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：海光
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前沿研究
国产算力缓解了吗，先看华为怎么补链
围绕昇腾910D量产、海光DCU份额的说法很多，但公开材料能确认的重点，是华为正在动员上万家伙伴转向计算，并把公有云放到更重要位置。国产算力的关键问题，仍是供给、适配和使用成本。
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前沿研究
开发者生态
昇腾910C跑通万亿大模型后，国产智算集群怎么混部海光DCU
深圳河套学院用1000颗昇腾910C跑通了1.6万亿参数的DeepSeek-V4-Pro，故障率0.3‰。但现实机房里，昇腾、海光往往并存。怎么让这两类卡在同一集群高效协同？算子层和通信协议的适配是核心。
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前沿研究
国产智算中心8000P集群实测：除H800外，谁在真正支撑推理？
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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前沿研究
910D和海光DCU，先比迁移账
国产算力选型已经不只看峰值性能。昇腾继续加速云服务和CANN软件栈，海光DCU常被放进CUDA迁移方案里比较。对中小团队来说，真正要算的是代码改造、算子适配、上线周期和长期维护。
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开发者生态
昇腾910C千卡之后，异构调度别急着乐观
DeepSeek-V4-Pro在昇腾910C上的跑通只是第一步。当海光DCU等异构力量入场，通信协议断裂、算子对齐困难、混合集群稳定性不足等工程鸿沟，远比单卡参数更考验开发者。
阅读全文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。
阅读全文2026夏季高温推高算力能耗，液冷服务器成数据中心标配了吗
2026年6月全球多地遭遇极端高温，AI算力需求激增导致数据中心散热压力骤增。本文结合昇腾910C与海光DCU等国产芯片集群实测数据，分析风冷与浸没式液冷的成本效益，探讨PUE优化背后的基建策略，为开发者提供硬件选型参考
阅读全文国产AI芯片跑70B大模型：算力账本里的显性与隐性
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
阅读全文昇腾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%，
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