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「从拼单颗芯片的性能，到优化多芯片互联的系统。」
AI 算力，现在是中美都最关注的 AI 底层竞争力。约 1 个月前，华为推出由 384 块昇腾 910 互联而成的/超节点 AI 集群，CloudMatrix 384。
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图注：这是超节点发布会上展示的 CloudMatrix 服务器机柜组，如播客中介绍的，一共是 12 台机柜（每台机柜里又有 4 个服务器），中间有光纤、交换机等部件连接。
华为超节点发布后不久，我邀请有 20 多年芯片从业经验的徐凌杰来一起聊一聊这项算力底层的新变化。
自 2000 年代中期，徐凌杰先后在英伟达、AMD 和三星，参与设计 GPU 架构。后来加入阿里云，领导GPU 云计算基础设施的搭建；2019 年与张文等人联合创立国产 GPU 公司壁仞科技；2024 年开始新创业，成立魔形智能，专注 AI 算力集群产品设计和优化。
超节点本身就是一种从拼单芯片性能，到优化整个节点和机架的算力思路变化，徐凌杰的从业经验正好匹配了这一趋势。
本期节目的第一部分，我们聊了华为 CloudMatrix 384 是什么，它和英伟达 2024 年开始重磅推出的集群方案 NVL72 的异同。不止英伟达、华为，把节点做得越来越大，从集群芯片数量要性能，以网络能力弥补计算和存储的瓶颈，已成为算力市场的共识性趋势。
在第二部分，我们则主要讨论了超节点趋势，对英伟达、对其它国产芯片，对整个 AI 算力市场的可能影响，和一个“经典问题”：下一个改变算力格局的变量可能是什么？
节目录制后不久，华为超节点开始出货。据《金融时报》报道，一套完整的 CloudMatrix 384 售价约 800 万美元，是售价约 300 万美元的 NVL72 的 2 倍多。但要注意，这并不是华为的官方价格信息。
5 月 7 日，华为盘古大模型团队又在预印本平台 Arxiv 发表了一篇论文，称在 6000 多块昇腾芯片组成的超大集群上，实现了 7180 亿（718B）参数 MoE 模型的长期稳定训练。
本期嘉宾：
徐凌杰，魔形智能CEO，邮箱：lingjie@magikcompute.ai
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