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國產AI芯片算力：幸好我們有華爲，不幸的是只有華爲

一、算力對比：

算力簡單對比： H100/H800 ≈ 5 * 910B ≈5 * A800/A100 ≈ 10 * H20/L20

國產AI訓練芯片以華爲昇騰系列爲代表。華爲2018年首發昇騰B310推理芯片；2019年發佈昇騰910芯片，然後被制裁，直到2023年發佈昇騰910B芯片；2023年科大訊飛公佈其使用昇騰910B的星火一體機，據科大訊飛信息，華爲910B芯片算力可以對標A100；其後，百度爲200臺服務器訂購了1600片昇騰910B。

A800（PCIe/SXM）

A100（PCIe/SXM）

華爲Ascend 910B

H800(PCIe/SXM)

H100(PCIe/SXM)

L20(PCIe)

H20(PCIe/SXM)

深算一號

年份

2022

2020

2023

2022

2023

21H1

工藝

7nm

4nm

7nm

架構

Ampere

HUAWEI Da Vinci

Hopper

Ada Lovelace

Hopper

TDP

300/400W

400W

350/700W

275W

400W

350W

GPU內存

80G HMB2e

80G HMB3

48G DDR6

80G HMB3

32G

GPU互聯（一對一）

NVLINNK 400GB/s

PCIe Gen4 64GB/sNVLINNK 600GB/s

HCCS 56GB/s

NVLINNK 400GB/s

PCIe Gen5 128GB/sNVLINNK 900GB/s

PCIe Gen4 64GB/s

PCIe Gen5 128GB/sNVLINNK 900GB/s

PCIe Gen4 16GB/s

GPU互聯（一對多）

NVLINNK 400GB/s

PCIe Gen4 64GB/sNVLINNK 600GB/s

HCCS 392GB/s

NVLINNK 400GB/s

PCIe Gen5 128GB/sNVLINNK 900GB/s

PCIe Gen4 64GB/s

PCIe Gen5 128GB/sNVLINNK 900GB/s

xGMI*2，184GB/s

FP32

19.5 TFLOPS

51/67 TFLOPS

59.8 TFLOPS

44 TFLOPS

TP32(TensorFloat)

156/312 TFLOPS

756/989 TFLOPS

59.8 TFLOPS

74 TFLOPS

BFLOAT16 TensorCore

156/312 TFLOPS

119/119 TFLOPS

148/148 TFLOPS

FP16 TensorCore

312/624 TFLOPS

320 TFLOPS

1513/1979TFLOPS

FP8 TensorCore

不支持

640 TFLOPS

3026/3958 TFLOPS

INT8 TensorCore

624/1248 TFLOPS

640 TFLOPS

3026/3958 TFLOPS

239/239 TFLOPS

296/296 TFLOPS

二、國內AI芯片格局將鉅變

2024年，英偉達在中國的AI芯片市場份額將大幅下滑，從90%下降到57%，國產算力份額將上升到43%，其中華爲昇騰系列是國產AI算力的絕對主力，將從8%上升到35%。

年份

2022年

2023

2024

英偉達

85%

90%

57%

華爲

10%

35%

國產其他

國產AI芯片算力：幸好我們有華爲，不幸的是只有華爲

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