华为推出AI集群，可将4096个芯片连接到一台机器中

Atlas 960E SuperPoD 的目标是 10 万亿参数模型，具有高达 16 EFLOPS 的计算能力和 PB 的高带宽内存

华为刚刚在人工智能硬件军备竞赛中做出了迄今为止最大胆的尝试。 9 月 17 日，在上海举办的 HUAWEI CONNECT 2026 大会上，该公司发布了 Atlas 960E SuperPoD，这是一个 AI 计算集群，它将 4,096 个 Ascend 神经处理单元拼接成一个具有统一内存寻址的单一逻辑机。

可以这样想：该系统不是 4,096 个独立的大脑试图通过对讲机进行协调，而是让它们表现得像一个共享巨大内存的巨大大脑。当您训练具有多达 10 万亿个参数的模型时，这种区别非常重要。

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机器后面的数字

Atlas 960E 在 FP8 精度下可提供 8 EFLOPS，在 FP4 精度下可提供 16 EFLOPS。完整配置支持高达 1 PB 的高带宽内存，大约相当于在可用的最快内存层中存储 2.5 亿张高分辨率照片。

为了让所有这些芯片能够毫无瓶颈地相互通信，华为开发了所谓的 Hi-ONE 近封装光学引擎。据该公司称，这是行业首创，每个模块每秒可传输 7.2 太比特。该光学互连技术还可以将每个 Pod 的功耗降低超过 550 千瓦。

与前几代 Atlas 相比，960E 架构预计可为大型模型提供 2.3 至 4 倍的训练和推理吞吐量。华为还声称运营可用率高达99.8%。

该公司并没有止步于 SuperPoD 的宣布。据透露，原定稍后发布的 Ascend 960DT 训练芯片已提前到 2027 年第一季度，比原计划提前了四个季度。

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扩大雄心和竞争格局

也许最引人注目的长期细节是华为宣称的使用多轨拓扑扩展到 100 万个 NPU 的目标。

除了Atlas 960E之外，华为还宣布升级TaiShan 950 SuperPoD，并推出OceanStor M900存储解决方案。

为什么电源效率角度比看起来更重要

每个 Pod 减少 550 kW 的功率比一个要点更值得关注。人工智能数据中心日益面临物理电力限制，发电厂旁边正在建设新设施，而一些地区的可用电网容量已不足以用于新数据中心的建设。

10万亿参数目标值得结合实际。当今最大的公开模型的参数范围为数万亿个。华为的目标是 10 万亿美元，它正在为尚未广泛存在的模型构建硬件。

Ascend 960DT芯片的加速推出又增加了一层竞争压力。将主要芯片的发布时间提前三个季度可以缩短发布和上市之间的时间间隔，从而减少潜在客户在等待期间选择替代平台的理由。