国产算力降本别急着报30%:液冷与调度要分开算
Vera Rubin采用全液冷,WAIC 2025公开展示昇腾384超节点。液冷解决高热密度散热,超节点与调度处理多卡协同和资源分配。但现有材料中的“30%”指AI框架性能提升,不能直接写成集群成本下降。
阅读全文关键词:异构计算
Vera Rubin采用全液冷,WAIC 2025公开展示昇腾384超节点。液冷解决高热密度散热,超节点与调度处理多卡协同和资源分配。但现有材料中的“30%”指AI框架性能提升,不能直接写成集群成本下降。
阅读全文DeepSeek-V4-Pro已在昇腾910C集群完成全参数后训练,说明这套软硬件承接过1.6万亿参数模型任务。对PyTorch团队,更现实的考验是算子覆盖、版本匹配、OOM定位和性能复现。
阅读全文乌兰察布8000P智算集群交付初期利用率仅62%,GPU空转、碎片化调度和通信拥塞为主要瓶颈。团队通过自研拓扑感知调度器、DPU拥塞路由和三级自愈策略,18个月将利用率拉升至90%,日均减少空转损失超40万元。本文拆解这
阅读全文华为昇腾910D集群实测:算子覆盖率75%、训练稳定性256卡通信瓶颈、调试工具链差距。从PyTorch到CANN的迁移成本与国产算力生态进展,基于真实项目数据深度拆解。
阅读全文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。
阅读全文基于昇腾910C千卡集群训练1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro的实战经验,拆解显存碎片、CANN算子开发、CUDA迁移、故障恢复与推理适配中的具体陷阱,提供数据驱动的避坑方案。
阅读全文围绕昇腾910C的讨论,不能只看芯片参数。多机多卡训练、模型迁移和异构部署,真正考验的是CANN、MindSpore等软件栈能否把硬件算力稳定调出来。
阅读全文北京AGI园区8000P集群实测数据显示,推理算力正成为智算中心的核心消耗。对比华为昇腾、寒武纪及海光在大规模并发下的延迟、吞吐量与能耗,揭示除H800外真正支撑推理成本的“隐形冠军”。
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