文｜白 鴿

編｜王一粟

AI大模型帶動(dòng)的熱潮，也在持續(xù)地席卷算力行業(yè)。

從CPU到GPU，再到NPU，各種AI芯片逐漸成為了市場中的香餑餑。

中國AI芯片也趁此機(jī)會(huì)開始崛起。從華為、阿里、百度等大廠，到寒武紀(jì)、云天勵(lì)飛、?壁仞科技?、摩爾線程等新興企業(yè)，中國AI芯片的單顆能力在不斷提升。

但是，哪怕單顆芯片能力再強(qiáng)，算力也不能夠滿足大模型的需求。

尤其是隨著大模型參數(shù)的不斷翻倍，很多企業(yè)可能都會(huì)遇見的問題，就是8張卡的服務(wù)器根本跑不動(dòng)，勉強(qiáng)用多臺(tái)機(jī)器拆分任務(wù)，結(jié)果CPU、AI芯片、存儲(chǔ)之間“各說各話”，數(shù)據(jù)傳著傳著就“堵車”，算力損耗快到一半。

更要命的在于，不同廠商的設(shè)備像說不同方言的人：

A廠的CPU用一套協(xié)議，B廠的GPU用另一套，數(shù)據(jù)從CPU傳到GPU，得先“翻譯”，一來一回就浪費(fèi)時(shí)間；甚至同一廠商的不同設(shè)備，規(guī)模擴(kuò)大后性能也會(huì)“打折”，比如10個(gè)節(jié)點(diǎn)本應(yīng)發(fā)揮10倍算力，實(shí)際可能只到1倍，這就是行業(yè)常說的“線性度”問題。

單個(gè)芯片算力不夠用、不同設(shè)備溝通有障礙，成了整個(gè)行業(yè)的“卡脖子”難題。那么，要怎么解決這些問題，才能夠支撐大模型的需求？

眾所周知，當(dāng)單獨(dú)作戰(zhàn)打不過之時(shí)，團(tuán)隊(duì)配合戰(zhàn)斗則成為了贏取戰(zhàn)爭勝利的關(guān)鍵，而中國AI算力突破算力瓶頸的一個(gè)關(guān)鍵，就是開始走團(tuán)隊(duì)?wèi)?zhàn)斗路線。

此前，華為發(fā)布了“超節(jié)點(diǎn)”架構(gòu)，配套的技術(shù)則是“靈衢”（UnifiedBus）。

簡單理解兩者的關(guān)系，當(dāng)單顆芯片算力不夠用，就需要將多種算力如CPU、GPU、NPU、存力等統(tǒng)一起來干活，超節(jié)點(diǎn)架構(gòu)就是將多種算力部件整合為一個(gè)大節(jié)點(diǎn)，而互聯(lián)協(xié)議則是讓這些部件能順暢溝通的規(guī)則，只有雙方相互配合，才能夠把整個(gè)算力系統(tǒng)的能力提升上去。

其中最核心的就是靈衢技術(shù)，其搞出了“算力普通話”，即一套能覆蓋所有場景的統(tǒng)一協(xié)議，不管是超節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的CPU和GPU的溝通，還是超節(jié)點(diǎn)之間的集群互聯(lián)，都不用換“語言”，這就像全國都講普通話，不用到一個(gè)地方學(xué)一種方言，溝通效率自然高。

這套“普通話”還打破了兩個(gè)關(guān)鍵界限：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，如平時(shí)上網(wǎng)的物理層、鏈路層，以及計(jì)算機(jī)內(nèi)部架構(gòu)，如內(nèi)存管理、節(jié)點(diǎn)控制等。

過去，這倆像兩個(gè)獨(dú)立的房間，數(shù)據(jù)得“開門、進(jìn)門、再開門”，而靈衢直接拆了兩者之間的“墻”，底層用網(wǎng)絡(luò)邏輯連設(shè)備，上層用架構(gòu)邏輯管資源，數(shù)據(jù)傳輸?shù)摹奥贰币幌伦幼兺〞沉恕?/p>

同時(shí)，靈衢的超節(jié)點(diǎn)也不是“把部件堆一起就行”。華為專家強(qiáng)調(diào)，靈衢超節(jié)點(diǎn)是“超級(jí)單一節(jié)點(diǎn)”，不是“松散的部件集合”，就像把多間小房子改成一套大平層，所有家具（CPU、GPU、NPU、內(nèi)存）都連在一條“統(tǒng)一的高速總線”上，不用再繞路，如交換機(jī)，過去只是“數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)站”，現(xiàn)在在靈衢里成了“處理單元”，能直接參與算力協(xié)作。

基于這些突破，靈衢要實(shí)現(xiàn)四個(gè)目標(biāo)，即讓不同算力“組隊(duì)干活”（提升計(jì)算性能）、系統(tǒng)出問題能快速恢復(fù)（高可用）、內(nèi)存帶寬等資源“集中共用不浪費(fèi)”（資源池化）、不同廠商部件“插進(jìn)去就能用”（組件貨架化）。

這些目標(biāo)的最終目的，都是為了讓整個(gè)算力系統(tǒng)“更高效、更靈活、更省錢”。

而華為靈衢之所以能夠?qū)崿F(xiàn)“一套通吃”，原因在于，華為從一開始就盯著“整個(gè)算力系統(tǒng)”，不是只做單個(gè)產(chǎn)品，沒有受制于老產(chǎn)品的束縛。

同時(shí)，華為靈衢于2019年正式立項(xiàng)，并把華為過去自研IT設(shè)備的經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)成果，還有搞集群的工程經(jīng)驗(yàn)全部融入其中，同時(shí)還和鯤鵬、昇騰這些華為芯片一起反復(fù)測試。

基于這些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，“現(xiàn)在靈衢1.0已經(jīng)完成產(chǎn)品化，經(jīng)過了芯片驗(yàn)證、集群交付驗(yàn)證，是工業(yè)化級(jí)別的可靠系統(tǒng)。”華為集群計(jì)算總經(jīng)理朱照生說。

華為集群計(jì)算總經(jīng)理朱照生

同時(shí)，在具體落地客戶實(shí)踐場景中，也會(huì)考慮客戶原有設(shè)備，比如客戶已有以太網(wǎng)，靈衢也能直接在上面跑，不用大改基礎(chǔ)設(shè)施，還能和現(xiàn)有的應(yīng)用互通。

而為了讓更多的廠商參與進(jìn)來，華為還開放了靈衢的“全套說明書”，即從物理層到事務(wù)層的協(xié)議規(guī)范全公開，甚至找了第三方做“協(xié)議驗(yàn)證儀”。

“不管是做CPU的、做GPU的，只要按規(guī)范做，就能用靈衢，未來還能通過第三方驗(yàn)證是不是符合標(biāo)準(zhǔn)?！敝煺丈f到，“說實(shí)話，靈衢發(fā)布后，已經(jīng)有很多廠商找過來跟我們交流，這已經(jīng)超出了我們最初的預(yù)期?！碑吘?，在其預(yù)期中，可能只有2-3家頭部廠商會(huì)找過來。

業(yè)內(nèi)皆知，過去，不同廠商的協(xié)議不互通，客戶只能“綁定一家”，選擇少還貴。但現(xiàn)在靈衢開放了協(xié)議，不管是華為的競爭對(duì)手，還是中小廠商，都能基于靈衢做產(chǎn)品。

朱照生說：“我們希望先做企標(biāo)，再慢慢形成團(tuán)標(biāo)、甚至國標(biāo)，讓大家一起把算力基礎(chǔ)設(shè)施做好。”比如某廠商想做GPU，不用自己再搞一套協(xié)議，直接用靈衢，就能和華為的CPU、其他廠商的存儲(chǔ)兼容，大大降低了研發(fā)成本。

據(jù)靈衢系統(tǒng)架構(gòu)師介紹，在AI大模型訓(xùn)練場景，通過超節(jié)點(diǎn)互聯(lián)降低通信占比，端到端性能收益達(dá)到20%+；通算數(shù)據(jù)庫場景，通過三層池化支撐多寫多讀，TPCC提升20%。結(jié)論表明，靈衢技術(shù)特別適合高并行、高同步的負(fù)載特征場景，能為業(yè)務(wù)帶來顯著提升。

另外，當(dāng)前行業(yè)關(guān)于超節(jié)點(diǎn)是否越大越好也存在著諸多爭議。對(duì)此，朱照生的回答很坦誠：“現(xiàn)在沒人能說清‘甜點(diǎn)區(qū)’在哪，因?yàn)锳I的發(fā)展總是超出預(yù)期。我們能做的，就是把超節(jié)點(diǎn)的規(guī)模做大，給行業(yè)留足空間?！?/p>

因此，靈衢2.0作為核心技術(shù)底座，支撐華為發(fā)布兩款超大規(guī)模算力產(chǎn)品，覆蓋不同階段需求：

Atlas 950 SuperCluster（2026年Q4上市）：由64個(gè)Atlas 950超節(jié)點(diǎn)組成，F(xiàn)P8算力達(dá)524 EFLOPS，規(guī)模與算力超過當(dāng)前全球最大集群xAI Colossus；

Atlas 960 SuperCluster（2027年Q4上市）：百萬卡級(jí)集群，F(xiàn)P8算力2 ZFLOPS、FP4算力4 ZFLOPS，支持UBoE（靈衢推薦模式）與RoCE協(xié)議，適配未來更大規(guī)模AI訓(xùn)練、推理需求；

越大的超節(jié)點(diǎn)集群，整體算力性能越突出，以Atlas 950 SuperPoD為例，其支持8192張昇騰卡，訓(xùn)練吞吐達(dá)4.91M TPS，推理吞吐達(dá)19.6MTPS，遠(yuǎn)超前代產(chǎn)品。

“如果我們不能夠準(zhǔn)確預(yù)判未來負(fù)載模型一旦收斂于某一類模型某一個(gè)大小，我們就沒法在算力基礎(chǔ)設(shè)施層面給它設(shè)個(gè)框，如果設(shè)定那個(gè)框，那個(gè)框一定會(huì)反過來制約模型發(fā)展。”朱照生說。

當(dāng)前，我們不難發(fā)現(xiàn)：算力的競爭，早已不是“單芯片誰更強(qiáng)”，而是“系統(tǒng)誰更高效”。

靈衢的價(jià)值，就在于用一套“通用語言”，把分散的算力聚合成一股力量，它或許不會(huì)馬上改變所有，但至少給行業(yè)指了一個(gè)方向：未來的計(jì)算，不該有“語言壁壘”，不該有“設(shè)備孤島”。