单套1.35亿元！华为独家中标中移动超节点采购

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（文/观察者网 吕栋）

近日，中国移动招标与采购网显示，中国移动研究院2025年超节点试验装置采购项目开标，中标候选人为华为技术有限公司（下称：华为），投标报价为1.35亿元，拟中标份额100%。

观察者网注意到，该采购的招标公告于11月6日发布，招标内容包括超节点试验装置1套（含超节点智算模块（含计算及配套网络等）48套、超节点存储模块1套）。

就在11月11日，华为公布其第六届“十大发明”，“Scale-up超大规模超节点算力平台”排在第一位。

据介绍，该发明将超节点内的异构并行处理器、CPU、内存、存储等资源，通过高速互联总线形成全对等互联架构，实现共享内存池；资源可根据不同的任务需求，像搭积木一样进行灵活调配组合，实现了“一切皆对等、一切皆可池化、一切皆可组合”，使数百、数千个AI处理器联接起来，像一台计算机一样工作、学习、思考、推理。

而根据华为之前公布的信息，昇腾384超节点首创将384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU通过全新高速网络MatrixLink全对等互联，算力总规模达300Pflops，是英伟达NVL72的1.7倍；网络互联总带宽达269TB/s，比英伟达NVL72提升107%；内存总带宽达1229TB/s，比英伟达NVL72提升113%；单卡推理吞吐量达到2300 Tokens/s。

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在当下，大模型对算力需求的爆炸式增长，但传统计算架构面临资源利用率低，故障频发等挑战，难以支撑AI技术的代际跃迁，这对算力集群的提出更高要求。随着传统服务器集群的堆卡模式，已无法实现算力的线性增加，超节点正在成为AI基础设施建设的新常态。除了华为，国内多家厂商也都在探索超节点系统。

比如近期中科曙光也发布了全球首个单机柜级640卡超节点scaleX640，该方案采用“一拖二”高密架构设计，实现了单机柜640卡超高速总线互连，综合算力性能实现倍增，同时单机柜算力密度提升20倍；相比传统方案，可实现MoE万亿参数大模型训练推理场景30%-40%的性能提升。

中科曙光表示，通过30天+长稳运行可靠性测试验证，scaleX640可保障10万卡级集群扩展部署。

中科曙光scaleX640超节点

百度昆仑芯也在9月首次展示了自己的超节点方案，据称该方案单个机柜可支持32至64张加速卡的灵活部署，在DeepSeek V3/R1 PD分离推理架构的优化下实现了单卡性能提升95%，单实例推理性能大幅提升高达8倍，已在百度内部实现大规模部署。

昆仑芯超节点

无独有偶，在今年世界人工智能大会上，上海仪电、曦智科技、壁仞科技和中兴通讯，联合发布了国内首个光互连光交换GPU超节点——光跃LightSphere X。据介绍，相比铜缆，光缆的远距离传输优势可实现交付与机柜解耦。该方案采用光互连技术，通过增加机柜数量构建超节点，能按模型算力需求动态调整超节点规模，将实现2000卡部署。

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相比传统的计算集群，超节点到底有哪些不同？

根据华为董事、ICT BG CEO杨超斌近期的介绍，超节点应具备6大特征：总线级互联、平等协同、全量池化、协议归一、大规模组网、高可用性。它事实上就是改变过去的“主从架构”，构建一台能学习、思考、推理的超级计算机，物理上由多台机器组成，但逻辑上以一台机器学习、思考、推理。

随着算力集群迈入“万卡协同”时代，在今年华为全连接大会上，华为宣布了未来的超节点演进计划，计划2026年四季度上市的Atlas 950超节点，基于8192颗昇腾950DT芯片打造，满配包括由128个计算柜、32个互联柜，共计160个机柜组成，柜间采用全光互联，FP8算力达到8E FLOPS，FP4算力达到16E FLOPS，互联带宽达到16PB/s。这意味着，Atlas 950一个产品的总互联带宽，将超过今天全球互联网峰值带宽的10倍。

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“Atlas 950超节点，至少在未来多年都将是全球最强算力的超节点，并且在各项主要能力上都远超业界主要产品。其中，相比英伟达同样将在明年下半年上市的NVL144，Atlas 950超节点卡的规模是其56.8倍，总算力是其6.7倍，内存容量是其15倍，达到1152TB；互联带宽是其62倍，达到16.3PB/s。即使是与英伟达计划2027年上市的NVL576相比，Atlas 950超节点在各方面依然是领先的。”华为轮值董事长徐直军称。

华为还计划构建更大规模的超节点算力集群，比如Atlas 950 SuperCluster集群，由64个Atlas 950超节点互联组成，把52万多片昇腾950DT组成一个整体，FP8总算力可达524 EFLOPS。相比当前世界上最大的集群 xAI Colossus，规模是其2.5倍，算力是其1.3倍。与此同时，2027年四季度，华为还计划基于Atlas 960超节点，推出Atlas 960 SuperCluster，规模达百万卡级，FP8总算力达2 ZFLOPS，FP4总算力达4 ZFLOPS。

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