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6 posts tagged with "国产芯片"

中国国产 AI 芯片发展动态

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WAIC 2026回顾：华为Atlas 950 SuperPoD真机斩获SAIL大奖，国产算力进入"系统级"决战

· 6 min read
AI Compute Cards Wiki Editorial
Industry Research Team

2026世界人工智能大会（WAIC） 于 2026年7月17日至20日 在上海世博中心举行，主题"智能伙伴 共创未来"。本届大会 1100余家企业 集中展出 3000余项展品，超300款产品全球首发。对计算卡行业而言，这场国产算力的集中检阅传递出一个清晰信号：竞争主线正从"单芯片峰值算力"转向"超节点系统级有效算力"。

1. 华为Atlas 950 SuperPoD：真机首秀，斩获SAIL最高奖​

华为 Atlas 950 SuperPoD 真机 在 WAIC 2026 首次公开亮相，现场搭载 16 台计算柜、共计 1024 张昇腾算力卡，凭"超大带宽、超低时延、统一内存编址"三大系统级创新，从数百项海内外参评项目中脱颖而出，荣膺大会最高荣誉 SAIL（卓越人工智能引领者）大奖。

核心参数（WAIC 现场确认）​

指标Atlas 950 SuperPoD
展出规模16 计算柜 / 1024 张昇腾卡
最大互联规模8,192 张昇腾 NPU 卡 全互联（满配）
互联协议华为自研"灵衢"（UnifiedBus）2.0
总算力1 EFLOPS FP8 / 2 EFLOPS FP4（1024卡）；满配 8192 卡约 8 EFLOPS FP8
统一内存256 TB 全局统一内存编址空间
互联时延3 μs 超低 RTT；TB 级 NPU 互联带宽
满配形态128 计算柜 + 32 互联柜 = 160 机柜，占地约 1000 ㎡，搭载 8192 颗昇腾 950DT
上市时间满配版本计划 2026 年 Q4 上市
散热全液冷盲插架构

华为首次披露：上一代 昇腾 384 超节点已累计商用超 750 套，落地互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等 20 多个行业，并称其为"国内唯一训练出 SOTA 模型的超节点"。

2. 软件生态：CANN 全开源，开发者规模化​

硬件之外，华为重点展示开源软件生态进展：

  • CANN 异构计算架构与 MindSeries 基础软件套件已于 2025 年底全面开源；
  • CANN 开源社区已孵化 67 个项目、超 1244 万行代码，月活开发者 超 3500 人；
  • 华为已与 超 3000 家行业伙伴 联合开发 7000+ 解决方案，服务 2000+ 核心政企客户；
  • WAIC 现场展出 60+ 真实业务场景、20+ 标杆案例，覆盖从技术突破到规模商业落地的全链条。

3. 国产芯片 Day-0 适配常态化​

2026年7月6日 腾讯发布混合专家模型 混元 T3（295B 参数、256K 上下文），国产芯片迅速完成 Day-0 适配：

厂商芯片适配情况
摩尔线程MTT S5000完成混元 T3 极速适配（此前已适配 DeepSeek-V4、GLM-5.2）
沐曦股份曦云 C 系列自研 MXMACA 软件栈率先全链路 Day-0 适配，支持零代码部署

摩尔线程在 WAIC 还展示了 MTT C256 超节点（首创一层 Scale-up 256 卡全互联、亚微秒级时延）与"模型训练工厂 / 词元生产工厂 / 智能体生产工厂"三大 AI 工厂方案。

4. 更多国产算力首发看点​

厂商 / 产品亮点
东方算芯 DF1000全球首颗"软件定义 + 近存计算"3D 芯片，互连间距压缩至亚微米级
中昊芯英"须臾"国产全自研新一代 TPU 架构 AI 专用芯片，配套泰则 2.0 服务器
燧原科技 × 天数智芯基于 OEX+dOCS 架构的国产高性能 Matrix 超节点，入围大会"卓越 AI 引领者奖"
镕铭微电子推进下一代 VPU，从视频处理向"视觉智能体算力基座"演进

参展国产 AI 芯片阵容还包括：摩尔线程、沐曦、燧原科技、后摩智能、此芯科技、算能、芯驰科技、飞腾、爱芯元智、瀚博半导体、天数智芯等。

产业解读：从"能不能做出来"到"能不能用得好"​

WAIC 2026 折射出国产 AI 芯片竞争阶段的根本转变：

  1. 超节点成为主战场：单芯片性能之外，"卡间互联 + 集群规模 + 散热"的系统级能力成为突围关键。华为灵衢、燧原/天数 OEX 均在此发力。华泰证券将 2026 年定义为"国产超节点元年"，测算 2028 年中国超节点架构市场规模有望达 3414 亿元，2026–2028 年复合增长率 194%。
  2. 软件生态兑现：Day-0 适配从口号变为常态，国产大模型（DeepSeek-V4、GLM-5.2、混元 T3）与国产芯片"发布即适配"闭环基本成型。
  3. 需求侧背书：中国移动此前发布 2026–2027 年 AI 超节点集采公告，规模约 6208 卡、金额超 20 亿元，国产超节点规模化商用提速。

相关链接​

参考资料​

本文基于 WAIC 2026（7月17-20日）现场与官方披露整理，将持续跟踪 950 超节点 Q4 上市进展。

国产GPU上市潮：四小龙资本市场集结，摩尔线程MTT S5000对标H100

· 5 min read
AI Compute Cards Wiki Editorial
Industry Research Team

从 2025 年 12 月到 2026 年 7 月，短短半年，至少 6 家 AI 芯片企业登陆或即将登陆资本市场。加上已上市的寒武纪、海光信息、天数智芯，国产 GPU 军团总市值正逼近 2 万亿元。这标志着国产 GPU 从"能用"迈向"好用"的关键爬坡期。

1. "四小龙"资本市场集结​

企业上市状态拟募资 / 发行价保荐机构
摩尔线程已上市（科创板 sh688795，2025-12-05）发行价 114.28 元，募资 80 亿元中信证券
沐曦股份IPO 受理（2026-06-30）39.04 亿元（投资总额 50 亿元）华泰联合
燧原科技过会（2026-06-15）60 亿元—
壁仞科技港股 / 冲刺中——

已上市阵营：寒武纪（sh688256，2020-07-20 科创板）、海光信息、天数智芯（港股）。摩尔线程一季度实现账面盈利 2,935 万元，沐曦亏损收窄 57.7% 并给出 2026 年盈亏平衡时间表。

2. 摩尔线程 MTT S5000：对标 H100​

摩尔线程宣布旗舰 AI 训推一体 GPU MTT S5000 成功完成智谱新一代大模型 GLM-5 全流程适配验证，实测性能"突破国产算力天花板"：

指标MTT S5000
架构第四代"平湖"架构
FP8 算力1 PFLOPS（1,000 TFLOPS）
显存带宽1.6 TB/s
定位训推一体全功能 GPU，对标 NVIDIA H100
量产状态已规模量产，集群已上线支持万亿参数训练

落地验证：联合智源研究院完成具身大脑模型 RoboBrain 2.5 全流程训练；联手硅基流动实现 DeepSeek-V3 高性能推理，单卡速度接近国际顶尖产品。募投资金投向三大方向：新一代 AI 训推一体芯片、新一代图形芯片、新一代 AI SoC 芯片。

WAIC 2026 新进展：摩尔线程展出 MTT C256 超节点（首创一层 Scale-up 256 卡全互联、亚微秒级时延）与"模型训练工厂 / 词元生产工厂 / 智能体生产工厂"三大 AI 工厂方案；公司预告 2026 年上半年营收 16.5–17.5 亿元，同比增 135%–149%。

3. 寒武纪：思元590/690 双旗舰​

芯片制程算力显存客户 / 状态
思元590（MLU590）7nm ChipletINT8 512 TOPS / FP16 345 TFLOPS96 GB HBM2e字节推理主力，综合性能约 A100 的 80%，2026 初规模出货
思元690（MLU690）5nm 级（中芯 N+2）FP16 700+ TFLOPS / INT8 2800+ TOPS196 GB HBM3（带宽 3.35 TB/s）双 die 封装、MLU-Link 890 Gbps；对标 H100 约 70%（纯推理 80–90%）；字节为最大客户，2026 初量产

寒武纪是国内唯一"端边云统一架构"AI 芯片厂商，统一 MLU 指令集覆盖思元 220（端）→ 370（边）→ 590/690（云），同一套 NeuWare 工具链跨算力层级部署。

资本与业绩双爆发：寒武纪 2026 年 6 月 30 日总市值突破万亿元，成为科创板首支"万亿股"，年内涨幅超 75%。业绩层面，2026 Q1 营收 28.85 亿元（同比 +160%）、扣非净利 9.34 亿元；2025 全年营收 64.97 亿元（同比 +453%）、归母净利 20.59 亿元，终结长期亏损。字节跳动累计部署超 10 万张思元 590/690，为最大客户。

4. DeepSeek-V4 效应：改变预期坐标系​

2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 发布万亿参数旗舰 DeepSeek-V4。与一年前 V3 发布时"国产芯片能不能跑大模型"的争论不同，这次华为昇腾、寒武纪、海光、沐曦、摩尔线程、昆仑芯、平头哥、天数智芯等多家国产芯片在发布当天即完成适配。

评判坐标系正在改变：从"性能达到英伟达同代产品的百分之多少"，转向"能不能承接头部大模型的真实工作负载"。

产业解读​

  1. 资本弹药到位：密集 IPO 为国产 GPU 的研发迭代与产能扩张提供充足资金，从"技术突破"迈向"商业正循环"。
  2. 训推一体成主流路线：摩尔线程走全功能 GPU 路线（图形+AI+通用计算），与华为昇腾"专注 AI"形成差异化。
  3. 软件生态是胜负手：Day-0 适配、统一软件栈（MUSA / NeuWare / MXMACA）的成熟度，正取代单纯的峰值算力，成为国产 GPU"好用"的核心标尺。

相关链接​

参考资料​

本文持续跟踪国产 GPU 上市进程与产品迭代。

华为昇腾950系列产能与订单深度：950PR月产能跳升10倍，字节56亿美元锁定35万片

· 5 min read
AI Compute Cards Wiki Editorial
Industry Research Team

昇腾 950 系列（950PR 推理 / 950DT 训练）已成为国产 AI 算力的核心供给。据多家券商与行业调研，950 系列产能已 100% 排满、现货稀缺，全年 120 万片目标"确定性 100%"，并存在上调至 150 万片的预期。本文汇总截至 2026 年 7 月的产能与订单数据。

1. 产能节奏：6月环比近10倍跳升​

时间950PR 月产能备注
2026年5月5–6 万片基本满产
2026年6月50–60 万片环比接近 10 倍；中芯、华虹一供全线加班
2026年 Q3（预计）70–80 万片单月
2026 全年目标120 万片有上调至 150 万片预期

产业链交付吃紧：高速背板、液冷连接器交货周期从 2 周拉长至 6–8 周，订单已排至 2027 年。

2. 订单结构：头部云厂 + 运营商 + 海外​

客户锁定量金额 / 备注
字节跳动35 万片 950PR56 亿美元，2026 Q3 起集中交付
腾讯 / 阿里 / 百度约 25 万片 950PR + 15 万片 950DT合计约 40 万片
三大运营商超 20 万片集采，用于智算中心与 AI 专网
海外韩国 2,000 片、马来西亚 3,000 台服务器、俄罗斯万卡级集群从试点转向商用

3. 出货预测：稳居国产第一​

据科智咨询测算：

指标20252026（预测）
华为昇腾总出货量81.2 万张102.6 万张
其中 950PR—约 80 万片
其中 950DT—约 10–20 万片

华为已完成由 910 系列向 950 系列的产品切换。互联网行业已成为昇腾最大应用市场，竞争优势正由单一硬件性能延伸至软件生态与系统能力。

4. 出海：Q4 正式入韩​

据韩媒 ETNews 报道，华为计划 2026 Q4 以昇腾系列及 Atlas 950 SuperPod 正式进入韩国市场：

  • 已完成本土分销商协议，选定 SK Shieldus 等两家渠道伙伴；
  • 主力产品为 950PR（4 月已量产交付） 与 950DT（Q4 同步推出）；
  • 官方口径：950PR 推理性能达 H20 的 2.87 倍，定价约为其 1/4。

5. WAIC 2026：1024 卡真机首秀确认​

WAIC 2026（7月17–20日上海）上，华为 Atlas 950 SuperPoD 真机首次公开亮相，现场展出 16 台计算柜、1024 张昇腾卡 规模，并斩获大会最高荣誉 SAIL 大奖：

  • 核心指标：总算力 1 EFLOPS FP8 / 2 EFLOPS FP4，256 TB 全局统一内存编址，灵衢 2.0 互联、3 μs 超低 RTT 时延；
  • 满配形态：128 计算柜 + 32 互联柜 = 160 机柜、占地约 1000 ㎡，搭载 8192 颗昇腾 950DT，计划 2026 年 Q4 上市；
  • 商用基础：上一代 384 超节点已累计商用超 750 套，落地 20+ 行业；
  • 软件生态：CANN 已于 2025 年底全面开源，社区孵化 67 个项目、超 1244 万行代码，月活开发者超 3500 人。

WAIC 首秀确认了 950 系列"超节点优先"的产品逻辑：单卡算力之外，系统级有效算力（互联带宽 + 统一内存 + 低时延）才是国产算力对标国际旗舰的关键维度。

昇腾路线图回顾​

产品定位关键指标（官方路线图）
950PR推理1 PFLOPS（FP8）/ 2 PFLOPS（FP4），互联 2 TB/s
950DT训练超节点核心，Q4 推出
960训练/推理2 PFLOPS（FP8）/ 4 PFLOPS
970下一代规划中

产业解读​

  1. 国产替代从推理迈向训练：950PR（推理）率先放量，950DT（训练）Q4 跟进，配合 Atlas 950 SuperPoD 万卡互联，国产算力首次具备"训练替代"完整拼图。
  2. 产能是最大变量：订单确定性极高，但中芯/华虹先进制程产能、HBM 供应、先进封装仍是放量瓶颈——这也是"现货稀缺"的根源。
  3. 出海打开第二曲线：韩国、马来西亚、俄罗斯、拉美的批量采购，标志国产算力从"内循环"走向"外循环"。

相关链接​

参考资料​

本文数据以官方与主流券商调研为准，产能/订单为动态数字，将持续更新。

国产 AI 芯片三巨头对比（2026）：昇腾、寒武纪、摩尔线程，谁是中国版 H100？

· 8 min read
Charles Qing
AI Hardware Analyst

在美国对华芯片出口管制背景下，中国 AI 芯片市场正在形成"三足鼎立"格局。本文将深度对比华为昇腾、寒武纪 MLU、摩尔线程 MTT 三大国产 AI 芯片厂商的技术路线、产品规格、软件生态和商用进展。

核心要点​

  • 华为昇腾：国产 AI 训练芯片领导者，昇腾 950 已量产，软件生态最成熟
  • 寒武纪 MLU690："中国版 H100"，算力接近 H200，能效比优势明显
  • 摩尔线程 MTT S5000：全功能 GPU 路线，2026 年 6 月实现对 Qwen3.5、GLM-5.2 的 Day-0 适配
  • 共同挑战：受美国出口管制影响，主要面向中国市场，国际市场受限

一、厂商概览​

厂商成立创始人上市2025 营收主要客户
华为昇腾2018（部门）任正非未上市（华为全资）~¥20B（估算）中国政府、国企、军工
寒武纪2016陈天石（中科院）2020-07（科创板 688256）~¥5.2B字节跳动、阿里、百度
摩尔线程2020张建中（原 NVIDIA 中国）2023-12（科创板 688495）~¥1.5B（估算）政府、国企、游戏公司

战略定位差异​

厂商技术路线核心优势主要挑战
华为昇腾AI 训练专用（Da Vinci 架构）软硬件协同优化、运营商渠道受美国制裁，制程受限
寒武纪AI 训练专用（MLUarch 架构）能效比高、价格有竞争力软件生态成熟度不足
摩尔线程全功能 GPU（MUSA 架构）图形 + AI 通用计算、Day-0 适配算力不及专用 AI 芯片

二、旗舰产品对比​

1. 华为昇腾 950DT（2026 年旗舰）​

项目参数
BF16 算力1,000 TFLOPS
显存144GB HiZQ 2.0（自研 HBM）
显存带宽4 TB/s
TDP400W
制程N+2（7nm 改进版）
发布2026-04
量产2026-Q2
单价~¥80,000（估算）

关键优势：

  • ✅ 大模型推理吞吐量高：128GB 大显存，对 DeepSeek R1（671B MoE）友好
  • ✅ 软件生态最成熟：CANN 算子覆盖率 ~85%，支持 PyTorch、TensorFlow
  • ✅ 运营商渠道强：中国移动、中国电信大规模采购

关键劣势：

  • ❌ 制程受限：N+2 性能不及 TSMC 4nm
  • ❌ 能效比一般：400W TDP，能效比 2.5 TFLOPS/W

2. 寒武纪 MLU690（2026 年旗舰）​

项目参数
BF16 算力600 TFLOPS
显存64GB HBM3
显存带宽2 TB/s
TDP280W
制程TSMC 7nm
发布2025-Q4
量产2026-Q1
单价~¥140,000（估算）

关键优势：

  • ✅ 能效比最高：280W TDP，能效比 2.14 TFLOPS/W（H100 的 1.5 倍）
  • ✅ 价格有竞争力：~$20,000，比 H100 便宜 33%
  • ✅ 已获得头部客户订单：字节跳动、阿里、百度

关键劣势：

  • ❌ 显存容量小：64GB 限制大模型训练规模
  • ❌ 软件生态不成熟：NeuWare 算子覆盖率 ~75-85%，复杂 LLM 需要手工优化

3. 摩尔线程 MTT S5000（2025 年旗舰）​

项目参数
FP16 算力~1,000 TFLOPS（推测）
显存80GB GDDR6X
显存带宽1.6 TB/s
TDP~350W
制程TSMC 4nm（推测）
发布2025-02
量产2025-Q2
单价~¥50,000（估算）

关键优势：

  • ✅ 全功能 GPU：图形 + AI + 通用计算，应用场景更广
  • ✅ Day-0 适配能力强：2026 年 6 月实现对 Qwen3.5、GLM-5.2、MiniMax M3 的 Day-0 适配
  • ✅ 价格最低：~¥50,000，性价比高

关键劣势：

  • ❌ 算力不及专用 AI 芯片：FP16 算力约为 H100 的 50%
  • ❌ 显存带宽低：1.6 TB/s（H100 的 48%），限制大模型训练性能

三、算力对比（BF16/FP16）​

芯片BF16 算力显存显存带宽TDP能效比
华为昇腾 950DT1,000 TFLOPS144GB4 TB/s400W2.5 TFLOPS/W
寒武纪 MLU690600 TFLOPS64GB2 TB/s280W2.14 TFLOPS/W
摩尔线程 MTT S5000~1,000 TFLOPS80GB1.6 TB/s~350W~2.86 TFLOPS/W
NVIDIA H100989 TFLOPS80GB3.35 TB/s700W1.41 TFLOPS/W
NVIDIA H200989 TFLOPS141GB4.8 TB/s700W1.41 TFLOPS/W

关键洞察：

  1. 华为昇腾 950DT 算力最高（1,000 TFLOPS），但能效比一般
  2. 寒武纪 MLU690 能效比最高（2.14 TFLOPS/W），TDP 仅 280W
  3. 摩尔线程 MTT S5000 全功能优势，但显存带宽低

四、软件生态对比​

厂商软件栈框架支持算子覆盖率成熟度
华为昇腾CANNPyTorch, TensorFlow, MindSpore~85%⭐⭐⭐⭐ (4/5)
寒武纪NeuWarePyTorch-Cambricon, TensorFlow-Cambricon~75-85%⭐⭐⭐ (3/5)
摩尔线程MUSIFYPyTorch, TensorFlow, ONNX~70%⭐⭐⭐ (3/5)
NVIDIACUDA全支持~99%⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)

软件生态成熟度评估​

华为昇腾 CANN：

  • ✅ 优势：算子覆盖率最高，支持 MindSpore（自研框架）
  • ❌ 劣势：学习曲线陡峭，文档不完整

寒武纪 NeuWare：

  • ✅ 优势：兼容 PyTorch、TensorFlow，迁移成本低
  • ❌ 劣势：复杂 LLM 模型需要手工优化

摩尔线程 MUSIFY：

  • ✅ 优势：Day-0 适配能力强，支持 ONNX
  • ❌ 劣势：算子覆盖率最低，图形 + AI 双引擎复杂度高

五、商用进展对比​

厂商2026 年商用进展主要客户出货量
华为昇腾昇腾 950 量产，中国移动大规模采购中国移动、中国电信、政府~100K 片/年（估算）
寒武纪MLU690 量产，字节跳动、阿里采购字节跳动、阿里、百度~50K 片/年（估算）
摩尔线程MTT S5000 量产，Day-0 适配 Qwen3.5政府、国企、游戏公司~30K 片/年（估算）

2026 年 6 月最新动态​

华为昇腾：

  • ✅ 昇腾 950DT 全面放量
  • ✅ 与中国移动签署 10 亿元采购协议

寒武纪：

  • ✅ MLU690 量产出货
  • ✅ 字节跳动采购 ~20K 片

摩尔线程：

  • ✅ 完成对 Qwen3.5、GLM-5.2、MiniMax M3 的 Day-0 适配
  • ✅ MTT S5000 第二代发布

六、选型建议​

场景 1：万亿参数训练（GPT-4 级）​

推荐：华为昇腾 950DT

理由：

  • ✅ 144GB 大显存，支持超大规模模型训练
  • ✅ 软件生态最成熟，算子覆盖率 ~85%
  • ✅ 运营商渠道强，获中国政府支持

备选：寒武纪 MLU690（能效比高，但显存容量小）

场景 2：百亿-千亿参数训练​

推荐：寒武纪 MLU690

理由：

  • ✅ 能效比最高（2.14 TFLOPS/W），TCO 低
  • ✅ 价格有竞争力（~$20,000）
  • ✅ 已获得头部客户（字节、阿里）验证

备选：华为昇腾 920（算力更强，但能效比一般）

场景 3：AI 推理（云端）​

推荐：华为昇腾 950PR（推理专用）

理由：

  • ✅ 推理性能优化好，实际吞吐量高
  • ✅ 128GB 大显存，对 MoE 模型友好
  • ✅ 软件栈成熟，部署成本低

备选：摩尔线程 MTT S5000（全功能 GPU，推理 + 图形）

场景 4：边缘 AI / 端侧推理​

推荐：摩尔线程 MTT S5000

理由：

  • ✅ 全功能 GPU，支持图形 + AI
  • ✅ 价格最低（~¥50,000）
  • ✅ Day-0 适配能力强

备选：华为昇腾 310（低功耗，8W TDP）

场景 5：国产化替代项目（政府、国企）​

推荐：华为昇腾 950DT

理由：

  • ✅ 中国政府首选，运营商大规模采购
  • ✅ 软硬件协同优化，性能稳定
  • ✅ 获得国家大基金支持

备选：寒武纪 MLU690（能效比高，价格有竞争力）

七、未来路线图​

厂商2026 H220272028
华为昇腾950DT 放量960（FP8 ~2 PFLOPS）970（N+3 制程）
寒武纪MLU690 放量MLU790（5nm，BF16 ~1,000 TFLOPS）MLU890（3nm）
摩尔线程MTT S5000 第二代MTT S6000（HBM3，FP16 ~1,500 TFLOPS）MTT S7000

八、总结：谁是中国版 H100？​

维度华为昇腾 950DT寒武纪 MLU690摩尔线程 MTT S5000
算力⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)⭐⭐⭐ (3/5)⭐⭐⭐ (3/5)
显存⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)⭐⭐ (2/5)⭐⭐⭐ (3/5)
能效比⭐⭐⭐ (3/5)⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)⭐⭐⭐⭐ (4/5)
软件生态⭐⭐⭐⭐ (4/5)⭐⭐⭐ (3/5)⭐⭐⭐ (3/5)
价格⭐⭐⭐ (3/5)⭐⭐⭐⭐ (4/5)⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
综合能力⭐⭐⭐⭐ (4/5)⭐⭐⭐ (3/5)⭐⭐⭐ (3/5)

最终结论：

  • 华为昇腾 950DT 是最接近 H100 的国产 AI 训练芯片，综合能力最强
  • 寒武纪 MLU690 是能效比最高的国产 AI 芯片，TCO 最低
  • 摩尔线程 MTT S5000 是最便宜的全功能 GPU，适合边缘 AI 和图形 + AI 场景

参考资料​

声明：本文数据基于公开资料整理，实际规格以厂商官方为准。MirrorFrog 持续更新国产 AI 芯片数据，欢迎提交修正。

更新日志：

  • 2026-06-23：初始版本发布

寒武纪 MLU690 vs NVIDIA H100 深度对比：国产 AI 芯片能否替代 H100？

· 6 min read
Charles Qing
AI Hardware Analyst

2026 年，在美国对华芯片出口管制背景下，寒武纪 MLU690 作为"中国版 H100"备受关注。本文从算力、显存、功耗、软件生态、实测性能、价格等维度深度对比，帮助您做出选型决策。

核心结论（先看这里）​

维度MLU690H100胜者差距
BF16 算力600 TFLOPS989 TFLOPSH100+65%
显存容量64GB HBM380GB HBM3H100+25%
显存带宽2 TB/s3.35 TB/sH100+68%
TDP280W700WMLU690-60%
能效比2.14 TFLOPS/W1.41 TFLOPS/WMLU690+52%
软件生态NeuWare（75% 覆盖率）CUDA（100% 覆盖率）H100差距大
价格~¥140,000~¥200,000MLU690-30%
供货国内现货受管制MLU690✅

一句话总结：MLU690 算力约为 H100 的 60%，但功耗仅 40%，价格仅 70%，适合中国市场 AI 训练和推理。

1. 规格对比（详细）​

1.1 算力对比​

精度MLU690H100 SXM5H200 SXM5说明
FP8~300 TFLOPS（推测）3,958 TFLOPS3,958 TFLOPSH100 支持 FP8，MLU690 可能不支持
BF16/FP16600 TFLOPS989 TFLOPS989 TFLOPSH100 领先 65%
FP32~150 TFLOPS（推测）60 TFLOPS60 TFLOPSMLU690 推测值，H100 实际更高
INT81,200 TOPS1,979 TOPS1,979 TOPSH100 领先 65%

关键发现：

  • ✅ MLU690 在 BF16 精度下达到 H100 的 60% 算力
  • ⚠️ H100 支持 FP8（4 位），MLU690 可能不支持（需要确认）
  • ⚠️ H100 的 INT8 算力更高，适合推理场景

1.2 显存对比​

项目MLU690H100H200说明
容量64GB HBM380GB HBM3141GB HBM3eH200 容量最大
带宽2 TB/s3.35 TB/s4.8 TB/sH200 带宽最高
类型HBM3HBM3HBM3eH200 使用最新 HBM3e

关键发现：

  • ⚠️ MLU690 显存容量比 H100 少 20%（64GB vs 80GB）
  • ⚠️ MLU690 显存带宽比 H100 低 40%（2 TB/s vs 3.35 TB/s）
  • ❌ 运行 70B+ 参数模型时，MLU690 可能显存不足（需要模型并行）

1.3 功耗对比​

项目MLU690H100H200
TDP280W700W700W
能效比（FP16/W）2.14 TFLOPS/W1.41 TFLOPS/W1.41 TFLOPS/W
8 卡服务器功耗~3.5kW~6kW~6kW
年电费（¥0.6/kWh）~¥18,400~¥36,800~¥36,800

关键发现：

  • ✅ MLU690 功耗仅 H100 的 40%，数据中心电力成本大幅降低
  • ✅ MLU690 能效比领先 52%，更适合大规模部署
  • ✅ 对于推理场景（功耗敏感），MLU690 优势明显

2. 软件生态对比​

2.1 框架支持​

框架MLU690（NeuWare）H100（CUDA）说明
PyTorch✅ 支持（PyTorch-Cambricon）✅ 原生支持MLU690 需要额外安装插件
TensorFlow✅ 支持（TensorFlow-Cambricon）✅ 原生支持同上
JAX⚠️ 部分支持✅ 原生支持MLU690 支持有限
ONNX⚠️ 部分支持✅ 原生支持同上
vLLM⚠️ 适配中✅ 原生支持MLU690 需要等待社区适配

2.2 算子覆盖率​

类别MLU690H100说明
基础算子✅ 95%✅ 100%卷积、矩阵乘法等
Transformer 算子✅ 85%✅ 100%Attention、LayerNorm 等
自定义算子⚠️ 需要手写✅ CUDA C++MLU690 开发难度大
LLM 推理优化⚠️ 基础支持✅ 完善（FlashAttention、PagedAttention）H100 领先

关键发现：

  • ⚠️ NeuWare 生态仅 5-6 年发展，算子覆盖率约 75-85%
  • ❌ 复杂 LLM 模型（如 GPT-4、Claude）可能需要手工优化
  • ✅ 常见模型（Llama、Qwen、GLM）已基本适配

3. 实测性能对比​

3.1 训练性能​

模型MLU690（训练时间）H100（训练时间）加速比
Llama 7B~48 小时（推测）~30 小时1.6x
Llama 70B~7 天（推测）~4.5 天1.6x
Qwen 72B~8 天（推测）~5 天1.6x

注意：以上数据为推测，实际性能取决于软件优化程度。

3.2 推理性能​

模型MLU690（tok/s）H100（tok/s）说明
Llama 7B~80 tok/s（推测）~120 tok/sH100 领先 50%
Llama 70B~20 tok/s（推测）~35 tok/sH100 领先 75%
Qwen 72B~18 tok/s（推测）~30 tok/sH100 领先 67%

关键发现：

  • ⚠️ H100 推理性能领先 50-75%
  • ✅ 但 MLU690 功耗仅 40%，能效比更高
  • ✅ 对于成本敏感的推理场景，MLU690 更划算

4. 价格对比​

4.1 硬件采购成本​

项目MLU690H100H200
单卡价格（国内）~¥140,000~¥200,000~¥300,000
8 卡服务器（含整机）~¥1,200,000~¥1,800,000~¥2,600,000
成本差-+50%+117%

4.2 TCO（3 年）​

项目MLU690H100说明
硬件采购¥1,200,000¥1,800,000MLU690 便宜 33%
电费（3 年）¥55,200¥110,400MLU690 便宜 50%
机房成本¥150,000¥250,000MLU690 便宜 40%
TCO（3 年）¥1,405,200¥2,160,400MLU690 便宜 35%

关键发现：

  • ✅ MLU690 的 TCO 比 H100 低 35%
  • ✅ 对于大规模部署（100+ 卡），成本优势明显

5. 选型建议​

5.1 选 MLU690，如果...​

  • ✅ 您的业务主要在中国市场
  • ✅ 您受美国出口管制影响，无法采购 H100/H200
  • ✅ 您对功耗敏感（边缘数据中心、电力成本高的地区）
  • ✅ 您的模型是常见架构（Llama、Qwen、GLM）
  • ✅ 您有国产化替代需求（政府、国企、军工）

5.2 选 H100/H200，如果...​

  • ✅ 您的业务在全球市场
  • ✅ 您需要训练顶级前沿模型（GPT-4 级）
  • ✅ 您的模型使用复杂算子（需要 CUDA 生态）
  • ✅ 您对性能要求极高（低延迟推理）
  • ✅ 您可以合法采购 H100/H200

5.3 混合部署（推荐）​

场景推荐方案
训练H100（高性能） + MLU690（低成本扩充）
推理MLU690（成本敏感） + H100（低延迟）
国产化项目全部 MLU690
国际市场全部 H100/H200

6. 未来展望​

6.1 MLU690 的不足​

  • ⚠️ 软件生态不成熟：算子覆盖率 75-85%，复杂模型需要手工优化
  • ⚠️ 显存容量小：64GB 限制了对 70B+ 参数模型的支持
  • ⚠️ 互联性能弱：Cambricon Link 带宽低于 NVLink
  • ⚠️ 国际市场受限：受美国出口管制影响

6.2 MLU690 的改进方向​

  • 📅 MLU790（2027 年）：预计 5nm 制程，算力提升 2x
  • 📅 显存升级：下一代可能支持 HBM3e，容量提升至 128GB
  • 📅 软件优化：NeuWare 生态持续改进，算子覆盖率目标 95%

7. 总结​

维度MLU690H100推荐场景
算力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐H100 适合顶级训练
显存⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐H100 适合大模型
功耗⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐MLU690 适合推理
生态⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐H100 适合复杂模型
价格⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐MLU690 适合大规模部署
国产化⭐⭐⭐⭐⭐❌MLU690 适合中国市场

最终建议：

  • 🇨🇳 中国市场：优先选择 MLU690（国产化 + 低成本）
  • 🌍 国际市场：优先选择 H100/H200（性能 + 生态）
  • 💡 混合部署：训练用 H100，推理用 MLU690

参考资料​

声明：本文数据基于公开资料和合理估算，实际性能以厂商官方测试为准。MLU690 的软件生态在快速发展中，建议持续关注 NeuWare 更新。

最后更新：2026-06-23

Computex 2026 Wrap-Up: AI PC Chip War Begins, NVIDIA RTX Spark Arrives Fall 2026

· 3 min read
AI Compute Cards Wiki Editorial
Industry Research Team

June 6, 2026 — COMPUTEX 2026 concluded yesterday in Taipei. Under the theme "AI Together," this year's event set records with 1,500+ exhibitors and 6,000 booths. The head-to-head battle between NVIDIA, Intel, and AMD in the AI PC space was the defining story of the show.

1. NVIDIA RTX Spark: June Launch at $1,399​

Less than a week after its COMPUTEX debut, the NVIDIA-MediaTek RTX Spark Superchip confirmed its commercial timeline:

DetailInfo
Launch OEMsASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft Surface, MSI
AvailabilityFall 2026
Starting PriceNot yet announced (analysts estimate $3,000-4,000)
Core SpecsArm CPU (up to 20 cores) + Blackwell GPU (6,144 CUDA cores)
Unified Memory128 GB LPDDR5X (300 GB/s)
Model CapacityRuns 120B parameter models, up to 1M token context

Market Reaction: AMD, Intel, and Qualcomm shares fell following the announcement. Analysts believe RTX Spark will reshape the market across three fronts — Windows AI PCs, creator workstations, and edge inference nodes.

2. Intel 18A in Full Production: Clearwater Forest + Crescent Island​

Intel CEO Lip-Bu Tan delivered his first COMPUTEX keynote with two key updates:

Clearwater Forest (Xeon 6+)​

  • 288 cores, Darkmont architecture
  • First Intel 18A process node data center CPU
  • Foveros Direct 3D packaging
  • Now in full production

Crescent Island AI GPU​

  • 480 GB LPDDR5x memory
  • 350 W air-cooled PCIe form factor
  • Native FP4 support, targeting agentic inference
  • Shipping H2 2026

"As AI moves into the agentic era, the CPU returns to the center of modern AI infrastructure." — Lip-Bu Tan

3. AMD Ryzen AI 400 Series Now Shipping​

AMD showcased the Ryzen AI 400 series (Zen 5 + Zen 5C hybrid + XDNA2 NPU) at COMPUTEX:

  • NPU performance: 60 TOPS, the highest in x86
  • 7 consumer SKUs + commercial PRO series
  • Multiple OEM models already available or launching soon
  • Advancing AI 2026 summit set for July in San Francisco

4. Chinese Domestic Chips Gaining Momentum​

VendorProductStatus
HuaweiAscend 950PR/950DTIn production, self-developed HBM
CambriconMLU6902 PFLOPS FP8, shipping
Moore ThreadsMTT S50001,000 TFLOPS, specs public

5. The AI PC Era: Three-Way Roadmap Comparison​

DimensionNVIDIA RTX SparkIntel Clearwater Forest + Crescent IslandAMD Ryzen AI 400
CPU Cores20-core Grace (Arm)288-core Darkmont (x86)Up to 12-core Zen5+5C
GPU/NPUBlackwell GPUCrescent Island (discrete GPU)XDNA2 NPU (60 TOPS)
AI Compute1 PFLOPSTBD60 TOPS NPU
TargetPersonal AI agentsDual-track: DC + AI PCCopilot+ PC
ProcessTSMC 4NPIntel 18ATSMC 4nm
AvailabilityJune 2026H2 2026Shipping now

This Week in AI Compute (6/1 – 6/6)​

DateEvent
Jun 1NVIDIA GTC Taipei: RTX Spark, Vera Rubin production, DGX Station for Windows
Jun 1Intel unveils Crescent Island, Clearwater Forest
Jun 2COMPUTEX 2026 opens: "AI Together"
Jun 5COMPUTEX closes: 1,500+ exhibitors, record scale
Jun 6RTX Spark confirmed June launch at $1,399

Sources: COMPUTEX Daily, Tencent News, Phoenix Technology, Xueqiu, The Silicon Review.