henry 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

上周，华为全联接大会集中展示了华为最新最强的一系列创新。

今年最受关注的自然是超节点技术带来的算力风暴和突破。但超节点带来的算力突破还不是全部，超节点架构带动的开源开放，还会把这场风暴推得更深更远。

更加直观类比来说，这是一场华为发起的“AI高速路”修路尝试，开放硬件相当于开放了修路材料，开源软件和灵衢组件相当于开源了修路方法和标准协议。

华为用开源开放，给出了中国AI高速公路枢纽建设的方案——

一个惠及各行业全场景，技术红利覆盖大中小各类玩家的生态。

大杀器超节点，华为决定开源开放

在华为全联接大会上，华为重磅发布创新的超节点架构，推出覆盖数据中心到工作站的全场景超节点新品。

Atlas 950 SuperPoD是面向超大型AI计算任务的最佳选择，从基础器件、协议算法到光电技术，实现了系统级的创新突破。

其通过正交架构，让Atlas 950实现零线缆电互联，采用液冷接头浮动盲插设计做到零漏液，独创的材料和工艺让光模块液冷可靠性提升一倍。

即便与英伟达产品对比，Atlas 950超节点也优势显著。

相比计划明年下半年上市的NVL144，其规模、总算力、内存容量、互联带宽分别达到后者的56.8倍、6.7倍、15倍（1152TB）、62倍（16.3PB/s）。

即便对标英伟达2027年计划上市的NVL576，依旧遥遥领先。

Atlas 850是业界首个企业级风冷AI超节点服务器，内部搭载8张昇腾NPU，有效满足企业模型后训练、多场景推理等需求。

Atlas 850支持多柜灵活部署，最大可形成128台1024卡的超节点集群，是目前业内唯一可在风冷机房实现超节点架构的算力集群，企业无需改造现有风冷机房即可部署算力集群。

Atlas 350标卡采用最新的昇腾950PR芯片，向量算力提升2倍，支持更细粒度的Cacheline访问，在推荐推理场景可实现2.5倍性能提升，且单卡即可运行。

Atlas 350支持灵衢端口互联，实现算力、内存等资源池化，让更大参数模型、更低时延应用可以在标卡上实现。

TaiShan 950 SuperPoD是华为推出的业界首款通算超节点，具备百纳秒级超低时延、Tb级超大带宽和内存池化能力，能大幅提升数据库、虚机热迁移和大数据场景等业务性能，为通算性能提升开辟全新路径。

这一系列的超节点新品能实现从数据中心、企业部署、小型工作站的全场景覆盖，从而在硬件层面协同用户实现个性化部署，推动AI高速公路互通互联。

而就在超节点发布的同时，华为选择了全面的开放和开源。

首先是硬件层面的开放。

华为宣布全面开放超节点技术，与产业界共享技术红利，共同推动超节点技术走向普惠与协同创新。

一方面，开放灵衢协议和超节点参考架构，允许产业界基于技术规范自研相关产品或部件。

另一方面，全面开放超节点基础硬件，包括NPU模组、风冷刀片、液冷刀片、AI标卡、CPU主板和级联卡等不同形态的硬件，方便客户和伙伴进行增量开发，设计基于灵衢的各种产品。

其次是软件层面的开源。

超节点的运行离不开操作系统的深度支持，操作系统灵衢组件也将全部开源，组件代码将陆续合入openEuler等多个上游操作系统开源社区。

用户可以根据实际需求，将部分或全部源代码集成到现有操作系统中，自行迭代维护版本，也可以将整个组件直接合入现有操作系统，未来演进与开源社区版本同步。

开源是驱动技术创新和产业进步的核心力量，昇腾CANN全面开源开放，Mind系列组件也同步开源，并支持PyTorch、vLLM等业界开源社区，加速开发者自主创新。

可以说，华为这一手硬件、一手软件直接开源了个痛快！

华为为何要开源？

一方面，开源能够和产业界、开发者社区基于超节点架构自研相关产品或部件、自定义调试调优、共享技术红利，加速产业协同发展。

另一方面，开源还有利于消费者按需取用、降低适配成本，打造面向行业的超节点场景化解决方案。

华为董事、ICT BG CEO杨超斌表示：

华为将围绕超节点架构持续创新，让超节点技术不但用于大型数据中心，也可以用于企业级的数据中心和小型工作站。同时，坚持硬件开放，支持各个伙伴，灵活打造面向各个行业的超节点场景化解决方案。坚持软件开源，让开发者灵活高效创新，共建繁荣生态。

这就意味着，超节点技术不再是少数大型数据中心的专属利器，而是一个开放共享的算力生态。

每个行业、每个企业、每位开发者都能根据自身需求，灵活搭建自己的算力“高速路”。

无论是大型模型训练、复杂推理任务，还是企业级应用场景，用户都能按需获取硬件和软件能力，实现算力资源的高效利用和灵活扩展。

当前，超节点已广泛服务于互联网、金融、运营商、电力、制造等行业，帮助各类企业提升算力效率和业务能力：

• 把各个计算单元、存储单元等组件通过大带宽、低时延互联网络平等互联。

• 统一通信协议，省去额外协议转换开销。统一内存编址，实现全局资源池化，使有效算力能够随集群规模线性扩展。

• 通过灵衢协议的高可靠机制，并融入华为在通信上几十年的积累，大幅提升集群可靠性。

虽然多芯片互联、大规模计算节点以取代单芯片成为行业共识，但传统集群通过“服务器堆叠+以太网联接”扩展算力，往往带宽受限、时延高，而且随着规模越大效率也会越低、可靠性难以保障。

基于这一痛点，华为以超节点架构为“路基”，通过灵衢互联协议，把分散的服务器深度互联，让集群像一台机器一样学习、推理与协作，为AI大模型和行业应用提供真正高效、稳定、可扩展的算力底座。

那么，什么是灵衢呢？

简单来说，灵衢（UnifiedBus）是一个面向超节点的互联协议，我们可以把它理解成一个开放共建的修路协议。

依托灵衢的超节点架构具备资源池化、线性扩展、长稳可靠等关键特性，从而实现计算、存储单元的大带宽和低时延互联，解决了传统集群规模上升可靠性降低的痛点。

不仅如此，灵衢还是开源的。

这就意味着，不规定唯一的修路方式，协议全面公开，大家可以因地制宜，在不同路况的搭建合适的车道。

结果就是——大家能自由开发系统、调度软件，生态越跑越繁荣。

开放共建：修路不独占

AI算力生态，本质上是 “修建数据传输与调度的高速路”。

以英伟达的NVLink为例，它就像“工业园内部高速”，服务GPU单机或机架内的数据传输——

这条路带宽高、延迟低，却因采用专有协议而相对封闭。

编译、传输、通信、驱动等规则均由其独家制定，无法与其他生态互联互通。

而华为则通过灵衢协议与超节点架构，走出了一条开放之路：

它构建的不是孤立路段，而是一套统一标准的 “综合交通枢纽”—— 从卡间互联的 “超高速磁悬浮”，到机柜内互联的 “城市环线”，再到机柜间互联的 “全国高铁网”，均采用同一套协议规则。

这意味着数据如同车辆，从起点到终点无需换道、等待，可全程畅通。

同时，所有计算、内存、存储资源在此被打散、池化，系统能自动匹配最高效的调度路径，实现全局资源优化。

更关键的是，华为不仅自己 “修路”，还将这套技术标准向全社会公开，邀请硬件厂商（“建筑公司”）、芯片企业（“汽车制造商”）共同参与，按统一标准研发硬件、适配产品，打破 “园区式” 封闭生态的隔阂，推动整个国产算力生态做大做强。

此前，AMD、Intel、Apple 等企业发布的开源UALink，虽有类似开放尝试，但受限于软硬件积淀不足，难以支撑大规模扩展的算力网络。

就像杨超斌在会上提到的：当前，上下文长度和训练数据量激增，模型迭代速度加快、多任务协同与多轮推理、摩尔定律失效，行业的低时延等一系列要求，促使多芯片互联、大规模计算成为必然。

而想充分释放百亿亿次计算和万亿参数AI模型的潜力，关键在于服务器集群中每个NPU间能否实现快速、无缝的通信。

这些节点与集群，本质是数万到数十万个NPU 拼接成的 “高性能引擎”，其协同编排能力，正是算力生态的关键。

而华为的灵衢协议与超节点架构，不仅为开放硬件与开源软件提供了可行方案，也在真正的可用性上提供了另一种选择。

如同华为轮值董事长徐直军介绍，华为即将上线的Atlas 950超节点、Atlas 960超节点、TaiShan 950超节点以及Atlas 950 SuperCluster 50万卡集群和Atlas 960 SuperCluster，都基于灵衢实现了更大的算力规模、更高的带宽和更低的时延。

对比当前全球最大集群xAI Colossus，Atlas 950 SuperCluster的规模是其2.5倍，算力是其1.3倍，堪称全球最强算力集群。

而就像我们开头提到的，Atlas 950超节点较英伟达产品的性能也毫不逊色。

除了性能上的绝对优势，华为更以 “开放” 推动产业普惠。

让不同规模、需求的用户都能搭建自己的 “AI 高速路”，参与全场景算力生态建设，最终实现硬件、软件、算法的共建共赢。

而对于中国AI算力生态乃至整个AI产业来说，这更是一种安全可靠可持续的选择，把AI建设在自己的基座之上，形成AI时代的标准和话语权。

并且因为我们拥有最大的市场，这种生态一旦闭环，将会形成全新的创新飞轮，如同新能源汽车已经实现的一样。

要致富，先修路。

AI建设也是一样，但现在，华为率先提供了一条开源开放共赢的中国之路。