硅基昇腾中国突围
2025-06-23 18:30:11
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返回列表2月1日（大年初四），华为云就联合硅基流动基于昇腾云推出DeepSeek R1/V3，引爆全网。
这其中，DeepSeek和华为自不用说。硅基流动作为一家AI Infra（AI基础设施）企业，则是清华博士袁进辉2023年刚创立的创业公司。
其实，早在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人梁文锋就找到袁进辉，问他要不要部署？
袁进辉算了一笔账：动用80台英伟达H800服务器，单月花费五六百万，风险很大。
但眼见着DeepSeek越来越火爆，全世界的AI团队都争分夺秒，连英伟达也亲自下场。
时间不等人，硅基流动火速找到华为云。双方一拍即合，决心大干一场，希望能用国产算力率先搞定部署难题。
于是，双方经过彻夜不息的努力，终于在2月推出基于昇腾云与硅基流动推理加速引擎的DeepSeek，成为国内第一个成功部署DeepSeek服务的企业。
仅2月，硅基流动网站访问量暴增40倍，冲上中国AI网站排行榜第6、全球AI网站增长榜第2。
据华为云技术负责人王磊回忆，硅基流动DeepSeek刚上线，第一波流量超乎想象。他不得不四处腾挪，紧急调拨2000多张昇腾910B卡驰援，才勉强扛住。
于是，华为云找到袁进辉，亮出当时还秘不示人的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点。
传统AI服务器里，一张计算卡仅能容纳8块GPU；但NVL72超节点，能将72块GPU组成一台超级AI服务器，令AI算力和通讯速度实现飙升。
而且，华为云超节点的昇腾卡互联数量飙升到384张，远超英伟达NVL72的72卡。
第一，DeepSeek所需的大规模专家并行，要求多卡之间实现低延迟、高协同，并使用All-to-All通信。
第二，英伟达NVL72超节点，采用铜连接；CloudMatrix 384却采用光模块。区别在哪呢？
光模块通信具备更高带宽和更低时延，适合大容量、长距离传输；此外光网络架构简化，空间和功耗节省显著，且扩展性更强。但光模块最大的问题就在于故障率高。
2023年2月，一场骤然爆发的电源浪涌，席卷新加坡数据中心，多家云厂商和数据中心客户受影响。
当时，新加坡华为云和微软云恰好在同一数据中心。唯一不同的是，电源浪涌爆发后，华为云的AI for DC（Data Center），迅速“感知”到电源浪涌引发的高温，自动触发应急预警。
1分钟发现故障，3分钟建立作战室进行统一指挥，1小时内启动干冰应急计划……
腾建军率领团队头戴防毒面罩、手挑干冰，冲进现场给服务器物理降温，生生扛住这波突袭，确保了华为云稳定运行。
微软云客户甚至是在Twitter上，才得知自家业务猛然宕机，被打了个措手不及。
在腾建军眼中，CloudMatrix 384超节点要在物理上真正落地，数据中心要解决的是一连串实打实的难题。
传统数据中心，供电只做到8-10千瓦/机柜；但为了驱动CloudMatrix 384，仅供电就要飙升到50千瓦甚至更高，怎么办？
散热上，一套CloudMatrix 384横跨16个机柜，热量密度飙升，必须构建一套精密的液冷散热系统。
这其中，仅铲齿散热器的缝隙，就堪比发丝般精细。一旦散热液洁净度出现些许问题，或是不可避免滋生细菌微生物，就很可能将铲齿散热器堵死，不可避免导致大规模宕机。
一方面，用AI for DC提前预警；另一方面，通过物理+化学的新方法长效杀菌，实现数学、物理到生物、化学的跨界研究，引领一场液冷革命。
而这些技术，早在几年前就在华为云得到规模应用，展现出技术超前投入的前瞻价值。
2020年，华为全球首发800G超高速光模块，独步全球；2025年，华为再发1.6T硅光模块，在800G基础上再翻一倍。
强大的技术积淀，让华为云用光模块构建超节点，而非采用铜连接，成为一种必然。
当时，CloudMatrix 384赫然被列入华为重点密级项目，是必须强渡的“大渡河”。加上单卡性能不如人，被逼得只能闯光模块这“华山一条路”。真被卡死，满盘皆输。
于是，一边内部想办法，一边外界请高人，同时，只能用最笨的办法把难题列出来，一条条去攻克。
终于，腾建军团队发现：八成以上问题，出在光模块几乎肉眼不可见的脏污上，严重影响了通讯质量；而脏污的产生，就在数据中心现场超节点内网互连的安装环节。
于是，团队打造出针对光模块故障的定位和修复系统，通过数字化平台上的专家经验库和现场光模块的故障现象进行对接，实现了问题快速定位、故障迅速处置。
这一切，都成为硅基流动基于CloudMatrix 384再次爆发的坚实根基。
2月底，当强大的CloudMatrix 384呈现在硅基流动团队面前时，所有人面对的，却是一场新的长征。
3月初，硅基流动DeepSeek服务在超节点上刚跑通，吞吐量只有320 Tokens/秒，低到令人难以置信。
它的参数，高达数千亿级；它的神经网络层级，成百上千；每个算子（神经网络中具备特定功能的算法节点）背后，连接着不计其数的分布式系统；它的结果，则由成百上千张GPU协同计算输出，充满概率偶然。
从底层做芯片的、做存储的、做计算的，到上层做算子的、做推理的、做平台的……王磊竭尽所能，几乎把技术栈上的所有团队拉到现场，跟硅基流动团队协同办公、攻坚克难。
协议有问题，马上改协议；算子有问题，马上改算子……围绕硅基流动DeepSeek服务上的超节点大计，华为上百人的团队，昼夜攻关不息。
通信有瓶颈，优化通信；但接着，计算问题又冒出来了；于是，优化计算后，GPU、NPU太快，CPU不匹配……
当整个技术栈全部优化一遍后，王磊猛然发现，问题又从最初的源头，再次冒了出来。
但就是在这种重复、重复、再重复的优化过程中，CloudMatrix 384，终于被托举到一个不可思议的新高度。
相较英伟达H100，性能追平；相较3月初的CloudMatrix 384，性能提升6倍；相较昇腾910B单卡，性能飙升10倍。
这背后，CloudMatrix 384还实现了性能倍增（训推提升20%）、以存强算（吞吐量提升100%）、MoE亲和（千亿MoE提升3X）、长稳可靠（长稳运行40天不中断）、朝推夜训（算力利用率提升30%）、即开即用六大特性。
所谓MoE，即DeepSeek中的“混合专家模型”。DeepSeek之所以功能超强，在于其会内置多个“专家”处理问题。而在硬件层面，通常1枚芯片对应1个“专家”，于是芯片越多，效率越高、性能越强。
这不仅令DeepSeek性能大爆发，更展现出华为云在AI技术上的前瞻布局。
今天，在华为云三大云核心枢纽（贵州贵安、内蒙古乌兰察布、安徽芜湖），CloudMatrix 384实现全面布局，成为国内唯一正式商用的大规模超节点。
这不仅是华为云的自我超越，也不仅是部分指标上对英伟达的超越，更大的意义，在于中国AI正呈现出体系化的突破式创新。
当历经了鸿蒙蛰伏、海思攻坚、昇腾崛起……凭借华为云CloudMatrix 384超节点，一道坚不可摧的国产算力防线正在构建。
AI长跑没有终点，突破，也不会有终点。但中国AI，一定会迎来自己的“奇点”时刻。（应受访者要求，文中王磊、腾建军为化名）
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