华为徐直军：昇腾中国市场份额已超英伟达 中国芯片自主化是必然之路
日前，在上海举行的华为全联接（HC）大会期间，华为发布了面向AI时代的Peerium计算架构，以及作为其关键互联技术的UnifiedBus灵衢总线。
这是华为在计算架构上的一次重要突破。过去，大规模AI集群主要依靠网络将大量服务器和处理器连接起来，规模越大，数据传输、 通信 等待带来的效率损失也越明显。Peerium试图改变这一模式，它通过灵衢将CPU、NPU、内存、存储等计算资源高速互联，并以统一协议打通柜内和柜间互联，让数十万乃至百万颗处理器像 计算机 那样协同工作，旨在提升整个计算系统的效率和扩展能力。
发布会后，华为轮值董事长徐直军与海思首席科学家廖恒，就华为新发布的AI时代的Peerium计算架构和灵衢总线（UnifiedBus），与媒体进行了交流。
在交流中，徐直军与廖恒谈到昇腾中国市场份额、昇腾950训练进展、算力芯片产能、NPO光互联以及与 英伟达 技术路线的差异等诸多外界关注的话题。
徐直军表示，基于950DT的超节点目前仍在测试，预计今年年底或明年初开始规模供货。从现阶段测试结果看，他预计从明年开始，将有大量模型训练构筑在950DT超节点上。目前制约昇腾进一步放量的主要问题已经不是市场需求，而是供货能力。
谈及与 英伟达 的竞争，徐直军认为，华为单芯片仍受到国内工艺水平限制，但在多芯片互联和系统架构上已经形成自己的技术路线。他认为，推动芯片的全面自主化、推动 半导体 产业整个链条的全面自主化，肯定是一条必由之路，相信总有一天会变为现实。
以下是交流纪要：
徐直军：非常感谢大家来参加媒体沟通会，我有很长一段时间没有跟媒体朋友们沟通了，今天很高兴和大家相聚交流，主要聚焦在我们开创AI时代的计算架构和灵衢协议。
去年 HC 大会上，我在主题演讲中发布了昇腾芯片及其路标（950、960、970、超节点与集群解决方案），并宣布开放灵衢协议。
今年 HC 大会上，华为展出了昇腾 950 和 Atlas 950 超节点。"超节点" 如今人人都在讲，但不同厂商实现的差异很大。去年我曾一再强调，超节点的真正挑战，是让数千、数万颗处理器组成一台 计算机 。
今天展出的基于 950 芯片的超节点，背后正是我们开创的全新计算架构。它能让百万颗处理器成为一台 计算机 。我们将这一架构命名为 Peerium，它是基于嵌套并行、统一内存寻址、平等互联实现百万级处理器强扩展的计算架构，突破了图灵范式的串行，提出了Nested BSP。
同时，它也突破了冯·诺依曼单机架构，颠覆了长久以来的主从架构。但现有技术无法支撑这一架构的实现，为此我们发明了关键互联技术 —— 灵衢，最终实现让百万级处理器真正成为一台更大的计算机。
灵衢是基于一个开放协议、可无限扩展地联接 CPU、NPU、内存、SSD、网卡和交换机的高速总线。有了灵衢，计算、存储、网络得以平等互联，从而彻底颠覆原有的主从架构。
Atlas 950超节点就是华为采用Peerium计算架构的产品，目前25.6万卡规模的集群已经在部署和测试中。
问：廖博论文里面写的25.6万张卡组成一个超节点，这是该技术的上限吗？目前整体市场需求情况如何？
廖恒：25.6万或约20万这个数字，并不是随便定的。
首先，这类大型集群用于训练，硬件基础设施需要支撑基础模型训练，而目前模型参数规模已达到 5 万亿级别。
未来两年内，预计中国将出现约 6 至 7 个前沿 AI 实验室，目标都是训练参数规模在 10 万亿到 40 万亿之间的基础语言模型。这些数字与超节点的内存容量和规模大致匹配，因此需要如此规模的基础设施来做训练。
第二，在中国，大多数 数据中心 都接入了国家电网。考虑到单个区域、单个 数据中心 园区的 电力 输送系统设计，20万是一个相对保守的数字。
正如我所说，大家一定对全球范围内正在发生的AI模型竞赛非常熟悉。在中国，至少有3到4家一线参与者已获得广泛认可，并达到了一线地位。
问：华为接下来将如何推动中国的模型厂商将昇腾系列芯片用于训练？
徐直军：950 率先推出的是 PR 版，主要面向推理，目前上市量不算大。基于 950DT 的超节点则主要用于训练，目前还在测试中，规模供货应该在今年年底或明年初。我们和各家模型厂商做了很多沟通交流，从目前测试结果来看，950DT 的训练表现非常不错，我相信从明年开始，大量模型的训练会构筑在 950DT 超节点上。未来关键可能不在于我们推动的力度有多大，而在于我们的供货能力有多大。现在能产多少就供多少，我们希望产业链加快扩产，快一点、多产一点。
问：现在美国部分领先模型厂商呼吁放缓AI产业的发展，对此华为怎么看？
徐直军：从中美 AI 发展的水平和节奏来看，中国的模型基本都是开源的，相对而言，发展到哪一步也是透明的；而美国几家主流模型厂商由于拥有更强大的算力，到底发展到了哪一步，目前可能只有他们自己知道。他们感受到的 AI 风险，在中国可能感受并不强烈。中国现在还是要加快自己的节奏，等真正能够感受到这种风险时，或许会与美国头部模型厂商有同样的感觉。但我一直认为，AI 既要发展又要管控风险，要让 AI"向善"，而不是 "向恶"。
问：950 超节点目前有没有在海外扩展的计划？如果有的话，会在哪些市场上开展？国内市场份额情况如何？如何看待芯片自主化率的问题？
徐直军：目前昇腾满足国内市场需求还远远不足，所以没有全面拓展海外市场的计划。但确有少数国家非常需要，我们做了测试和供给，但量非常少。
在中国市场要统计 英伟达 的市场占有率很难，但如果从我们能够统计到的数据看，昇腾应该已经超过了英伟达。
中国推进芯片自主化是一条必然之路。中国有 14 亿人口，又是一个工业化大国，所有的生活、工作都与芯片相关。中华民族又是一个忧患意识很强的民族，不能一直受制于人，不能今天被说卖一颗给你，明天又说不卖给你。尽管水平差一点、先进性差一点，但解决 "有无" 问题，不要天天提心吊胆，应该是必然之路。相信无论是中国政府还是中国产业界，包括华为在内，推动芯片的全面自主化、推动 半导体 产业整个链条的全面自主化，肯定是一条必由之路，而且我也相信总有一天会变为现实。
问：华为推出了灵衢互联技术，是基于在计算和 通信 领域的长期积累，其中有多少是来自华为网络部门的贡献？
徐直军：UB不仅仅是华为网络部门的贡献，我们在各种各样的互联协议基础上，最终将其做成一个统一协议。网络领域一般是IP协议，时延都很高。计算互联和传统网络不一样，我们提的是总线，需要低时延、超高速。当时在决策做这个产品时，我们将其放在计算部门而不是传统的网络部门，这样才能真正做出一个高速、低时延、又统一协议的UB出来。
廖恒：如果把UB看作一群人的智慧结晶，它是由计算机架构师孕育，但是由网络技术抚养长大。
问：UB是一个同时兼顾Scale-out和Scale-up的技术。英伟达分别做了NVLink和InfiniBand。为什么华为把Scale-up和Scale-out做成一个技术？这和现在其他方案相比有什么优势？
徐直军：首先，不是他们不做，而是能不能做出来的问题。当前最新的NVL72柜内带宽很宽，达到 1.8 TB/s，但一出柜就降到 0.2 TB/s。要把百万台处理器变成一台计算机，柜间如此低的带宽根本不可能。大家都希望柜内、柜间、 数据中心 之间乃至跨区，速度最好都一样，那才能让一个巨大的物理空间成为一台计算机。这正是 UB 的价值，它基于一个统一协议，做到全程高速互联。因此 UB 技术路线上做的是总线，就像计算机内部的总线一样，而不只是 Link。基于 UB，我们的柜间带宽最高可达 800 GB/s。
去年我们开放 UB 协议后，最大的下载量其实来自硅谷。英伟达最早的目标可能不是做NV72，而是NV256，但最终它的256变成了72；而华为的910C 超节点做到了384，还交付了一千多套。最主要的差别在于，我们在910C超节点上采用了UB，而当时英伟达的NVLink主要局限于柜内，柜间网络速度太慢，不可能扩展太多。
廖恒：我补充一下为何采用单一协议。英伟达及大多数其他厂商至少使用了两种协议，分别应对不同的场景，就像一次旅行往往要同时选择飞机、高铁、 汽车 等多种交通工具，转换过程相当麻烦费时。而在这些超节点中，大量流量需要中转，如果从 NVLink切换到 InfiniBand，至少涉及微秒级的转换时间，即从一个协议到另一个协议的中转时间，时延很难满足。
UB 采用统一协议，将数据包从 scale-up 网络传输到 scale-out 网络，可能只需要大约 150 纳秒。相比而言，与这些协议转换开销至少可节省一个数量级。
问：在采用灵衢总线（UB）的Atlas 950中，Scale-up场景下光互联和电互联分别占多少？未来柜内有没有可能全部实现光互联，主要障碍是什么？
徐直军：华为刚刚发布了基于 NPO 的 Hi-ONE 模组，支持 7.2T 高带宽，光引擎距离主芯片仅约 5 厘米，只有这部分还需要 铜 线做电连接，基本可以说是全光的超节点。同时，Hi-ONE 模组把光源直接封装进模组内部，实现内置光源。我们预计，未来两到三年内都很难有其他厂商能做出来。这是华为多年来在光电相关领域的积累，才得以实现和量产。
廖恒：在我职业生涯初期，20年多前我们就已经在讨论让芯片连接走向光学化。因为光的传输距离和衰减非常小，信号可以高速传输更远。
从电路角度看 Hi-ONE 内部其实非常简单，器件并不多。但走向量产这条路，我们走得非常艰难：光学技术涉及大量物理原理，温度稍微变化，就会影响二极管的物理特性，改变折射率，影响波导性能，导致无法正常工作。