Huawei's Latest CloudMatrix 384 AI Cluster Puts NVIDIA's AI Dominance In Jeopardy, Especially In Regions Like China
Huawei Starts Delivering Its CloudMatrix 384 AI Clusters To Chinese Customers; Costs Three Times Higher Than NVIDIA’s GB200 NVL72 System
https://wccftech.com/huawei-starts-deli ... customers/
元芳你怎么看？谢谢美国制裁。。。美国收了华为的黑钱吗？
又是娃为，居然卖得比女大贵三倍
版主： Softfist
#2 Re: 又是娃为，居然卖得比女大贵三倍
https://wccftech.com/huaweis-ascend-910 ... 2-systems/
Huawei’s Ascend 910C AI Chip Cluster “CloudMatrix” To Outperform NVIDIA’s “Blackwell” GB200 NVL72 Systems; China Catches Up The AI Hardware Gap With The US
Huawei’s Ascend 910C AI Chip Cluster “CloudMatrix” To Outperform NVIDIA’s “Blackwell” GB200 NVL72 Systems; China Catches Up The AI Hardware Gap With The US
#4 Re: 又是娃为，居然卖得比女大贵三倍
新开发成本没法摊薄，外加生产良率只有40%。
三倍价钱算不错的，哪怕十倍都没问题。
只要是钱能解决的都不是大问题。
只要有进步，土鳖补贴得起。
只要占住土鳖国内市场，快速迭代，很快就能反杀女大。
三倍价钱算不错的，哪怕十倍都没问题。
只要是钱能解决的都不是大问题。
只要有进步，土鳖补贴得起。
只要占住土鳖国内市场，快速迭代，很快就能反杀女大。
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#5 Re: 又是娃为，居然卖得比女大贵三倍
5毛天天BB。华伪一年的营业额根本不如英伟达1300亿美元。半导体部门海思更是小的可怜，一年营业额也就7-80亿美元,不足英伟达三个星期的销量,除了吹牛能show me the money·
#8 Re: 又是娃为，居然卖得比女大贵三倍
等搞定EUV光刻机再看，美帝举国之力卡脖子不公平。
itspid 写了： 2025年 5月 1日 07:28 5毛天天BB。华伪一年的营业额根本不如英伟达1300亿美元。半导体部门海思更是小的可怜，一年营业额也就7-80亿美元,不足英伟达三个星期的销量,除了吹牛能show me the money·
#10 Re: 又是娃为，居然卖得比女大贵三倍
不如是事实，我蒂为啥要害怕？不然为啥倾国家之力甚至多个国家之力打压一个“小”私营公司？什么逻辑，什么理由？itspid 写了： 2025年 5月 1日 07:28 5毛天天BB。华伪一年的营业额根本不如英伟达1300亿美元。半导体部门海思更是小的可怜，一年营业额也就7-80亿美元,不足英伟达三个星期的销量,除了吹牛能show me the money·
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#12 Re: 又是娃为，居然卖得比女大贵三倍
因为制程被卡脖子，没人在意耗电和单片性能，大不了多堆几片，补贴得起。
关键是软件栈的可用性，网络互联和调度性能。
只要占住那么大的土鳖国内市场，软件迭代是很快的。
现在有能力搞AI的也就中美两家，美帝主动放弃中国市场是取死之道。
关键是软件栈的可用性，网络互联和调度性能。
只要占住那么大的土鳖国内市场，软件迭代是很快的。
现在有能力搞AI的也就中美两家，美帝主动放弃中国市场是取死之道。
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#13 Re: 又是娃为，居然卖得比女大贵三倍
不是卖得贵三倍， semi analysis 推测CloudMatrix 384 得能耗是 Nvidia's GB200 NVL72 的3.9 倍。redot 写了： 2025年 5月 1日 05:02 Huawei's Latest CloudMatrix 384 AI Cluster Puts NVIDIA's AI Dominance In Jeopardy, Especially In Regions Like China
Huawei Starts Delivering Its CloudMatrix 384 AI Clusters To Chinese Customers; Costs Three Times Higher Than NVIDIA’s GB200 NVL72 System
https://wccftech.com/huawei-starts-deli ... customers/
元芳你怎么看？谢谢美国制裁。。。美国收了华为的黑钱吗？
Huawei's new AI CloudMatrix cluster beats Nvidia's GB200 by brute force, uses 4X the power
概括一下 semi analysis 的分析就是， 虽然performance +2倍， 但是能耗+4 倍。
能耗这一点， semi analysis分析大概率不是不准的。
#14 Re: 又是娃为，居然卖得比女大贵三倍
performance两杯能耗四倍那是很牛逼的事情了
看看女大游戏gpu从3080到5090性能有两杯么
看看女大游戏gpu从3080到5090性能有两杯么
Appleplum 写了： 2025年 5月 1日 09:28 不是卖得贵三倍， semi analysis 推测CloudMatrix 384 得能耗是 Nvidia's GB200 NVL72 的3.9 倍。
Huawei's new AI CloudMatrix cluster beats Nvidia's GB200 by brute force, uses 4X the power
概括一下 semi analysis 的分析就是， 虽然performance +2倍， 但是能耗+4 倍。
能耗这一点， semi analysis分析大概率不是不准的。
#15 Re: 又是娃为，居然卖得比女大贵三倍
Huawei Starts Delivering Its CloudMatrix 384 AI Clusters To Chinese Customers; Costs Three Times Higher Than NVIDIA’s GB200 NVL72 SystemAppleplum 写了： 2025年 5月 1日 09:28 不是卖得贵三倍， semi analysis 推测CloudMatrix 384 得能耗是 Nvidia's GB200 NVL72 的3.9 倍。
Huawei's new AI CloudMatrix cluster beats Nvidia's GB200 by brute force, uses 4X the power
概括一下 semi analysis 的分析就是， 虽然performance +2倍， 但是能耗+4 倍。
能耗这一点， semi analysis分析大概率不是不准的。
#19 Re: 又是娃为，居然卖得比女大贵三倍
CloudMatrix 384 对标的是NVL 72
英伟达缺陷是通信的技术积累只在芯片这一级,靠收购买了几家小公司. 再往上往大规模走, 自身就没有实力了. 现在看点是华为的920, 应该是基于UB Mesh的实现了. 据说是用中芯6nm技术.
英伟达也没有万卡的设计思路, 自身能力已经限制了英伟达系统的扩展能力.
CloudMatrix 384 商用上线，国产算力破局元年。从发布历程来看，CloudMatrix 384 于今年4 月10 日在华为云生态大会上正式发布，在面向AI时代海量算力需求背景下，华为云实现从服务器级到矩阵级的资源供给模式转变。目前，CloudMatrix 384 超节点已在芜湖地区规模部署，并在实际应用中展现出强劲性能。在70 亿参数规模的DeepSeek-R1 模型训练中，相较于H100集群，迭代速度提升1.8 倍，高横向带宽架构有效突破了算例性能与集群线性扩展的瓶颈。同时硅基流动也在同日宣布，基于CloudMatrix 384 超节点、曻腾云服务及高性能推理框架SiliconLLM，完成了DeepSeek-R1 模型的推理上线。
测试效果显示，在用户保持20 TPS 水平下，系统推理吞吐量达到1920 tokens/s，有效比肩H100。同时，经过主流测试集验证及大规模线上盲测，在昇腾算力部署 DeepSeek-R1 的模型精度与 DeepSeek 官方保持一致。而在4 月26 日，CloudMatrix 384 在中国电信粤港澳大湾区（韶关）的商用落地，也标志着华为云在超节点集群领域的重要突破。展望未来，我们认为CloudMatrix 384 在地方算力数据中心的商用突破有望为CSP 厂商认证提供基础，同时华为云超节点加速规模化布局，整体部署增量有望持续释放。
系统级创新的全面升级，CloudMatrix 384 在芯片、架构、软件生态多维提升：
1）芯片方面，CloudMatrix 384 超节点基于384 颗昇腾910C 芯片构建。
910C 作为当前昇腾系列最先进的AI 芯片，集成530 亿晶体管，采用Davinci增强架构，集成64 个AI Core，支持多单位混合精度计算。同时，910C 应用3DFabric 封装技术，实现Die-to-Die 带宽500GB/s，显著提升芯片间互联效率，强化并行处理能力。在能效方面，910C 通过三维堆叠散热设计与液冷冷却方案，实现2.5kW/片的热密度，单颗功耗仅310W，相较上一代下降约40%，进一步强化高密度集群部署能力。
2）架构方面，为满足超大规模集群需求，华为云对系统架构进行了深度优化。
完整超节点由16 个机柜组成，其中12 个为计算机柜，每柜配置32 颗GPU，中央4 个机柜部署Scale-Up 交换设备。系统采用Scale Up 网络通过单层架构实现GPU 全互联，整体网络基于16800 台模块化交换机，搭建扁平化拓扑以降低延迟。为支撑数百颗GPU 的全互联能力，华为云在每颗GPU 上配备7 个400G光收发器，通过堆叠设计实现2800 Gbit/s 的Scale Up 带宽。同时因采用单层扁平化拓扑，交换机端亦部署同样规模的光模块，整体形成5376 个收发器用于Scale Up 网络，额外1536 个用于Scale Out 网络，总共搭配6912 个400G 光收发器，有效保障了功能指标的达成。
3）软件方面，CloudMatrix 384 依托910C 芯片在性能优化与适配效率上实 现了显著提升。系统全面升级至CANN 6.0，并实现对CUDA 生态的代码自动转换并兼容PyTorch 等主流框架，大幅降低开发者的代码迁移成本。同时，系统适配MindSpore 3.0，通过引入动态图优化与自动并行技术，模型训练效率提升30%。
华为云在系统工程设计、光互联、网络架构及软件适配方面持续优化，使CloudMatrix 384 能够在超大规模集群中实现更高效的算力利用，进一步强化在全球AI 基础设施竞争格局中的整体竞争力。
CloudMatrix 384 集群性能全面对标NVL72。CloudMatrix 384 在五倍芯片堆叠配置下，在算力指标上优势明显：BF16 性能达到300 PFLOPS，约为GB200 NVL72 的1.7 倍；HBM 总容量达49.2TB，是GB200 的3.6 倍；总内存带宽达1229 TB/s，为GB200 的2.1 倍；但在功耗上，CloudMatrix 384 总功率上达到559.4kW，是GB200 NVL72 的近四倍功耗，每FLOP 计算功耗也高出 2.3 倍，预计将会带来更多的电力成本。能耗设计上的取舍，换来了在大规模训练及推理场景下显著的性能释放。但考虑到未来硬件和系统架构的持续升级，随着算力性能同步提升，系统能耗问题也有望逐步得到优化与改善。
CloudMatrix 384 正式推出，相关供应链有望迎来新一轮放量。液冷方面，集群密度大幅提升将带来更高的热管理需求，英维克、申菱环境作为华为液冷系统核心供应商，有望受益份额提升；电源方面，384 颗910C 芯片集中部署带动整体功耗上升，泰嘉股份、欧陆通等电源供应链企业预计将获得持续增量；芯片领域，超节点有望在多地超算中心落地部署，将带动中芯国际等核心晶圆代工厂商需求增长；在高速连接器方面，随着超节点规模化落地，相关需求有望快速增长，预计华丰科技等核心供应商有望在需求增长中收益；PCB/CCL 方面，深南电路、南亚新材、生益科技作为华为重点供应商，有望随超节点建设获得新一轮订单需求；同时，在多相控制器领域，杰华特也有望在新一轮高性能AI 集群建 设中实现价值量提升。
英伟达缺陷是通信的技术积累只在芯片这一级,靠收购买了几家小公司. 再往上往大规模走, 自身就没有实力了. 现在看点是华为的920, 应该是基于UB Mesh的实现了. 据说是用中芯6nm技术.
英伟达也没有万卡的设计思路, 自身能力已经限制了英伟达系统的扩展能力.
CloudMatrix 384 商用上线，国产算力破局元年。从发布历程来看，CloudMatrix 384 于今年4 月10 日在华为云生态大会上正式发布，在面向AI时代海量算力需求背景下，华为云实现从服务器级到矩阵级的资源供给模式转变。目前，CloudMatrix 384 超节点已在芜湖地区规模部署，并在实际应用中展现出强劲性能。在70 亿参数规模的DeepSeek-R1 模型训练中，相较于H100集群，迭代速度提升1.8 倍，高横向带宽架构有效突破了算例性能与集群线性扩展的瓶颈。同时硅基流动也在同日宣布，基于CloudMatrix 384 超节点、曻腾云服务及高性能推理框架SiliconLLM，完成了DeepSeek-R1 模型的推理上线。
测试效果显示，在用户保持20 TPS 水平下，系统推理吞吐量达到1920 tokens/s，有效比肩H100。同时，经过主流测试集验证及大规模线上盲测，在昇腾算力部署 DeepSeek-R1 的模型精度与 DeepSeek 官方保持一致。而在4 月26 日，CloudMatrix 384 在中国电信粤港澳大湾区（韶关）的商用落地，也标志着华为云在超节点集群领域的重要突破。展望未来，我们认为CloudMatrix 384 在地方算力数据中心的商用突破有望为CSP 厂商认证提供基础，同时华为云超节点加速规模化布局，整体部署增量有望持续释放。
系统级创新的全面升级，CloudMatrix 384 在芯片、架构、软件生态多维提升：
1）芯片方面，CloudMatrix 384 超节点基于384 颗昇腾910C 芯片构建。
910C 作为当前昇腾系列最先进的AI 芯片，集成530 亿晶体管，采用Davinci增强架构，集成64 个AI Core，支持多单位混合精度计算。同时，910C 应用3DFabric 封装技术，实现Die-to-Die 带宽500GB/s，显著提升芯片间互联效率，强化并行处理能力。在能效方面，910C 通过三维堆叠散热设计与液冷冷却方案，实现2.5kW/片的热密度，单颗功耗仅310W，相较上一代下降约40%，进一步强化高密度集群部署能力。
2）架构方面，为满足超大规模集群需求，华为云对系统架构进行了深度优化。
完整超节点由16 个机柜组成，其中12 个为计算机柜，每柜配置32 颗GPU，中央4 个机柜部署Scale-Up 交换设备。系统采用Scale Up 网络通过单层架构实现GPU 全互联，整体网络基于16800 台模块化交换机，搭建扁平化拓扑以降低延迟。为支撑数百颗GPU 的全互联能力，华为云在每颗GPU 上配备7 个400G光收发器，通过堆叠设计实现2800 Gbit/s 的Scale Up 带宽。同时因采用单层扁平化拓扑，交换机端亦部署同样规模的光模块，整体形成5376 个收发器用于Scale Up 网络，额外1536 个用于Scale Out 网络，总共搭配6912 个400G 光收发器，有效保障了功能指标的达成。
3）软件方面，CloudMatrix 384 依托910C 芯片在性能优化与适配效率上实 现了显著提升。系统全面升级至CANN 6.0，并实现对CUDA 生态的代码自动转换并兼容PyTorch 等主流框架，大幅降低开发者的代码迁移成本。同时，系统适配MindSpore 3.0，通过引入动态图优化与自动并行技术，模型训练效率提升30%。
华为云在系统工程设计、光互联、网络架构及软件适配方面持续优化，使CloudMatrix 384 能够在超大规模集群中实现更高效的算力利用，进一步强化在全球AI 基础设施竞争格局中的整体竞争力。
CloudMatrix 384 集群性能全面对标NVL72。CloudMatrix 384 在五倍芯片堆叠配置下，在算力指标上优势明显：BF16 性能达到300 PFLOPS，约为GB200 NVL72 的1.7 倍；HBM 总容量达49.2TB，是GB200 的3.6 倍；总内存带宽达1229 TB/s，为GB200 的2.1 倍；但在功耗上，CloudMatrix 384 总功率上达到559.4kW，是GB200 NVL72 的近四倍功耗，每FLOP 计算功耗也高出 2.3 倍，预计将会带来更多的电力成本。能耗设计上的取舍，换来了在大规模训练及推理场景下显著的性能释放。但考虑到未来硬件和系统架构的持续升级，随着算力性能同步提升，系统能耗问题也有望逐步得到优化与改善。
CloudMatrix 384 正式推出，相关供应链有望迎来新一轮放量。液冷方面，集群密度大幅提升将带来更高的热管理需求，英维克、申菱环境作为华为液冷系统核心供应商，有望受益份额提升；电源方面，384 颗910C 芯片集中部署带动整体功耗上升，泰嘉股份、欧陆通等电源供应链企业预计将获得持续增量；芯片领域，超节点有望在多地超算中心落地部署，将带动中芯国际等核心晶圆代工厂商需求增长；在高速连接器方面，随着超节点规模化落地，相关需求有望快速增长，预计华丰科技等核心供应商有望在需求增长中收益；PCB/CCL 方面，深南电路、南亚新材、生益科技作为华为重点供应商，有望随超节点建设获得新一轮订单需求；同时，在多相控制器领域，杰华特也有望在新一轮高性能AI 集群建 设中实现价值量提升。
#20 Re: 又是娃为，居然卖得比女大贵三倍
华为能让美国如此紧张，本来就是个令人尊敬的对手。 如果美国不对华为下手，短时间内，可能华为发展更快，但是，是建立在美帝的软硬件基础上。随时有停止的可能。现在自己搞操作系统，光刻机，虽然发展慢，但是长远来讲不会被卡脖子，其实更好。
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