昇腾910C vs 寒武纪MLU370：72小时压测给出的选型答案
H20供货收紧后,昇腾910C和寒武纪MLU370成为国产替代的两条主线。我们用同配置16卡集群,跑满72小时,对比DeepSeek-V3千亿参数模型预训练、LoRA微调、多模态适配下的吞吐、稳定性与三年总成本,给出可落
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昇腾910C vs 海光DCU：128卡集群实测，算清适配这笔账
2026年二季度，国产芯片在头部云厂商招标中占比升至35%。我们对东部某云厂商的128卡集群进行实测：昇腾910C在PyTorch适配和稳定性上优势明显，自定义算子迁移仅改21行代码；海光DCU K100虽时租低55%，
阅读全文国产芯片订单翻倍，但真正的麻烦刚换了一茬
2026年二季度三大运营商和两家头部云厂商的招标数据显示，国产AI芯片在大规模集群训练中的占比从2025年的不足20%升至接近35%。硬件不再是主要卡点，集群稳定性和软件适配问题浮上台面；供应链深处的先进封装与HBM瓶颈
阅读全文H20受限后，国产开源模型的算账逻辑变了
2026年上半年，Qwen、Yi、GLM等模型借MoE架构将70B级推理成本压至每千Token 0.003元。配合昇腾910C与寒武纪思元590的适配，精度损失控制在1%左右，整体推理成本较H100降低约60%。实测数据
阅读全文实测昇腾910C与思元590：推理成本砍六成，算子填坑要两周
华为昇腾910C与寒武纪思元590跑Llama 3.3和Qwen 2.5实测：精度损失1%内，速度慢9%-18%，但单卡采购价仅为H100的三成多。标准化微调可替代，自定义CUDA算子仍需转译填坑。
阅读全文深圳一家视频公司弃用 A100，国产推理卡到底能不能打？
一家深圳视频创业公司决定不再买二手 A100，单用户推理成本因此降了六成。2026 年 6 月，我们实测了两款国产主流推理加速卡，用 Llama-3.1 和国内自研 7B 模型跑了一遍，记录下吞吐量、显存占用、算子适配和
阅读全文算力‘暗战’：2026年AI芯片供应链重构下的本土生态机遇与挑战
全球地缘政治与商业竞争加剧，推动AI芯片供应链深度重构。本文基于2026年最新动态，剖析英伟达新架构、本土芯片进展，探讨国产AI芯片在软件生态、应用适配上的真实差距与突围路径，为产业界提供战略前瞻。
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