CloudMatrix384
华为 推出的国产 AI 超节点架构。384 颗昇腾 NPU + 192 颗鲲鹏 CPU 全对等互联，对标 NVIDIA GB200 NVL72。是中国 AI 算力国产替代的旗舰产品，已在 华为云 部署 300+ 套。
定义
CM384 的设计哲学是"用规模换性能"：单颗昇腾 910C 算力低于 NVIDIA B200，但通过更密集的并行和更高的互联带宽，整机训练性能据华为披露可媲美 GB200 NVL72。
技术细节
- 算力配置：384 颗昇腾 910C NPU + 192 颗鲲鹏 920 CPU
- 互联：全对等光互联（基于自研光模块），单节点内点对点带宽数百 GB/s
- 机柜：单超节点占 16 个标准机柜，整机功耗约 ~600 kW
- 冷却：全液冷设计，PUE ≤ 1.15
- 算力性能：单超节点峰值 FP16 ~300 PFLOPS（华为披露）
- 软件栈：CANN + MindSpore + ModelArts，配套 盘古大模型 优化
主要玩家
在 AI 产业链中的角色
CM384 是中国应对美国 NVIDIA H100/H200/B200 出口管制的"国家级答卷"。在 CUDA生态 难以短期突破的前提下，华为通过堆叠 昇腾生态 NPU 数量、配套全栈软硬件来对冲单卡性能差距。已在 华为云 部署 300+ 套，目标 2025 算力突破 150 EFLOPS，是国产 AI 算力的核心增量。
演进历史
- 2024：CloudMatrix 384 架构曝光，对标 NVIDIA GB200 NVL72
- 2025-Q1：华为云 贵安智算中心首批部署，规模化导入
- 2025-Q2：累计部署 300+ 套，华为云 智算算力突破 100 EFLOPS
- 2025-Q4：目标累计算力 150 EFLOPS
- 2026E：CloudMatrix 下一代（基于昇腾 920）发布
增量补充（2026-07-19）
来源：国内超节点（社媒剪辑／转述 · 2026-07-17 WAIC 期间分析师路演纪要转发）
⚠️ 路演口径，未量产部分属路线图。不覆盖上方既有叙述。
- CM384 被定位为"第一代超节点"：后续代际为 950 超节点（8,192 卡，UB 2.0，通信效率宣称 95%）→ 950 超级集群（64 个超节点互联，机架数或超 1 万）→ 960 超节点（2027-Q4，卡规模百万级）。芯片侧见 昇腾950。
- 路线分野的解释：NVIDIA 刻意控制单节点芯片数（NVL72 = 72 卡），华为与 Google 追求以更多芯片组网提升集群总算力（CM384 = 384 卡）。纪要给出的原因不是技术优劣而是生态——NVIDIA 客户面广、已习惯机架式扩展；华为路线依赖自有生态，在国产算力受限背景下国内客户会接受。
- 通信效率口径：华为凭 UB 缓存一致互联 + 光互联宣称通信效率 >90%，高于 NVL72/NVL144 的约 75%（厂商自述，无第三方复现，谨慎引用）。
- 散热预期下修：超节点大集群确需液冷，但华为同时推出风冷超节点适配无液冷条件的边缘数据中心与客户机房，纪要提示"液冷的预期可能没有想象中那么高"——与主流卖方"超节点强绑液冷"叙事相左，记为待观察分歧。
相关概念 / 关系
参考：来源摘要