前不久，华为创始人任正非接受《人民日报》采访时为中国芯片指路——芯片问题其实没必要担心，用叠加和集群等方法，计算结果上与最先进水平是相当的。
他坦言，我们单芯片还是落后美国一代，我们用数学补物理、非摩尔补摩尔，用群计算补单芯片，在结果上也能达到实用状况。
任正非认为，中国在中低端芯片上是可以有机会的，中国数十、上百家芯片公司都很努力。特别是化合物半导体机会更大。硅基芯片，我们用数学补物理、非摩尔补摩尔，利用集群计算的原理，可以达到满足我们现在的需求。
那华为是怎么做的呢？
日前，华为云官微通过一段视频展示了CloudMatrix 384超节点算力集群的威力——
384颗昇腾NPU（昇腾910C）+192颗鲲鹏CPU全对等互联，形成一台“超级AI服务器”；
业界最大单卡推理吞吐量——2300Tokens/s；
业界最大集群算力——16万卡，万卡线性度高达95%；
云上确定性运维-40天长稳训练、10分钟快速恢复。
华为云表示，新一代昇腾AI云服务，是最适合大模型应用的算力服务。
此前，华为还发布了一一篇60页的重磅论文，提出了他们的下一代AI数据中心架构设计构想——Huawei CloudMatrix，以及该构想的第一代产品化的实现CloudMatrix384。
简单来说，华为CloudMatrix并非简单的“堆卡”，而是通过高带宽全对等互联（Peer-to-Peer）来设计，这也是CloudMatrix 384硬件架构的一大创新。
传统的AI集群中，CPU相当于公司领导的角色，NPU等其它硬件更像是下属，数据传输的过程中就需要CPU审批和签字，效率就会大打折扣。
但在CloudMatrix384中，CPU和NPU等硬件更像是一个扁平化管理的团队，它们之间的地位比较平等，直接通过UB网络通信直接对话，效率自然就上来了。
另外，论文还介绍了基于CloudMatrix384进行DeepSeek推理的最佳实践方案——CloudMatrix-Infer。
从官方给出的案例来看，CloudMatrix384预填充吞吐量达6688 token/s/NPU，解码阶段1943 token/s/NPU；计算效率方面，预填充达4.45 token/s/TFLOPS，解码阶段1.29 token/s/TFLOPS，均超过NVIDIA H100/H800上实现的性能。
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