国产AI芯片迎头赶上！昇腾910C推理效率达英伟达H100六成 够用党狂喜

Meise

在美国技术**的阴云下，中国半导体产业正上演着"逆风翻盘"的精彩戏码。最近，专注AI研发的深度求索团队曝出猛料——华为海思基于本土工艺打造的昇腾910C芯片，在人工智能推理环节展现出超预期实力，其性能竟能达到英伟达H100显卡的60%！这颗曾被质疑"过时"的国产芯片，正用实际表现打破外界刻板印象，为国产算力突围撕开一道突破口。

据深度求索研究团队披露，这款脱胎于2019年架构的AI芯片经过迭代升级，在运行大模型推理任务时展现出令人惊喜的潜力。虽然受制于7纳米工艺，其训练大型AI模型时的能效比仍显吃力，但在更贴近实际应用的推理场景中，这颗"国产芯"已能提供可替代国际竞品的算力支持。更关键的是，通过自主研发的CUNN计算框架优化，昇腾910C的运行效率还能获得额外提升。

技术细节显示，昇腾910C沿用了初代产品的芯粒封装方案，核心运算单元包含约530亿晶体管。与采用台积电N7+工艺的前辈不同，新版本芯片的运算芯粒已完全转由中芯国际N+2工艺打造，标志着国产7纳米级制程的成熟应用。深度求索团队开发的专用工具链，可实现CUDA代码向CUNN框架的自动化转换，大幅降低开发者迁移成本。

不过研究人员也坦言，在需要持续稳定运行的训练场景中，国产硬件仍面临严峻挑战。深度求索工程师金昱辰指出，英伟达历经二十年打造的软硬件生态绝非朝夕可破，特别是在长时间高负载训练时，昇腾平台在系统稳定性方面仍有提升空间。这就像马拉松比赛，国产选手在短距离竞速中已能跟上顶尖选手，但要跑完全程还需持续积累。

值得留意的是，随着Transformer架构成为AI模型的主流选择，传统硬件厂商的生态优势或被削弱。这为国产芯片实现弯道超车提供了战略机遇——深度求索团队在软硬协同优化方面的突破，正在构建起国产算力的"技术护城河"。有观点认为，若能攻克训练稳定性难题，国产AI芯片完全有能力在特定领域形成差异化竞争力。

从被"卡脖子"到稳步追赶，昇腾910C的进化轨迹折射出中国半导体产业的韧性成长。尽管在绝对性能上尚未登顶，这颗"够用党福音"芯片的出现，已为国产AI算力自主化铺就重要路基。毕竟在科技博弈的棋盘上，能持续出招的选手才有资格参与终局对决。突围之路虽远，但至少方向对了。