华为推出Atlas 960 SuperPoD 挑战AI芯片英伟达

华为全新AI计算集群搭载4096个Ascend NPU，目标模型接近10万亿参数，对英伟达在AI基础设施领域的主导地位构成直接压力。

华为从不羞于打持久战。 9 月 17 日，在上海举行的 HUAWEI CONNECT 2026 大会上，该公司拉开了 Atlas 960E SuperPoD 的帷幕，这是一款旨在与 Nvidia 在 AI 基础设施市场上正面交锋的计算集群。

Atlas 960E 的实际用途

Atlas 960E将多达4,096个华为Ascend神经处理单元安装到一个统一的内存寻址方案中，这意味着每个芯片都看到相同的内存池，而不是通过缓慢的互连来回传递数据。

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华为声称的业绩数据令人震惊。该系统为 FP8 计算提供 8 EFLOPS，为 FP4 提供 16 EFLOPS，在整个配置中具有高达 1 PB 的高带宽内存。

华为表示，与之前的 Atlas 950 SuperPoD 相比，960E 在训练和推理任务上针对接近 10 万亿参数的模型提供了 2.3 至 4 倍的性能提升。

Atlas 960E 用大约 5,500 个 Hi-ONE 近封装光学单元取代了大约 48,000 个传统 800G 光学模块。新方法将每个 Pod 的功耗降低了 550 千瓦以上。系统可用性达到99.8%，平均无故障时间较前代机型增加了一倍。

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硬件背后的战略图景

华为也表达了更大的野心。该公司的目标是单一人工智能计算框架可扩展至 256,000 个节点，SuperCluster 配置最终将超过 100 万个 NPU。 Atlas 960 平台的更大版本预计将于 2027 年第四季度上市。

据报道，Ascend 960 开发计划比原定计划提前进行。

这对竞争格局意味着什么

每个吊舱减少 550 千瓦的消耗并不是一个小脚注。随着人工智能培训工作量的增长和数据中心运营商面临能源限制，效率的提高直接转化为总体拥有成本优势，即使原始性能接近，也可以改变采购决策。