为什么昇腾384超节点能成为“镇馆之宝”？
在这里，每个人都能感受到，中国AI应用创新正呈现百花齐放之势。但不可否认的是，无论AI技术在哪个场景落地，都离不开算力底座的支撑。尤其是在当下，随着全球AI竞争进入白热化，美国不断收紧技术出口管制，中国产业界更加呼唤底层软硬件的技术突破。
在国外巨头的先发优势下，外界之前或许对国产算力没有底气，但相信这次大会能打消不少人的疑虑。在昇腾384超节点的身后，华为全方位展现了昇腾算力底座的创新能力、训练及推理解决方案、开源开放的软硬件生态，以及在互联网、运营商、金融、能源、教育科研等11大行业的丰富实践。
适配和开发超80个大模型，孵化6000+个行业解决方案等数据，充分证明了昇腾绝对不是“花架子”，而是已形成技术、应用和生态的正向循环。
镇馆之宝背后，是系统工程的突破
自大模型蓬勃发展以来，中国产业界就一直存在算力焦虑。一方面，大模型的Scaling Law（尺度定律）持续有效，训练和推理的算力需求爆发式增长；另一方面，美国不断收紧对先进算力芯片的出口管制，并遏制中国先进芯片制造能力，给国产单卡算力追赶制造障碍。
但实际上，大模型技术演进过程中，国产算力的挑战和机遇并存。一方面训练万亿参数大模型，仅靠单卡算力无法实现，集群算力成为大势所趋；另一方面，随着以DeepSeek为代表的MoE（混合专家模型）成为主流模型架构，其复杂混合并行导致通信需求骤增，单纯靠堆芯片，已不能带来有效算力的线性增加，但给提升通信带宽进而改善性能带来机遇。
在这种趋势下，华为充分发挥在通信、存储、基础软件等方面的大杂烩优势，通过非摩尔补摩尔、数学补物理等系统工程创新，成功实现业界最大规模的384颗昇腾NPU高速总线互联，构建了昇腾384超节点。它由12个计算柜和4个总线柜构成，算力总规模达300 PFLOPS。
并且，昇腾384超节点还可以通过灵活分配资源，更好地支持混合专家MoE大模型的训推，实现384卡“一卡一专家”，是业界唯一支持DeepSeekV3/R1在一个超节点域内即可完成所有的专家并行（EP）的方案，也是MoE模型的最佳训练/推理方案。
“中国制造业像今天这样如此强大的原因，不仅是它能更便宜地生产东西，也因为它能更便宜、更快、更好、更智能地生产东西，而且正在越来越多地将人工智能融入到产品中来。”美国记者 托马斯·弗里德曼 在《我在中国看到了世界未来的样子》一文中写道。
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