限制；生态上走“硬件开放+软件开源”，每年投一百五十亿生态费用、一千五百P算力和一万五千人力；技术路线更是看到2028年，用“芯片-架构-生态”三层体系，帮中国AI产业握稳技术主权。
实际应用中，超节点的价值也很实在。大模型训练能把万亿参数模型的周期从数月缩到数天，还支持十万token以上的长文本处理、大规模视频生成；推荐系统能搭PB级嵌入表混合架构，迁移不用改代码，互联网企业还能组合Atlas 950和TaiShan 950通用超节点；金融领域更能靠它替代传统数据库，搭配GaussDB多写架构性能提二点九倍，虚拟化场景内存利用率高百分之二十，Spark大数据处理快百分之三十。
对整个AI产业来说，这不仅是算力升级，更是模式变革。算力供给从“单卡竞争”到“系统效率突围”，打破“规模越大效率越低”的怪圈；生态上靠灵衢协议统一标准，解决碎片化问题，还吸引中国电信等加入；更给中国AI产业传递信心——就算有外部挑战，也能造出自主可控的算力基础设施。
未来，超节点会成AI基础设施主流，互联技术会成竞争焦点，低精度格式、内存池化、光互联会持续创新，开放生态也会成行业标配。AI研发企业可借超节点优化模型，云服务商要提前规划升级，传统企业能借机转型，投资机构也能关注光通信等产业链机会。
华为这两款超节点，不只是一次技术突破，更是重构了AI算力规则。等2026、2027年它们落地，AI算力会进入更充裕、高效、开放的时代，为人工智能从感知智能迈向认知智能、甚至AGI，打下坚实的算力基础。
来源：悠闲的治水大禹
