一、引言
1.1 華爲AI芯片發展背景：
華爲，通信和消費電子巨頭，以其技術創新和遠見著稱。2013年，華爲率先布局人工智能（AI），並專注于全棧AI解決方案的開發。華爲的AI戰略涵蓋了軟件算法、平台服務，以及至關重要的AI芯片研發和産業化。通過打造端到端的AI解決方案，華爲旨在滿足未來數字化社會對智能計算能力的巨大需求。
自2017年進軍AI芯片領域，華爲持續研發的昇騰系列芯片已成爲全球AI芯片競賽的重要力量。
基于自主達芬奇架構，昇騰系列具備高算力和能效，覆蓋雲端訓練至邊緣推理的全場景應用。華爲持續叠代升級，打造從基礎芯片到應用使能的完整AI生態。
華爲AI芯片戰略：
構建全面自主可控的AI基礎設施，從高性能處理器到算法庫和應用框架，打造AI生態體系。
華爲AI芯片賦能：
不僅服務自身設備、服務器和雲服務，還通過開放平台戰略，助力合作夥伴加速AI應用開發和部署，推動AI産業蓬勃發展。
1.2 本文研究目的與意義：
揭秘華爲 AI 芯片全棧優勢：
華爲 AI 芯片以其高算力、低能耗、易編程、廣兼容等優勢在市場中脫穎而出。其核心技術包括：
* 創新芯片架構設計理念
* 算力強勁的計算單元、高效的內存管理、先進的互連技術
* 涵蓋編譯器、運行時、開發框架、模型庫的全棧軟件
* 優化軟硬件協同的機制
這些技術優勢的深度分析將揭示華爲如何通過創新技術實現關鍵性能指標，在競爭激烈的市場中占據領先地位。
評估華爲 AI 芯片市場競爭力
全棧分析評估華爲 AI 芯片的競爭力，包括：
* 應用場景適用性：數據中心、邊緣計算、物聯網終端
* 性能、成本效益、用戶口碑
* 與競爭對手 (NVIDIA、Google、Intel) 的對比
* 生態系統建設、合作夥伴關系、客戶服務
這些維度全面評估華爲 AI 芯片在市場中的地位，識別其優勢和劣勢，爲制定競爭策略提供依據。
剖析華爲AI芯片戰略與突破
深入分析華爲AI芯片發展軌迹，揭示其戰略、技術、市場趨勢。
解鎖應對行業挑戰的創新應對之策，包括摩爾定律困境、能效瓶頸、數據安全。
這些洞察指引行業參與者、投資者和決策者把握華爲AI芯片布局，預見技術突破和生態構建的未來藍圖。
二、華爲AI芯片産品線概覽
2.1 現有産品梳理：
昇騰系列AI芯片
華爲昇騰系列AI芯片：爲各應用場景賦能
- 雲、邊、端全覆蓋，滿足不同計算需求
- 助力智能化轉型，解鎖無限可能
昇騰910（Ascend 910）發布時間：2018年10月首次發布，後續有更新版本推出。昇騰910：華爲旗艦級AI芯片，采用達芬奇架構，單芯片計算密度全球第一。擁有超大規模計算核心、高帶寬內存接口和高效片上互聯。其強大的算力遠超同代競品，可高效訓練大規模深度學習模型。憑借其卓越性能，昇騰910成爲業界領先的AI訓練芯片。適用于數據中心、雲端環境的AI模型訓練，滿足圖像識別、語音識別、自然語言處理等複雜AI任務的高性能計算需求。科研機構、大型互聯網公司和企業級客戶的理想選擇。昇騰310（Ascend 310）發布時間：2018年10月與昇騰910一同發布，後續也有叠代更新。昇騰310：邊緣計算的賦能者基于達芬奇架構的昇騰310芯片，爲邊緣計算和輕量級服務器提供出色能效比和實時推理能力。
支持多種精度計算，在低功耗下高效完成AI推理任務。適用于嵌入式設備、智能攝像頭、自動駕駛等邊緣設備。
賦能各界智能化，驅動實時視頻分析、物體檢測、語音喚醒、自然語言交互等，助推智慧城市、智慧交通、智能制造、智能家居、移動終端等領域創新應用。昇騰其他型號昇騰Mini系列專爲邊緣和端側設備量身打造，顯著降低功耗和體積，僅爲1/20傳統芯片，2.2 技術路線與演進：
華爲堅持自主研發的AI芯片技術路線，基于創新的達芬奇架構，不斷演進芯片性能。通過叠代優化，持續提升算力、能效比和適用性，滿足多樣化場景需求。
架構設計創新：
華爲獨創達芬奇架構賦能昇騰AI芯片，其3D Cube立體計算引擎融合計算、存儲和通訊資源，深度調度處理數據流。該架構專爲深度神經網絡並行計算而生，大幅減少數據傳輸開銷，提升計算效率。算力提升策略：
華爲持續升級芯片，不斷提升單片 AI 計算核心的數量（達芬奇核或 CANN 核），優化結構（改進運算單元設計，增強並行能力）。這些舉措顯著提升了理論峰值算力。高速連接與內存優化，突破計算瓶頸。先進總線技術提升數據交換效率，內存帶寬擴容優化內存層次。數據訪問延遲大幅降低，實際應用算力顯著增強。能效優化手段：
華爲的精湛功耗管理技術，包括動態電壓頻率調整 (DVFS) 和任務調度優化，巧妙地平衡了性能和功耗。在滿足性能要求的前提下，最大限度降低芯片耗能，實現高效節能。多級精度計算：提供 INT8、INT16、FP16、FP32 等多種精度選項，助力用戶根據任務需求靈活選擇，在性能和功耗之間取得平衡。低精度可大幅節省能源，同時保持高准確度，爲推理任務帶來顯著收益。三、華爲AI芯片核心技術解析
3.1 架構設計：
華爲昇騰AI芯片的Da Vinci架構以其卓越的設計脫穎而出，提供：
- 強大的並行計算能力
- 異構計算優勢
- 模型加速優化
這一開創性架構爲人工智能應用帶來了顯著的性能提升。
Da Vinci 架構的創革命性“3D Cube”計算引擎將計算單元組織成三維網格，實現了高度並行的計算陣列。這種設計縮短了數據傳輸距離，顯著提高效率。每個計算單元支持向量計算，可高效處理卷積、矩陣乘法等並行神經網絡操作。
異構計算架構融合多種計算單元，每種單元針對特定任務優化：
* 標量處理器：處理複雜邏輯
* 向量處理器：執行密集數學計算
* 張量處理器：高效矩陣運算
這種異構設計使芯片可同時處理不同類型任務，滿足深度學習模型多樣化的計算需求，同時優化資源利用率。
Da Vinci架構針對深度學習模型量身打造，大幅提升模型執行速度：
- 張量計算單元 (TPU)：專爲矩陣乘法和卷積運算優化，高效處理神經網絡計算。
- 硬件加速器：激活器和歸一化器等加速器加速關鍵操作。
- 高效緩存和內存管理：無縫數據流動，消除訪問瓶頸。
Ascend Core是華爲AI芯片的關鍵硬件，爲AI計算提供基礎支持。它采用達芬奇核心或類似專用AI計算核心，具備強大並行計算、異構計算和模型加速能力。支持INT8/INT16/FP16等多種精度計算，可在低功耗下提供高吞吐量的推理性能，高效處理深度學習任務。
3.2 軟件棧與工具鏈：
華爲提供的編譯器針對昇騰芯片優化，如 Ascend Compiler，可將 AI 模型代碼轉換爲高效機器碼。該編譯器利用算子融合、指令優化和內存優化技術，確保模型在昇騰芯片上高效執行。
華爲提供的 Ascend Runtime 運行時環境爲 AI 芯片提供全面管理，包括內存分配、任務調度和硬件加速調用。優化後的驅動程序和中間層服務無縫連接硬件和上層應用，保證穩定且高性能的服務，滿足 AI 應用的高效運行需求。
華爲自研深度學習框架MindSpore
優化昇騰芯片性能，支持自動並行、微分和混合精度，大幅簡化模型開發與部署。
提供豐富的API、預訓練模型和文檔指導，助力開發者高效構建和訓練AI模型，加速人工智能落地應用。
華爲模型庫：
• 豐富預訓練模型：覆蓋計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域。
• 優化適配昇騰芯片：高效運行，節省開發時間和資源。
• 開箱即用：提供豐富的預訓練模型，加速模型開發和應用。
華爲昇騰軟件棧和工具鏈大幅降低開發者使用昇騰芯片的門檻，助力AI應用開發和部署。開放的軟件生態彙聚開發者和合作夥伴，共建AI應用生態，提升華爲昇騰芯片的市場競爭力。
3.3 算法優化與模型壓縮：
華爲創新 AI 算法，爲昇騰芯片優化推理和訓練效率，大幅減少模型存儲和計算資源需求，助您釋放數據價值。
華爲模型量化：極致優化
華爲提供低至 INT8 的模型量化，將浮點模型轉換至整數模型，顯著縮減模型體積和計算難度。結合昇騰芯片對低精度計算的出色支持，確保精度損失極小。
模型剪枝：華爲創新技術，優化推理效率
華爲革新性地將模型剪枝集成到框架和工具鏈中。通過精細分析模型權重，該技術能識別並移除對輸出影響微小的連接或通道，大幅精簡模型結構。這一創新舉措顯著降低計算量和內存占用，從而大幅提高推理速度，爲企業賦能高效執行人工智能任務。
華爲知識蒸餾技術賦能小模型，讓其具備大模型的精度，同時大幅縮小模型尺寸，提升推理速度。此技術尤其適用于邊緣設備，因其資源有限，對模型大小和速度要求較高。
華爲軟件棧深度優化，與昇騰芯片協同無間：
* MindSpore框架：自動識別模型結構，融合算子，並行化調度，高效執行模型。
* 編譯器：生成針對昇騰芯片的優化指令集，減少數據搬運和冗余計算。
* 運行時環境：精細管理資源和調度任務，充分利用硬件資源。
華爲 AI 芯片憑借先進算法優化、模型壓縮技術，輔以軟硬件協同，大幅提升推理和訓練效率，降低資源需求。其卓越性能可滿足雲端至邊緣的多場景應用，展現強大的技術實力和生態整合能力。
四、華爲AI芯片性能評估與應用案例
4.1 性能基准測試：
華爲昇騰AI芯片在國際權威基准測試中表現卓越。在MLPerf和AIBench等平台驗證下，其性能優異，與競品相比優勢顯著。
算力：在MLPerf等測試中，華爲AI芯片展示了強大的單芯片及集群算力。以最新的昇騰芯片爲例，其在圖像分類、語音識別、自然語言理解等任務上取得了優異成績，單位時間內能處理的樣本數量遠超行業平均水平。與競品相比，如英偉達的高端GPU，盡管在絕對性能上可能存在差距（如英偉達新發布的GPU性能可達華爲AI芯片的14倍），但華爲AI芯片在特定AI工作負載上展現出高度優化的性能，尤其是在大規模並行計算和張量處理方面，能有效應對深度學習模型的高強度計算需求。
華爲AI芯片憑借先進的制程工藝、低功耗架構和動態電源管理，在MLPerf能效測試中脫穎而出。它在相同AI任務下消耗更低功率，尤其是在數據中心和邊緣計算領域，能顯著降低運營成本和碳排放。
華爲AI芯片融合性卓越，支持TensorFlow、PyTorch等熱門編程模型和框架，助您輕松遷移現有模型，節約時間和成本。開放生態系統提供豐富的SDK、API和工具，確保與各類AI應用環境無縫集成，包括公有雲、私有雲和邊緣計算節點。AIBench測試驗證了其卓越的兼容性，證明了其在多場景部署中的靈活性和通用性。
華爲AI芯片在實際AI應用中優勢明顯：
* 針對性優化和軟件支持，展現卓越算力、能效和兼容性。
* 大規模AI部署和長期運營成本優勢，爲用戶提供極具吸引力的選擇。
4.2 應用場景案例分析：
華爲AI芯片爲智慧城市賦能
搭載華爲AI芯片的智能攝像頭，依托其強大的計算能力，可實時處理海量視頻流，精准識別行人和車輛，助力城市精細化管理。
芯片的高能效特性確保邊緣設備低功耗運行，內置視覺預處理模塊優化數據處理，降低帶寬需求。
智能分析結果彙聚至華爲雲，實現大數據分析和決策支持，構建智慧城市的神經網絡。
華爲AI芯片作爲自動駕駛汽車的計算平台，爲車輛提供強大的並行計算能力和深度學習模型高效支持。它能快速處理傳感器數據，生成高精度的周圍環境模型，確保車輛的安全行駛。
華爲還提供開放的自動駕駛軟件平台，吸引合作夥伴共同開發解決方案，推動行業創新。該平台助力自動駕駛系統實現環境感知、路徑規劃和決策控制等關鍵任務，推動自動駕駛技術的發展。
華爲雲的昇騰AI芯片賦能大規模AI訓練和推理。華爲雲提供AI開發平台和模型市場，助力用戶利用昇騰算力縮短研發周期。通過集群化部署，華爲雲提供分布式訓練服務，滿足企業級用戶需求。同時，昇騰芯片的高能效特性打造綠色節能的AI雲服務，響應可持續發展號召。
華爲AI賦能邊緣智能
華爲AI芯片爲工業物聯網、遠程醫療和零售分析等邊緣計算場景下的邊緣設備提供支持，實現實時數據分析和決策。
例如，在智能制造中，搭載昇騰芯片的邊緣服務器可在本地處理傳感器數據，實時監測設備狀態、預測故障，優化生産參數，提高産出。邊緣計算避免了數據上傳雲端的耗時，確保了數據隱私，降低了網絡延遲，提升了響應速度。
五、華爲AI芯片生態構建與合作夥伴關系
5.1 開發者生態：
華爲以一系列舉措培育 AI 芯片開發者生態，爲開發者提供全方位支持。這推動了 AI 技術的創新應用和行業生態蓬勃發展。
華爲 AI 社區支持
華爲打造了活躍的開發者社區，包括開發者聯盟和 MindSpore 社區，連接開發者、提供技術支持和分享最佳實踐。
* 定期舉辦研討會、講座和活動，促進知識共享和協作創新。
* 提供豐富的技術文檔、代碼示例和最佳實踐，幫助開發者快速入門。
* 通過論壇、博客和技術文檔庫提供專業解答和指導。
華爲培訓資源：
解鎖AI芯片技術，釋放無限潛能。
定制化培訓課程涵蓋芯片基礎、開發工具、模型優化和解決方案設計，助力開發者掌握前沿技術。
通過在線課程、實訓營、研討會和認證培訓，提升技術能力，應對AI芯片應用場景的多樣化需求。
華爲與高校、研究機構攜手，培養未來人才，爲AI芯片領域的蓬勃發展注入活力。
華爲AI芯片開發者認證體系
華爲構建了全面的AI芯片開發者認證體系，幫助開發者提升技術能力並獲得職業認可。華爲認證人工智能工程師（HCIA-AI）和華爲認證人工智能高級工程師（HCIP-AI）等認證爲開發者提供權威資質，提升其在就業市場上的競爭力。
此外，認證體系爲華爲和合作夥伴提供了篩選專業AI芯片開發人才的標准依據，確保擁有必要的技術技能和實踐經驗。通過系統掌握華爲AI芯片相關技術，開發者能夠提升其就業能力並爲行業發展做出貢獻。
華爲的上述舉措對吸引和培育開發者群體産生了顯著影響：
降低門檻，釋放潛能：豐富的開發資源讓更多初學者和跨界開發者輕松踏入AI芯片開發領域，擴大了華爲AI芯片開發者社區。增強開發者能力，提升華爲AI芯片價值華爲提供專業的培訓課程和認證體系，幫助開發者快速提升技能，滿足複雜AI應用開發需求。優化開發者能力有效提升了華爲AI芯片在實際項目中的應用效果。
華爲通過持續的技術支持和優質服務，打造與開發者的緊密連接，強化開發者對 AI 芯片的品牌忠誠度，促成穩定且忠誠的開發者社區，有利于華爲構建 AI 生態系統。5.2 合作夥伴網絡：
華爲在AI芯片生態圈打造上擁有深入的戰略合作網絡，攜手多方夥伴，共同推動AI創新。
合作夥伴包括：
* 軟硬件供應商
* ISV（獨立軟件開發商）
* 系統集成商
* 科研機構
* 行業用戶
通過合作，華爲打造了全面的AI芯片生態，賦能各行業數智化轉型。
華爲與多家硬件廠商合作，聯合打造基于其AI芯片的定制硬件解決方案。此舉提升了系統性能和效率，使其更易融入不同行業的IT基礎設施。該合作拓展了華爲AI芯片的市場覆蓋範圍。
華爲攜手AI軟件平台提供商和算法開發商，構建全面AI生態。深度學習框架和中間件的支持，爲開發者提供豐富的開發工具和算法庫，提升開發便捷性。華爲致力打造完整的AI開發環境，助推AI應用創新，加速産業數字化轉型。
華爲攜手行業ISV和系統集成商，打造AI行業解決方案。這些解決方案充分利用華爲AI芯片的強勁算力，並結合合作夥伴在行業領域的專業知識。涵蓋金融風控、醫療影像診斷、智能制造等領域，爲客戶提供定制化的AI應用，賦能各行業數字化轉型。
華爲攜手高校科研機構，打造産學研協同平台。合作項目涵蓋前沿技術研發、人才培養和産業轉化，助力華爲保持技術領先，並爲人工智能芯片産業培養高素質人才。
合作成果體現在以下幾個方面：
多元化産品生態，賦能行業變革。華爲與合作夥伴攜手共建産品組合，涵蓋硬件、軟件、算法及解決方案，滿足多樣化行業需求。華爲與合作夥伴攜手，充分利用其行業認知和客戶網絡，加速 AI 芯片在垂直行業的滲透。在政府、電信、能源和交通等關鍵領域，華爲 AI 芯片迅速提升市場占有率。華爲與科研機構合作，持續推動AI技術創新，開發新型芯片架構、編譯器和大模型訓練技術。這使華爲在AI芯片領域保持競爭優勢，爲未來的技術突破奠定了基礎。攜手合作夥伴，華爲共建生態標准，促進AI芯片産業規範發展。參與制定行業標准和接口規範，提升華爲AI芯片業界話語權和影響力。智慧醫療：
案例名稱：華爲與某省級醫院合作的AI輔助診斷系統通過華爲AI芯片的賦能，該系統高效處理海量醫療影像，實現多種疾病的快速精准診斷，有效緩解醫療資源緊缺。它大大減輕了醫生的工作量，提升了診斷效率和准確性。持續的數據收集和模型優化助力系統性能不斷提升，爲患者提供更高質量的醫療服務。智能制造：
案例名稱：華爲與某大型制造企業合作的智能質檢解決方案華爲攜手合作企業，將昇騰AI芯片嵌入質檢環節，實現産品質量自動化檢測。高清攝像頭采集的影像實時分析，助力提升生産效率和産品品質。
華爲AI芯片賦能智能質檢，精准識別缺陷，顯著提升質檢效率和准確率，有效減少誤檢和漏檢。實時反饋質檢結果助力生産流程優化，提升生産效率和産品質量。華爲攜手企業共同部署和運維，保障系統穩定運行和持續升級。自動駕駛：
案例名稱：華爲與某汽車制造商合作的自動駕駛平台華爲與汽車制造商強強聯合，將昇騰AI芯片植入自動駕駛系統。此芯片處理海量傳感器數據，實現環境感知、路徑規劃和決策控制，賦能車輛自主駕駛。華爲AI芯片賦能自動駕駛平台，實現L4級自動駕駛，大幅提升行車安全和舒適性。憑借高算力和低延遲，華爲芯片確保系統實時響應和精准決策。華爲與汽車制造商共享數據，持續優化算法模型，提升系統性能和用戶體驗。六、華爲AI芯片面臨的挑戰與應對策略
6.1 技術挑戰：
華爲AI芯片：先進制程挑戰與應對
受制于國際限制，華爲AI芯片面臨先進制程技術獲取瓶頸。這可能會影響其芯片的晶體管密度、性能和能耗效率。
華爲正在應對這一挑戰，包括：
* 積極研發自有制程技術
* 探索與第三方代工廠合作
* 通過布局材料、設計和工藝創新，提升芯片性能
自主研發與合作創新構築堅實根基。華爲持續加大研發投入，探索自主芯片制造技術。通過與産業鏈上下遊合作，推進本土先進制程技術的研發和産業化，賦能國産芯片制造能力。優化芯片設計：提升性能和能效，縮小與先進制程芯片的性能差距。通過架構創新、電路設計優化、封裝技術改進等手段，充分利用現有制程優勢，實現芯片性能與能效飛躍。
采取多元化供應鏈策略可分散風險、增強韌性。培養替代供應商可確保芯片制造能力，即使在供應受限的情況下也能維持運營。AI應用向低功耗設備擴展，提出了功耗控制的新挑戰。如何在保證性能的同時有效降低芯片功耗成爲關鍵。
突破性能效比設計，通過芯片創新、電路優化和電源管理，在提供強勁 AI 算力的同時，實現低功耗運行，提升總體效率。借助動態功耗管理技術，我們打造了先進的 DVFS 和任務調度算法。這些算法可動態調整芯片的電壓和頻率，以及優化任務分配，從而減少不必要的能耗。華爲的應對策略包括：
軟硬件協同優化：從算法到硬件，全棧功耗優化，通過整合編譯器、運行時、框架等軟件棧，與硬件設計深度融合，顯著降低功耗。邊緣 AI 神器：模型壓縮與加速技術，讓 AI 模型更小、推理更快，無損精度，滿足邊緣設備資源受限需求。華爲的應對策略包括：
構建開放創新生態圈，以 MindSpore 開源框架爲基礎，融合模型庫和開發者社區。激發開發者參與算法創新，促進算法與硬件的融合，推動技術突破。6.2 市場與政策環境：
全球半導體供應鏈震蕩，原材料緊缺、價格飙升、交期延宕，影響華爲 AI 芯片生産供給鏈。華爲採取應對策略：
供應鏈多元化：積極尋求替代供應商，減少對單一地區或供應商的依賴，提高供應鏈韌性。本土化戰略：加強與本土産業鏈的合作，推動國産化替代，降低對外部市場的依賴。制定行業標准是華爲鞏固市場地位和增強競爭力的關鍵戰略。通過參與全球 AI 芯片標准制定，華爲積極塑造行業格局，確保産品符合最新標准，並推動自身技術創新。
推動互操作性，構建開放AI生態：倡導開放標准，促進不同AI芯片的無縫互通，釋放巨大的協同效應，打造更具包容性和創新性的AI未來。
七、華爲AI芯片未來展望
7.1 技術趨勢預測：
華爲探索神經擬態計算，模擬人腦神經網絡特性，實現高效能比（高于每瓦 10 倍），增強實時學習能力（可學習 256 種動作）。華爲的存內計算架構巧妙地將計算單元與存儲單元緊密融合，大幅減少數據傳輸開銷。這不僅提升了計算效率，還解決了人工智能領域中的數據搬運瓶頸，帶來卓越的性能表現。異構計算融合：
隨著 AI 價值日益凸顯，華爲融合不同計算單元（CPU、GPU、TPU、FPGA 等），實現靈活高效的資源調度，釋放異構計算潛力。
華爲打造靈活異構平台，賦能 AI 算力隨需而變。動態配置和協作多種計算單元，精准匹配不同 AI 任務需求。AI 編譯器和運行時引擎協同優化，提升 AI 工作負載效率。通過自動識別和優化，最大化硬件性能，加速 AI 模型訓練和推理。華爲以其強大的 AI 芯片技術在市場中占據領先地位，並不斷調整策略以擴大其影響力。通過拓展目標客戶群體，探索新領域，華爲旨在鞏固其市場地位。
華爲重塑市場定位，確立AI芯片高端領軍地位，專注于高性能計算、數據中心和企業AI解決方案，強化其技術領先優勢。
拓展目標受衆，華爲將專注于智慧城市、智能制造等廣泛行業，提供定制化AI芯片解決方案。同時，深化中小企業合作，通過雲服務提供普惠AI能力。
華爲布局AI新領域，開發適用于邊緣計算、物聯網和元宇宙等場景的輕量化AI芯片。同時提供配套的軟件和服務生態，助力企業解鎖數字化轉型機遇。
八、結論
華爲AI芯片：卓越性能，強大生態
華爲AI芯片憑借Da Vinci架構、全棧軟件支持和深度算法優化，在基准測試中表現出色，展現卓越競爭力。其完善的開發者生態和深厚合作夥伴關系，推動其在智慧醫療、自動駕駛和雲計算等領域的廣泛應用。
爲應對挑戰，華爲持續加強自主研發，多元化供應鏈，並積極參與標准制定。這些策略彰顯了華爲適應市場變化、應對風險的能力，使其AI芯片在競爭激烈的市場中保持領先地位。
華爲將持續攻關 AI 芯片前沿技術，包括新架構探索、異構計算融合、軟件定義硬件等。市場策略聚焦高端，拓展行業客戶，布局新興領域，鞏固並提升全球 AI 芯片市場領先地位。盡管面臨挑戰，華爲在 AI 芯片領域的創新和影響力不容小觑，有望成爲全球 AI 産業發展的關鍵參與者。
以下是具體産品生態分析：
1 昇騰 910 與 310 基礎芯片族，自下而上搭建龐大生態體系
1.1 昇騰 910AI 訓練處理器+昇騰 310AI 推理處理器
華爲從 2004 年開始投資研發第一顆嵌入式處理芯片，曆經 15 年，投入超過 2 萬名工程師，形成了以“鲲鵬+昇騰”爲核心的基礎芯片族。此外，還有較爲邊緣的 SSD控制芯片、智能網卡芯片、智能管理芯片等産品。爲適應 AI 運算的高性能要求，一般認爲基礎硬件具備至少 64 核、8 個內存通道、PCIe 4.0、多合一 SoC、xPU 高速互聯、100GE 高速 I/O 等六個特征。而支持 64 個核心的鲲鵬 920 及芯片組能夠滿足以上要求。
圖表 1 以“鲲鵬+昇騰”爲核心的基礎芯片族
昇騰310處理器，基于達芬奇架構，集成了CPU、AI核和數字視覺處理單元。AI核采用達芬奇架構，是算力擔當，提供優異的推理性能。
AI Core 的創新架構和電路設計帶來驚人的高性能計算能力和高效能。其低功耗特性非常適用于神經網絡的複雜計算，滿足深度學習應用的需求。
搭載強大算力的海思芯片，提供:
* FP16 浮點數算力高達 8TOPS
* INT8 整型數算力高達 16TOPS
* 采用先進的 12nm 工藝制造，兼顧性能和能效
昇騰910，高能效AI訓練處理器，性能媲美 NVIDIA A100（40GB）。FP16算力高達320 TFLOPS，INT8算力達640 TOPS。采用7nm工藝，功耗僅310W，能效卓越。
昇騰 910 采用創新架構，整合 HCCS、PCIe 4.0 和 RoCE v2 接口。HCCS 是華爲自研高速互聯技術，與片內 RoCE 搭配，實現節點間高效直連。這種靈活擴展能力，滿足橫向擴展和縱向擴展系統需求。
昇騰處理器性能對比
昇騰 910 處理器：
* 提供高達 18TOPS 的算力
昇騰 310 處理器：
* 提供高達 9TOPS 的算力
1.2 開發者套件、加速卡、加速模塊，完備的硬件生態
基于昇騰芯片族，華爲開發了一系列加速卡産品：Atlas 300T 訓練卡，基于昇騰 910 AI 芯片，芯片集成 32 個華爲達芬奇 AI Core + 16 個 TaiShan 核，能夠提供業界領先的 280 TFLOPS FP16 算力，並集成了一枚100GE RoCE v2 網卡，支持 PCIe 4.0 和 1*100G RoCE 高速接口，出口總帶寬 56.5 Gb/s，無需外置網卡，訓練數據和梯度同步效率提升 10%-70%。內存規格方面，包括32GB 的 HBM 和 16GB 的 DDR4。
Atlas 300T 訓練卡采用尖端架構，提供卓越性能：
* 無與倫比的 AI 訓練速度，每秒可執行高達 300 萬億次操作
* 混合精度支持，使訓練更有效率
* 專用內存控制器，最大限度地提高內存帶寬
* 針對 AI 算法進行了優化，實現無縫集成和快速部署
Atlas 300T A2，搭載20個AI核、8核CPU以及1*200GE RoCE，提供280 TFLOPS FP16 算力。強化高速接口，支持 PCIe5.0，帶來更穩定的性能和更快的傳輸速度，滿足高吞吐量、低延遲AI訓練需求。
Atlas 300T A2 訓練卡：
Atlas 300I Pro推理卡集成了通用處理器、AI Core和編解碼器，爲AI推理和目標檢索提供強大支持。其LPDDR4X內存高達24GB，總帶寬達204.8 GB/s。它具有140 TOPS INT8算力，能效比高達2 TOPS/W，提供卓越的性能和能效。廣泛適用于OCR識別、語音分析、搜索推薦和內容審核等AI應用場景。
圖表 8 Atlas 300I Pro 推理卡
Atlas 300I Duo推理卡，配備48GB LPDDR4X內存，帶寬高達408GB/s，提供280 TOPS INT8算力，相當于兩枚昇騰310的組合。此外，其搭載16核*1.9 GHz CPU，計算能力約爲單芯片的兩倍，支持256路高清視頻的實時分析。
Atlas 300I Duo推理卡，配備雙NVIDIA® Tensor Core GPU，提供高達60 TOPS的性能，卓越的能效比。其緊湊的主板設計優化了空間利用，適合于邊緣計算和雲端部署。
Atlas 200I DK A2 開發者套件專爲 AI 開發者打造，提供卓越性能。其 4 核 CPU 可實現 8TOPS INT8 計算能力，支持圖像和視頻分析，適用于教育、機器人和無人機等領域。
以智能小車爲例，Atlas 200I DK A2 采用圖像處理神經網絡，實現圖像識別和自動駕駛控制，爲打造先進的 AI 解決方案提供強大平台。
Atlas 500 A2智能小站，專爲邊緣計算而生。它擁有卓越的耐久性、高速計算能力和雲邊協作能力，可廣泛部署于各種複雜環境中，滿足交通、小區、園區、商場、超市等場景的應用需求。
Atlas 200I DK A2 主板搭配 Atlas 200I 加速模塊，爲 AI 應用提供強大性能。
圖表 13 Atlas 500 A2 智能小站
1.3 服務器： arm 和 x86 兼容，風冷和液冷並用
華爲 Atlas 800 訓練服務器，搭載自主研發的鲲鵬 920+昇騰 910 處理器，實現 AI 訓練的自主可控。助力深度學習模型開發，提供高效的 AI 訓練服務，廣泛應用于各行業。
專爲各行業打造的服務器，提供高計算能力、能效比和網絡帶寬。支持單機或整機櫃部署，並提供風冷和液冷應用，滿足不同場景需求，助力企業機房和數據中心高效運轉。
Atlas 800 訓練服務器（型號 9010）采用成熟的 X86 架構，搭載華爲昇騰 910+Intel V5 Cascade Lake 處理器，爲 AI 訓練提供強勁算力。
圖表 14 Atlas 800（型號 9000）訓練服務器水冷拆解圖
Atlas 800：強大推理服務器
Atlas 800 推理服務器系列提供卓越的推理性能和視頻分析能力。
型號 3000：Atlas 300I/V Pro 專屬
* 支持多達 8 個 Atlas 300I/V Pro
* 實時推理和視頻分析能力
* 適用于中心側 AI 推理場景
型號 3010：Intel 處理器支持
* 支持多達 7 個 Atlas 300I/V Pro
* 896 路高清視頻實時分析
* 適用于中心側 AI 推理場景
圖表 15 Atlas 800 推理服務器(型號：3000)
Atlas 900 PoD 集群：
配備超 32 顆鲲鵬 920 處理器，提供高達 20.4 PFLOPS FP16 AI 算力。液冷散熱系統確保高效散熱，最大功耗 46 千瓦。47U 高度，優化空間利用率。
Atlas 900 AI集群整合了數千顆昇騰訓練處理器，利用華爲領先的通信庫和調度平台，無縫連接HCCS、PCIe和RoCE高速接口。這種融合優化設計充分釋放了昇騰處理器的卓越性能，提供無與倫比的AI計算能力。
3.2 EFLOPS 超強算力，200G 全節點互聯，加速 AI 訓練。突破影像、語音、自然語言等 AI 模型瓶頸，推動自動駕駛商用進程。
探索 Atlas 900 尖端的 PoD 基礎設施，通過圖表 16 了解其示意圖，通過圖表 17 深入了解其拆解圖。揭示如何使用 Atlas 900 優化數據中心部署，提高效率，降低成本。
圖表 18 Atlas 900 AI 集群
2 AI 生態並非只有 CUDA，各地算力集群建設快速推進
2.1 AI 算力生態並非只有 CUDA
異構計算架構 (CANN) 是一款媲美 NVIDIA CUDA + CuDNN 的軟件層，針對 AI 芯片優化，高效調度和分配計算任務，提升 AI 性能。其核心組件包括引擎、編譯器、執行器和算子庫。
CANN，基于 AI 框架，之上是 AI 處理器硬件。其先進的異構架構縮短了神經網絡執行的硬件交互時間，有效利用硬件性能。
圖表 19 Atlas 900 AI 集群
基于 CANN 基礎，昇騰推出昇思深度學習框架，提供易開發、高效執行、全場景覆蓋的體驗。兼容性方面，適配昇騰系列産品、英偉達 NVIDIA 系列産品、Arm 系列的高通骁龍、華爲麒麟等芯片。
易用高效，助力全場景AI開發
易開友好：API 簡潔，調試便捷
高效執行：計算、預處理、分布式訓練速度卓越
全場景覆蓋：雲、邊緣、端側全面適配
圖表 20 昇騰計算産業生態
彙聚多領域大模型，賦能各行各業。
從多模態到醫學，從空天信息化到遙感和中文自然語言，提供全面的大模型支持。
覆蓋「紫東.太初」、「武漢.Luojia」、「鵬程.盤古」、「鵬程.神農」、「空天·靈眸」等業界領先模型。
"鵬程·盤古"，業界首個千億級中文大模型，賦能豐富應用：
- 知識問答
- 知識檢索
- 知識推理
- 閱讀理解
鵬城雲腦Ⅱ賦能超大模型突破，實現業界首個2000億參數中文生成模型。基于鵬城雲腦Ⅱ和MindSpore框架，該模型首次在2048卡算力集群上采用自動混合並行模式進行大規模分布式訓練，開創了超大模型訓練的裏程碑式進展。
鵬程·盤古α，領先的預訓練語言模型，展現卓越文本生成能力，涵蓋知識問答、檢索、推理和閱讀理解。其強大的小樣本學習能力，賦予其處理複雜文本任務的非凡優勢。
華爲全棧AI解決方案
由MindSpore、CANN、昇騰910、ModelArts打造的國産協同生態
爲AI應用提供全流程賦能
圖表 21 MindSpore 超大規模自動並行
2.2 智算中心建設快速推進，全國算力網絡正在形成
武漢人工智能計算中心基于昇騰AI基礎軟硬件打造，于2021年5月投入運營，算力資源即刻滿載。2022年2月擴容後，總算力達200P，再次實現飽和運營。
西安未來人工智能計算中心于 5 月啓動，曆時 4 個月建設，于 9 月上線。一期提供 300P AI 算力、8P HPC 算力，爲人工智能技術創新與應用提供了強勁動能。
中原人工智能計算中心，基于領先的“黃河鲲鵬+昇騰”技術，爲中原地區人工智能産業提供強大的算力支持。項目投資10億元，已建成100P AI算力，未來將達300P。中心上線以來，已服務超100家企業、高校和科研機構，平均算力使用率達90%，有力推動了區域人工智能産業發展。
南京人工智能計算中心，規劃算力達40P，上線即接近飽和，使用率超95%，現已與200余家合作夥伴推出150+人工智能解決方案，規模初具。
成都智算中心，西南最大 AI 計算中心，算力達 300P。
攜手 80 余家企業與科研團隊，平均算力利用率高達 85% 以上，上線即滿負荷運營，彙集了海量算力需求。
杭州人工智能計算中心一期2000平方米，40P算力，二期擴充後達140P。中心采用昇騰AI集群，提供普惠算力，服務政府、企業、科研機構等，于2022年5月20日在杭州濱江上線。
武漢人工智能計算中心
先進的人工智能基礎設施，賦能智能城市和産業發展。
西安人工智能計算中心
全國領先的超級計算集群之一，助力人工智能領域創新和應用。
中原和南京人工智能計算中心
中原人工智能計算中心和南京人工智能計算中心爲人工智能創新提供強大算力支持，加速數據處理和模型訓練，推動人工智能在新興領域的廣泛應用。
成都智算中心：
* 中國西南地區領先的智算中心
* 2021 年處理能力達 2.43 EFLOPS
杭州人工智能計算中心：
* 中國首批國家新一代人工智能開放創新平台
* 2022 年處理能力達 1.7 EFLOPS
3 昇騰夥伴網絡，五類定位構建産業矩陣
3.1 整機硬件夥伴：傳統服務器大廠+新銳硬件加工廠商
昇騰社區定義整機硬件合作夥伴：
* 自有品牌産品
* 二次開發或加工昇騰産品
* 向終端用戶銷售和提供服務
鲲鵬服務器生態圈彙聚行業巨頭，目前分爲領先級、優選級和認證級。
寶德、新華三、清華同方等領先企業領銜生態圈，華爲長期合作夥伴神州數碼也位列其中。華鲲振宇等新銳企業不斷湧現，爲生態圈注入活力。
部分合作夥伴已實現鲲鵬服務器量産，具備長期定制化生産能力，爲市場提供多樣化解決方案。
圖表 28 昇騰生態夥伴——整機硬件夥伴
昇騰認證標准揭示市場潛力
戰略級、領先級、優選級合作夥伴需具備以下市場規模：
* 戰略級：≥ 20 億
* 領先級：≥ 10 億
* 優選級：≥ 5 億
此外，每年營銷活動次數分別不少于 12、8、6 次，彰顯昇騰拓展市場和産品研發的決心。
加入華爲不同級別的合作夥伴計劃，可享受階梯式優惠價格和專屬權益。高級別合作夥伴更能解鎖特惠政策和華爲展廳展示的機會。
圖表 29 昇騰整機硬件夥伴認證要求
圖表 30 昇騰整機硬件夥伴專屬權益
圖表 31 昇騰整機硬件夥伴通用權益
目前，昇騰整機硬件大致可以分爲訓練型服務器和推理型服務器兩大類。
搭載鲲鵬 920 高性能處理器的寶德 PR420 四路鲲鵬訓練服務器，配備 8 張昇騰 910 系列訓練加速卡，提供強大的算力。其超高能效，高速網絡帶寬和 2 個 PCIe 4.0 擴展插槽，確保卓越的訓練效率和性能。
高性能服務器，助力大算力行業騰飛：
- 深度學習模型開發與訓練
- 智慧城市、智慧醫療
- 天文探索、石油勘探
圖表 32 寶德自強訓練服務器 PR420KI
推理型服務器 G220K V2，搭載昇騰 310 Atlas300I Pro 推理卡，最大支持 8 張。選用雙鲲鵬 920 CPU，以優化能效比和成本。
Atlas 300I Pro 單卡低至 72W 功耗，爲 AI 服務器算力加速提供了更出色的能效比。配置 8 張 Atlas 300I Pro 推理卡，整機可同時實時分析 1024 路高清視頻（1080P 分辨率，30FPS），以滿足高性能需求。
圖表 33 長江計算 G220K V2 推理服務器
3.2 IHV 硬件夥伴：邊緣計算賦能千行百業
華爲 IHVs 專注于邊緣計算硬件開發，已在工業控制、數據采集和智能計算等領域廣泛應用。作爲昇騰合作夥伴，IHVs 可基于昇騰部件開發自己的硬件産品並進行銷售。
圖表 34 IHV 硬件合作夥伴
淩華科技邊緣計算盒子搭載華爲昇騰Atlas 200模組和Ascend 310處理器，可處理圖像和視頻分析。廣泛應用于智能制造、安防、交通、機器人和無人機領域。
例如餐飲行業，一台盒子可同時監控多路視頻，實時分析圖像，識別不規範行爲並自動上報，提升運營效率。
圖表 35 淩華科技邊雲協同案例
3.3 應用軟件夥伴：電力與智慧城市等場景國産化落地
昇騰應用軟件夥伴
昇騰應用軟件夥伴致力于開發和銷售基于昇騰産品的自有應用，包括軟件、垂直細分應用和二次開發能力。
該夥伴生態覆蓋智慧城市、智慧交通、電力信息化等領域，助力關鍵産業硬件國産化。代表企業包括華雁智科、以薩、雲天勵飛、格靈深瞳、雲從科技和智洋創新。
圖表 36 應用軟件合作夥伴
以薩視頻圖像全目標結構化解決方案，賦能交通管理等領域。其高效解析能力，將視頻數據分析處理能力提升3倍，達到業界領先水平，有效挖掘數據價值，實現多場景實戰應用。
圖表 37 以薩技術視頻圖像結構化解決方案
4 昇騰産業鏈相關企業梳理
4.1 神州數碼：華爲老牌合作夥伴，AI 服務器産品先行者
神州數碼打造行業領先的信創雲生態，以首個鲲鵬超算中心爲基石，推出契合國內企業需求的鲲泰系列産品。通過適配國産基礎軟件，神州數碼在信創市場屢獲項目中標，彰顯了其強大的行業競爭力。
依托華爲鲲鵬生態，"鲲鵬+鲲泰"開辟國産設備賽道。神州鲲泰服務器搭載鲲鵬處理器，運算能力和能耗均達到國産CPU前列水平，有力解決"卡脖子"技術難題。
神州鲲泰人工智能推理服務器，搭載"鲲鵬+昇騰"核心，提供高達128個處理核心算力。支持最大8張華爲Atlas 300推理卡，帶來超強推理能力。已成功應用于行業數字化和人工智能數字化解決方案，加速信創産品發展。
圖表 38 神州數碼旗下昇騰産品目錄
提升信創生態，引領行業變革
憑借華爲鲲鵬 CPU 的核心優勢，神州信創構建了強大生態，爲各行業提供定制化應用平台。持續中標國家級重點項目，包括：
* 國家稅務總局集中采購入圍
* 廈門集美區信創適配運營
* 中國移動人工智能通用計算采購
* 中國移動 PC 服務器采購
隨著不斷擴大的案例庫，神州信創的影響力日益提升，助力信創産業的變革和發展。
圖表 39 神州數碼旗下昇騰産品目錄
股權激勵明確業績前瞻，高增速凸顯投資價值。
作爲IT分銷領域的領軍者，我們致力于通過生態合作，爲客戶提供全面的産品、解決方案和服務，賦能産業數字化轉型和數字經濟發展。依托行業熱點機遇，我們持續聚合廠商和合作夥伴，爲客戶創造更優質的價值，驅動分銷業務穩健增長，推動“數字中國”理想的實現。
神州數碼依托雲原生基礎，構建開源能力，提供全棧雲服務。
* 雲管理服務（MSP）：助力企業上雲和雲優化
* 數字化解決方案（ISV）：賦能企業數字化轉型
* 視頻雲産品及服務：滿足企業視頻應用需求
神州數碼以自主創新和生態聚合爲核心，推出神州鲲泰系列信創服務産品，已在政企、金融等多個行業實現突破落地。
圖表 40 神州數碼分業務營收情況
圖表 41 神州數碼分業務毛利率
4.2 同方股份：自主可控守門員，昇騰産品覆蓋廣泛
2022年4月16日，同方計算機與華爲簽署戰略合作，授予同方昇騰整機硬件合作夥伴稱號，並授權PBA品牌。雙方攜手共建昇騰生態，推進AI産業繁榮。
服務器産品覆蓋訓練和推理場景，采用鲲鵬、飛騰、英特爾 CPU，以 2U 服務器爲主。同方還提供了基于鲲鵬的完整産品矩陣，包括個人計算機、存儲服務器和通用服務器。
圖表 42 同方股份旗下昇騰産品目錄
昇騰賦能，賦能智慧城市
同方昇騰合作案例展示了昇騰處理器的強大效能：
* 案例一：海量視頻分析，實現99%准確率，大幅提升城市安全保障。
* 案例二：車牌識別優化，速度提升300%，助力交通管理智能化。
4.3 科大訊飛：星火一體機，訊飛星火將與昇騰 AI 強強聯合
星火一體機提供私有化大模型部署，保障專屬、安全、自主可控。
7月6日，科大訊飛攜手華爲聯合發布星火一體機，基于中國自主創新技術，爲企業私有化部署大模型提供更便捷、自主、安全的解決方案。通過星火一體機，企業可自主掌控大模型，助力業務創新。
該設備可提供對話開發、任務編排、插件執行、知識接入、提示工程等 5 種定制優化模式，以及辦公、代碼、客服、運維、營銷、采購等 10 種以上即開即用的豐富場景包，支持 3 種模型尺寸供用戶選擇。劉慶峰表示，有了這些能力，就可以使得每一家企業、每一個行業、每一所學校、每個醫院都有機會構建自己的專屬大模型。目前，訊飛星火已完成的在金融、政務、汽車等領域的 9 個專屬大模型的數據顯示，在場景任務優化和私域知識增強等方面平均效果能夠提升 20%。
圖表 45 同方股份旗下昇騰産品目錄
4.4 潤和軟件：智能物聯領域的昇騰 AI 落地
依托昇思 MindSpore AI框架和華爲昇騰強大AI算力，潤和危化品存儲室智能管控解決方案助力作業智能化，保障人員安全。通過智能化視覺模型，系統實時識別並預警作業違規，對紙質化作業規範進行升級改造，有效預防安全風險，爲危化品存儲提供智能保障。
潤和軟件的智能安全管控方案，通過人員檢測和裝備規範性檢查（作業服、呼吸器、氧氣面罩），確保安全作業。分析穿戴序列並監管作業時間，有效防範違規作業。在某石化企業部署後，月均違規作業降爲 0，有效提升安全管理水平。
圖表 46 潤和軟件智能視覺分析引擎
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