华为910C与寒武纪MLU590：我们实测了PyTorch迁移的全程
我们花了两周时间，把ResNet-50、Whisper、Llama-3三个模型迁移到华为昇腾910C和寒武纪MLU590上。从驱动安装、算子适配到性能压测，记录了所有高频报错和性能数据，包括与A100的对比。
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关键词：寒武纪
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H200停产后，国产芯片谁能扛训练？
英伟达H200在2026年Q2停产，出口管制升级让卡价涨到15万以上。华为昇腾910C、寒武纪思元590、海光DCU——三者谁能在训练任务中真正替代H200？我们基于千卡集群实测数据、迁移成本和总拥有成本给出了具体判断。
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2026年Q2实测数据显示，华为昇腾910C跑70B大模型综合成本较英伟达H20低15%-20%，但多卡互联、软件适配等隐性成本常被算力选型者忽略，海光DCU、寒武纪MLU370的适用场景差异显著，算力采购不能只看芯片单
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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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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
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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
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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。
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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
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我们用70B模型连续72小时测试了H200、寒武纪MLU590、天数智芯BI-150和燧原T21。H200速度最快且全程稳定。寒武纪成本约为H200的八成，但出现了两次性能抖动。天数智芯和燧原的成本更高，且稳定性问题更突
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寒武纪、地平线、燧原的客户正从车企扩展到零售、工业。合作模式从卖硬件转向驻场开发、改造系统，绑定更深。但所有厂商都推“软硬一体”，差异化正变得模糊，真正的比赛是看谁能把行业经验变成可复制的标准化方案。
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选型别只看TOPS算力。这篇文章从功耗约束、模型特性和开发工具链三个实际角度出发，结合寒武纪、地平线、瑞芯微等国产芯片案例，梳理出一套务实的选型框架，帮你避开纸面性能的坑。
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