开发者生态
国产AI芯片集群调度：避开跨架构迁移的隐藏暗礁
2026年各地8000P智算中心密集交付，但混合部署昇腾与海光时，算力利用率普遍低于60%。本文直击异构集群的真实运维痛点：跨架构算力分配不均、显存碎片化、通信拓扑不匹配。提供代码级实操方案，包括华为CANN与海光DTK
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关键词：运维
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产业动态
8000P交付潮撞上40%空置率：一场比谁先醒的算力竞赛
2026年上半年，多地8000P算力园区交付后实际租用率参差不齐，部分空置率超40%。本文拆解运维成本、客户获取难度和中小模型公司真实需求，揭示AGI基础设施正在经历的供需错配——建得起不代表填得满。
阅读全文昇腾 910C 适配实录：从 PyTorch 到 CANN 的断舍离
迁移 PyTorch 模型到昇腾 910C，不是一键替换 device，而是算子对齐、精度调试、图编译和通信适配的硬仗。本文记录一个 7B 模型在 CANN 8.0/8.1 环境下的真实适配过程，给出可落地的断舍离清单。
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前沿研究
Graph RAG 更适合这几类企业检索
向量检索擅长找相似，但在跨文档、多实体关系链的查询上容易断裂。2026年，Graph RAG 通过显式构建知识图谱来支撑多跳推理与全局分析。本文拆解供应链风控、合规审计、药物研发和工业设备运维四类场景，给出可落地的选型判
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产业动态
昇腾910C对上B200，账要按集群算
B200有8TB/s内存带宽、GB200组合和800Gb/s网络平台优势；昇腾910C更依赖超节点、本土交付和软件优化。企业选型不能只看单卡参数，还要把迁移、调优和运维成本算进去。
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深度观察
开发者生态
昇腾910C跑万亿模型，千卡训练卡在哪
深圳河套学院等团队用昇腾910C集群完成1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。案例证明国产算力能进入万亿级训练，但扩到千卡后，通信、算子适配和运维稳定性才是真正考验。
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前沿研究
昇腾910C混部，先看显存和尾延迟
训练和推理共用昇腾910C集群，利用率变高只是表面。真正容易出问题的是连续显存、通信抖动、P99延迟和调度边界。上线前，压测要按生产负载跑，而不是只看单任务性能。
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产业动态
8000P算力进园区，算法和运维先对表
8000P智算资源进驻园区后，真正考验不在机柜数量，而在调度、成本和稳定性。算法团队要弹性，运维团队要可控，双方需要一套能对账、能分级、能追责的协作方式。
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产业动态
8000P算力进园区，AI团队少背机房
中关村AI北纬社区把8000P智算资源和办公空间放在一起，降低了早期AI团队自建机房的压力。但算力可租之后，运维、数据合规和真实场景仍是绕不开的门槛。
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