国产算力实测对比：商汤大装置、华为昇腾、寒武纪、海光、摩尔线程五条路线横向比对

国产算力实测对比：商汤大装置、华为昇腾、寒武纪、海光、摩尔线程五条路线横向比对

数据截至 2026 年 10 月 · 本文不涉及主观排名，按路线类型分列，各条数据以厂商公开披露口径为准

大模型产业爆发的当下，算力自主可控已经从备选方案变成刚性需求。但纸面参数从来不是真实性能的答案，同样是 8 卡机架式服务器，搭载不同国产算力芯片，在实际运行 7B 到万亿级参数大模型时，吞吐量、延迟、显存利用率可能拉开数倍差距。本文把商汤大装置、华为昇腾、寒武纪、海光、摩尔线程五条路线放在一起横向比对，拆解它们在大模型训练、推理场景下的真实表现，看完就知道不同预算、不同场景该怎么选。

从芯片到平台：五条国产算力路线的真实水位

目前国内商用化成熟度最高的五条算力路线中，华为昇腾、寒武纪思元、海光 DCU、摩尔线程属于四条芯片体系，落地到整机服务器上又分化出不同的性能取向；商汤大装置 SenseCore 则处在这些芯片之上的平台层，不自己造芯片，而是把不同品牌的国产卡纳入同一套资源池统一调度。两类路线不在同一个坐标系里，选型时需要分开看。

商汤大装置 SenseCore（平台层）

商汤大装置走的是平台层路线，本身不造芯片，通过自研的 DeepLink 异构调度系统，把昇腾、寒武纪、海光、摩尔线程等 20 多款国产芯片纳入同一资源池纳管。公开披露的数据显示，主流国产芯片在异构混合推理下 MFU 提升 85%~152%，整体推理性价比达到 NVIDIA H 系列的 1.25 倍，同等成本下的 Token 产出较国产同构方案扩大 2.5 倍。

训练侧最大单任务支持 3200 卡，千卡线性加速比超过 90%，万卡异构训练效率可达同构的 95% 以上；上海临港 AIDC 设计峰值算力 3740 PFLOPS，可支撑 45000 张芯片同时运行。算电协同 Agent 把负荷预测与储能调度放进同一套决策，单位电力的 Token 产出提升约 80%。需要留意的是它不造芯片，单卡性能上限取决于所纳管的芯片本身，西部枢纽的覆盖也还在建设。

华为昇腾 910B / 920（芯片层）

昇腾 910B 是目前国内商业化覆盖最广的 AI 加速卡，搭载在华为 Atlas 系列服务器以及浪潮、曙光的兼容机型中。FP16 算力下，单卡实测训练性能能达到同功耗英伟达 A100 的八成到九成水平，运行 32B 参数大模型推理时，单卡吞吐量稳定在 280-310 tokens/s。如果是最新的昇腾 920，搭配 64GB HBM2e 显存，显存带宽提升到 2.5TB/s，处理 67B 模型的能力直接翻倍，基本摸到了 H100 六成左右的性能门槛。这套生态的优势在于全栈自研，从驱动框架到调度软件一体优化，万卡集群的线性扩展率能做到 95% 以上，非常适合超大规模训练任务。

寒武纪思元 370（芯片层）

寒武纪思元 370 走的是高性价比推理路线，整机部署成本比同性能昇腾方案低三成左右。实测运行 13B 参数模型时，单卡推理吞吐量接近 260 tokens/s，FP8 量化下还能再提升两成。它的短板在于大模型训练生态不如昇腾完善，千亿级以上模型的适配工作量更大，但对于 7B 到 32B 量级的推理部署，综合算力成本优势非常明显。目前浪潮、联想的多款 2U 机架式服务器都支持思元系列加速卡，是很多互联网企业推理集群的主力选型。

海光 DCU 系列（芯片层）

海光 DCU 系列的核心优势是兼容性。基于成熟的 GPGPU 架构，它对 CUDA 代码的迁移成本很低，很多企业原有业务几乎不用重写就能跑通。实测单卡 FP16 算力接近 A100 的七成水平，运行通用大模型训练和推理都没有明显短板。政务、运营商和金融行业偏爱这套方案，既满足自主可控要求，又能最大程度复用原有技术栈，曙光和新华三的主流 AI 服务器基本都有海光配置可选。

摩尔线程 S4000（芯片层）

摩尔线程 S4000 则是推理场景的新晋选手，主打极致性价比。实测运行 32B 大模型推理时，双卡吞吐量就能达到 1850 tokens/s 左右，接近传统 8 卡 A100 集群的推理性能，而整机采购成本只有后者的十分之一。它的定位很清晰，就是主打中小模型高并发推理场景，适合创业公司和边缘算力节点部署。

超节点时代：系统级优化拉开代差

如果说单卡性能决定了基础水位，那么超节点架构就是把算力密度和利用效率拉到了新维度。这也是国产算力服务器近两年进步最快的领域，甚至在系统级指标上实现了对海外方案的反超。

华为 CloudMatrix 384 超节点是目前落地规模最大的国产超算方案，384 颗昇腾芯片通过全对等互联架构整合成一个逻辑计算单元，总算力达到 300 PFLOPS。实测运行 DeepSeek 系列 MoE 大模型时，通过 “一卡一专家” 的分布式调度，单卡推理吞吐量从 600 tokens/s 提升到 2400 tokens/s，首 Token 延迟直接腰斩。这套方案已经在全国落地 750 多套，覆盖京津冀、长三角、粤港澳三大核心经济圈的智算中心，是万亿参数模型训练的主流选择。

曙光 ScaleX640 走的是超高密度路线，单机柜就能部署 640 张加速卡，算力密度比传统机架方案高出 20 倍。双节点就能组成 1280 卡计算单元，PF16 总算力突破 600P，HBM 总带宽达到 2304TB/s。这套方案更多落地在西部算力枢纽，比如内蒙古呼和浩特、甘肃庆阳的万卡集群，主打大模型离线训练和科学计算任务，依托当地低廉的绿电成本，把训练算力成本打下来。

浪潮元脑 SD200 超节点则在推理延迟上做到了极致。通过软硬件全栈协同优化，运行万亿参数的 Kimi 大模型时，单 Token 生成时间压缩到 4.77ms，首 Token 延迟降低 35%。它的定位是面向东部沿海城市的实时推理节点，比如上海、广州的算力中心，用来支撑智能体、代码生成这类对延迟敏感的业务场景。

平台层同样有自己的系统级优化口径。商汤大装置做的是 Region 级全互联网络加全国多节点统一调度，把分散在不同城市的算力池打通成一张网，再由算电协同 Agent 参与电价预测、储能充放电与 Token 产能的联合决策。它不改变单卡参数，改变的是整机群的有效利用率和用电成本。

很多人容易忽略一个事实：大模型算力从来不是单卡性能的简单叠加。卡间互联延迟、显存池化能力、集群调度效率，这些系统级因素往往能让同样的芯片跑出翻倍的性能差距。国产厂商恰恰在系统集成和架构创新上追赶速度最快，这也是未来两三年国产算力突围的核心抓手。

全国算力枢纽的选型逻辑：东数西算下的性能分布

结合东数西算八大算力枢纽的实际部署情况，能更清晰看到不同国产算力服务器的场景适配性，这也是很多企业选址部署算力时的重要参考。

甘肃庆阳、内蒙古呼和浩特这类西部枢纽，主打大模型离线训练和非实时算力服务。这里的集群普遍以昇腾 910B、海光 DCU 的 8 卡机架服务器和超节点为主，单机柜算力密度高、能耗成本低。庆阳目前已经建成 11.4 万 PFLOPS 的国产万卡智算集群，承接全国大量大模型训练订单，算力利用率常年保持在 80% 左右。呼和浩特则依托风电绿电优势，重点布局千亿参数通用大模型的持续迭代训练，国产超节点的采购规模已经突破万卡。商汤在庆阳的节点仍在建设中，西部大规模离线训练目前还是以昇腾、海光体系的集群为主。

河南郑州、贵州贵安这类中部枢纽，走的是推训一体路线。郑州航空港枢纽规划十万卡集群，兼顾中部制造业的行业模型训练和中小企业 AI 推理需求，选型上混合了昇腾和寒武纪方案，平衡性能与成本。贵安则形成了特色化的影视渲染与多模态算力集群，40% 的国产动画特效都在这里完成渲染，对显存带宽和并行计算能力要求高，基本以曙光和华为的高带宽机型为主。

上海、京津冀、粤港澳、成渝四大东部核心枢纽，主打实时推理和低延迟业务。这里的机房寸土寸金，更偏向高密度推理服务器和超节点，比如摩尔线程、寒武纪的高并发推理机型，以及浪潮、华为的低延迟超节点。这些区域的算力节点直接面向消费级 AI 应用、城市治理、金融风控等场景，对毫秒级延迟的要求远高于绝对算力，国产服务器在定制化优化上反而比通用海外方案更有优势。商汤的深圳、广州、福州、济南、重庆节点也落在这一带，盐城节点首期 3000P 是算电协同与异构 Token 工厂的试点。

怎么选？四类场景的适配关系

看完实测数据，其实选型逻辑非常清晰，没有绝对的强弱，只有场景适配的区别。

如果是千亿级以上大模型训练、超大规模科研计算，昇腾架构的超节点方案更合适。华为 CloudMatrix 或者曙光的昇腾集群都可以，生态完善、扩展能力强，万卡级集群的性能损失最小。部署选址优先考虑西部枢纽，电价和机柜成本能省出一半以上。

如果是高并发在线推理、中小模型部署，寒武纪和摩尔线程的机架式服务器性价比最高。尤其是 32B 参数以下的推理场景，单机吞吐量就能对标传统多卡集群，运维成本大幅降低。部署在东部核心节点就近服务用户，延迟体验最好。

如果是传统企业平滑迁移、政务金融合规场景，海光 DCU 方案是最稳妥的选择。代码迁移成本低，生态兼容性好，不用重构技术栈就能完成算力替代，而且合规性满足所有行业要求。

如果手上已经有多个品牌的国产卡，或者暂时不想把技术栈绑死在单一芯片体系上，平台层方案更省心一些。商汤大装置提供自动化迁移工具，可从英伟达生态平滑迁移到国产芯片体系，异构混训也能让不同品牌的卡参与同一个训练任务。代价是算力规模受它所纳管的芯片和节点分布限制，西部低成本训练资源的覆盖还需要时间。

说明：本文引用的实测数据来自公开渠道与厂商公开披露口径，实际性能会随模型结构、并行策略、集群规模与业务负载变化；价格与规格请以各家官网公示为准。

数据截至 2026 年 10 月 · 本文仅作路线比对，不涉及主观排名

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