华为人工智能芯片910性能如何？

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昇腾910是华为昇腾系列AI处理器中的旗舰产品,也是华为在AI硬件领域技术实力的集中体现，它于2025年正式发布，当时的目标就是要在算力上超越英伟达的顶级GPU，成为全球最强的AI训练芯片之一。

（图片来源网络，侵删）

核心定位与目标

昇腾910的核心定位是 面向AI训练 的高端AI处理器，与主要用于推理（Inference）的芯片不同，训练芯片需要处理海量的数据和模型参数，进行反复的迭代计算，因此对 算力、内存带宽和能效比 提出了极高的要求。

华为发布昇腾910的明确目标是：打造全球算力最强的单芯片AI训练产品，打破国外在高端AI芯片领域的垄断，为中国乃至全球的AI产业提供强大的算力底座。

昇腾910的设计融合了多种先进技术,其核心亮点包括：

这是昇腾芯片的灵魂,华为自研的“达芬奇架构”专门为AI计算优化，它不同于传统的CPU或GPU架构。

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AI Core单元：每个AI Core内部包含3个关键计算单元：
- 3D Cube计算单元：专门用于矩阵乘法和卷积运算，这是深度学习中最核心、最耗时的计算，其性能远超传统浮点运算单元。
- Vector计算单元：处理向量和标量运算，负责通用计算。
- Scalar计算单元：负责控制和标量计算。
统一计算：这种架构设计实现了AI计算和通用计算的融合，使得芯片不仅能高效训练模型，也能胜任一些推理和通用计算任务，提高了芯片的利用率。

昇腾910在发布时,其算力指标非常惊人，是它最引以为傲的地方。

AI训练需要从内存中快速读取海量数据,内存带宽是决定性能的关键瓶颈之一。

在大型AI模型训练中,单块芯片的算力往往不够，需要将成百上千块芯片连接起来，形成一个巨大的计算集群。

华为的强大之处在于其“软硬协同”的战略，昇腾910的强大算力需要通过高效的软件栈才能被开发者方便地使用。

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CANN（Compute Architecture for Neural Networks）：这是华为的全栈计算平台，是连接芯片与应用的桥梁。
- 底层驱动：直接控制硬件。
- 运行时：任务调度和资源管理。
- 图编译器：将主流AI框架（如TensorFlow, PyTorch）的计算图进行优化，转换成昇腾芯片能高效执行的指令。
- 工具链：提供调试、性能分析等工具。
MindSpore（昇思）：华为自研的全场景AI框架，从设计之初就深度适配昇腾硬件，可以实现“AI for AI”的自动优化，进一步提升训练效率。

性能验证：2025年，华为在ResNet-50、BERT等业界主流AI模型的训练任务中，使用昇腾910集群的性能表现优于当时的英伟达方案，证实了其强大的算力实力。
战略意义：
1. 技术突破：证明了华为有能力设计出世界顶级的AI芯片，打破了“只有美国能造高端AI芯片”的神话。
2. 产业自主：为中国的AI产业提供了不依赖于国外技术的算力选择，对于保障国家AI战略安全至关重要。
3. 生态构建：以昇腾910和MindSpore为核心，华为开始构建自己的AI软硬件生态，试图打造一个与NVIDIA CUDA体系相抗衡的“昇腾生态”。

尽管昇腾910在技术上取得了巨大成功,但它的商业化之路也面临着巨大挑战，尤其是在美国持续的技术制裁背景下。

生态系统差距：NVIDIA的CUDA生态系统经过十多年的发展，拥有全球最庞大、最成熟的开发者社区、最丰富的库和工具，开发者习惯、教学资料、开源项目都围绕CUDA构建，昇腾生态虽然发展迅速，但在生态成熟度和用户习惯上仍有巨大差距。
软件迁移成本：将一个基于NVIDIA平台开发的AI模型和应用迁移到昇腾平台上，需要修改代码、重新编译和调优，这个过程对很多企业和开发者来说成本高昂。
制裁影响：美国多次升级对华为的制裁，严重影响了昇腾芯片的生产和供应链，虽然华为通过国内供应链（如中芯国际）进行代工，但在先进制程的获取上依然受限，这可能影响其未来的产品迭代和成本控制。

华为昇腾910是一款技术实力极其强大的AI训练芯片，它代表了华为在高端芯片设计上的顶尖水平，它以自研的达芬奇架构和极致的算力为目标，成功实现了技术上的突破，为中国AI产业提供了宝贵的算力底座。

一款芯片的成功不仅取决于硬件性能,更取决于其生态系统的成熟度和市场接受度，在当前复杂的国际环境下，昇腾910及其生态正在经历一场艰难的“攻坚战”，既要面对NVIDIA的生态壁垒，又要应对外部供应链的压力，它的故事，是技术实力与商业现实激烈碰撞的缩影。