前沿研究
放进推荐系统，昇腾910C和H200差在哪
公开参数显示，昇腾910C与H200在算力和内存带宽上仍有差距。对推荐系统而言，更关键的问题是稀疏计算、跨卡通信和软件适配。现有资料不足以支持具体延迟结论，但可以划出迁移的现实边界。
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关键词：910C
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前沿研究
前沿研究
昇腾910C开始交付，真正的考验在集群里
昇腾910C进入量产交付阶段后，国产AI芯片面对的不再只是单卡性能比较。集群稳定性、CANN适配、模型迁移和故障恢复，正在决定它能否真正接住大模型训练任务。
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开发者生态
H20之后，昇腾910C迁移账本
H20供应收紧后，昇腾910C和寒武纪成了更多团队的备选项。真正麻烦的地方不在改几行代码，而在Attention算子、HCCL通信、调试工具和推理吞吐的连续磨损。
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开发者生态
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
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
昇腾910C追B200，先过兼容关
昇腾910C能否进入更大规模训练集群，关键不只看单卡参数。CUDA迁移、CANN适配、HCCL通信和CloudMatrix 384的集群效率，才是采购方真正要算的工程账。
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前沿研究
CUDA 模型迁到昇腾，先过这几道坎
把 PyTorch 模型迁到昇腾 910C 和 CANN 8.0 环境，难点常落在算子支持、显存分配、分布式通信和调试链路上。迁移不只是替换设备名，更要重新检查算子、内存和 HCCL 配置。
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前沿研究
B200与昇腾910C，账要算到集群层
千卡训练看的是系统能力，不只是单卡峰值。B200强在成熟互联和软件栈，昇腾910C的看点则落在CloudMatrix 384、CANN适配和国产供应链上。
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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。
阅读全文昇腾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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