目前国内的AI生态当中，巨头们早已布局，尤其是以华为为代表的硬件厂商，正不遗余力地建设算力生态。

其中，昇腾系列是华为的AI算力核心之一，华为的野心是要做算力世界的“第三极”。近年来昇腾也一路猛追，逐步扩大规模，并加强了和开源社区的合作。

10月18日，PyTorch基金会正式宣布华为作为Premier会员加入，这也是中国首个、全球第十个PyTorch基金会最高级别会员。

华为昇腾计算业务总裁张迪煊表示：“这对华为和PyTorch生态系统是互惠互利的，也符合我们长期以来开放创新，协作共赢的开源理念。”

大众可能对PyTorch的名称有些陌生，但是在人工智能领域，PyTorch如雷贯耳。它是全球最知名的AI框架之一，由Meta推出，在2016年就已经开源。AI框架堪称人工智能的操作系统，其关键地位可想而知。

PyTorch之外，谷歌推出了TensorFlow，在2015年开源；华为也推出了昇思MindSpore，在2020年开源。可以看到，在AI框架领域竞争也颇为激烈。而开源基金会就是汇聚顶尖的极客人才，共同建设某个开源生态系统，技术型企业往往是核心的贡献者。比如，华为之外，英特尔也已经以高级成员的身份加入PyTorch基金会，都将加速PyTorch社区发展。

成为Premier会员则意味着，企业对于开源社区的贡献颇大，华为成为PyTorch基金会的最高级别会员，也体现其在PyTorch上的投入非常大。

首先，华为在昇腾发展路径的思路上有所转变。一位华为内部人士分析道：“背后其实是像鲲鹏（华为的服务器CPU）路线，鲲鹏崛起，是和社区一起共建生态，复用社区现有系统，对客户迁移成本低，所以现在鲲鹏卖得好。昇腾之前都是想走英伟达路线，都自己干，但难度高，客户迁移难度大，用PyTorch，很多客户之前就是在PyTorch上构建业务，这样业务迁移简单。”

英伟达在CUDA平台标准下，打造的软硬件体系一骑绝尘，英特尔、AMD、华为等都想争夺市场，在AI算力上分一杯羹。眼下，在生成式AI需求猛增、算力紧缺、国外芯片禁售的情况下，也给了昇腾等国内企业新的机遇点，当然供应链的困难依然需要解决。而想要在短期内大规模拓展，同时和多个更加成熟的开源社区共建生态，或许是更合适的方式，这会大大降低客户的使用门槛。

多位资深软件人士表示，PyTorch和TensorFlow研发更早，也是使用最广泛的AI框架，目前的一个趋势是使用PyTorch的用户越来越多，一个重要原因是，即使对于初级开发者也非常友好，学习使用的成本低很多。对于昇腾而言，一直兼容多个AI框架，但是目前客户中PyTorch用得更多。

基于更成熟的AI框架，对于昇腾而言，也能够在一个重要维度上更好上量。与此同时，AI大模型训练需求量巨大，华为必然要在这个关键节点乘势而上。

据悉，PyTorch社区发布2.1版本已同步支持昇腾NPU，这意味着开发者可直接在PyTorch 2.1上基于昇腾进行模型开发。具体而言，PyTorch在新版本中发布了更加完善的第三方设备接入机制，该特性由昇腾主导，与PyTorch社区的核心维护者共同完成。基于该特性，三方AI算力设备无需对原有框架代码进行修改就能对接PyTorch框架。

在早前版本中，由于缺少对于昇腾算力设备的原生支持，开发者如果想在主流框架下调用昇腾NPU实现加速，还需要花费数周时间进行模型迁移。现在基于新版本，用户可以在昇腾NPU上直接享受原生PyTorch的开发体验。基于PyTorch，昇腾已经适配了BLOOM、GPT-3、LLaMA等业界主流大模型，深度优化后性能可持平业界。

对于算力客户而言，当前都会寻找多个供应商，国内不少AI企业就已经使用了昇腾，有AI企业此前表示，大家都会去测试国产的AI芯片，但是迁移的时间会很长，可能需要2-3年，甚至更长的时间。而随着昇腾和PyTorch社区等更紧密的合作，AI企业客户开发、迁移的成本将进一步降低。

根据华为此前公布的信息，昇腾迄今已发展1100多家伙伴，目前有25个城市基于昇腾构建人工智能计算中心，其中14个已经上线并饱和运行。目前昇腾已经支持了讯飞等企业的大模型开发，覆盖了国内近半数的大模型。

昇腾所代表的算力底座，则是华为“百模千态”战略的重要组成部分。2023年9月，在华为全联接大会上，华为发布全面智能化（All Intelligence）战略，并多次提到了“使能百模千态，赋能千行万业”的概念。

今年，华为轮值董事长胡厚崑曾表示，当前阶段，华为在人工智能上有两个着力点，其一是构建强有力的算力底座，支撑中国人工智能产业的发展；其二是从通用大模型到行业大模型，让人工智能服务好千行百业，服务好科学研究。

在通用算力CPU上，鲲鹏采用硬件开放+软件开源+输出能力的三重开放的模式铸就其服务器生态；在AI算力NPU上，昇腾对标英伟达，推出了CANN底层异构计算框架，对上既能支持自研MindSpore AI框架，也能支持行业主流Pytorch、Tensorflow等主流开源框架。

鲲鹏：通用计算，以开源构筑生态。鲲鹏在硬件上提供主板，SSD/网卡/RAID卡等部件，使能伙伴发展自有品牌部件、服务器和PC等；在软件上开源操作系统OpenEuler、数据库OpenGauss，使伙伴可以发展自有品牌操作系统产品和数据库产品；在能力上开放采购供应、商业模式、解决方案、人力资源、服务、市场、研发、财务、文化、制造十大能力。同时，通过Devkit、BoostKit等生态开发工具降低软件迁移难度，助力生态成长。结果上看，根据华为在全联接大会公布，目前OpenEuler累计装机套数达245万套，新增市场份额22%；Open Gauss累计装机套数达2.8万套，新增市场份额4.3%；华为预计鲲鹏系整机合作伙伴的出货占比从2020年的50%逐渐成长至2022的95%。

昇腾：AI算力，硬件性能领先，软件对标CUDA。昇腾在硬件上为合作伙伴提供Altas昇腾计算模组和计算卡，发展20+硬件合作伙伴(整机、工控机等），15家一体机伙伴； 在软件上开源昇思MindSpore AI框架，社区开源模型400+，下载量超390万+； 生态发展上，昇腾采用行业+教育的方式，行业打通1000+合作伙伴，认证解决方案2000+，超过110所高校开设昇腾AI课程，有着120万+开发者。 结果上看，目前以昇腾AI芯片为底层算力的智算中心，已有20+城市启动建设，共提供2500P+AI算力。 国内现有城市智算中心中，根据根据各地方政府门户、人民网、36氪等网站公布的数据，以建设数量计，华为占据整体智算中心约79%的市场份额，在国产AI芯片中处于领先地位。

四年前，华为就提出了计算战略，瞄准了人工智能的算力底座，如今随着生成式AI的来临，昇腾算力体系也在加速爆发，华为也欲在新一轮的AI浪潮中占据主导地位。

2019 年的第四届华为全联接大会上，华为首次发布对计算产业的理解与战略，宣布以“一云两翼双引擎”的布局全面进军计算产业。

双引擎：指鲲鹏和昇腾两大基础芯片族，构筑异构计算架构。其中鲲鹏代表通用计算，昇腾代表 AI 加速能力。

两翼：指华为智能计算业务与智能数据与存储业务。1）在智能计算领域，华为面向 端、边、云场景，打造“鲲鹏+昇腾+x86+GPU”的多样性算力，发布全球训练最 快的 AI 训练集群 Atlas 900、AI 推理和训练卡 Atlas 300 和 AI 训练服务器 Atlas 800。2）在智能数据与存储领域，华为融合存储、大数据、数据库、AI 能力，围绕数据 全生命周期给出技术和产品支撑。

一云：指华为云。通过全栈创新，提供安全可靠的混合云服务，成为生态伙伴的黑 土地，为世界提供普惠算力。

昇腾计算产业是基于昇腾系列（HUAWEI Ascend）处理器和基础软件构建的全栈 AI 计算基础设施、行业应用及服务，包括系列处理器、系列硬件、CANN（Compute Architecture for Neural Networks，异构计算架构）、AI 计算框架、应用使能、开发工具链、管理运维工具、行业应用及服务等全产业链。

昇腾计算的基础软硬件是产业的核心，也是 AI 计算能力的来源。华为作为昇腾计算产业生态的一员，是基础软硬件系统的核心贡献者。

1）昇腾计算的硬件系统：基于华为达芬奇内核的昇腾系列处理器等多样化 AI 算力。基于昇腾处理器的系列硬件产品，如嵌入式模组、板卡、小站、服务器、集群等。

2）昇腾计算的基础软件体系：异构计算架构 CANN 及对应的驱动、运行时、加速库、编译器、调试调优工具、开发工具链 MindStudio 和各种运维管理工具等，开放给广大的开发者和客户。AI 计算框架，包括开源的 MindSpore，以及各种业界流行的框架，作为生态的有机 组成部分。同时，昇腾计算产业秉承开放的生态建设思路，支持各种计算框架对接。围绕昇腾计算体系，诞生了大量优秀应用，如互联网推荐、自然语言处理、视频分 析、图像分类、目标识别、语音识别、机器人等各种场景；昇腾计算产业也拥抱各 种云服务场景，支持 laas，Paas，SaaS 等多种云服务模式；同时，端边云协同的能 力推动昇腾计算成为全场景的 AI 基础设施。

昇腾（HUAWEI Ascend）310是一款高能效、灵活可编程的人工智能处理器，在典型配置下，半精度（FP16）算力达到 16 TFLOPS，整数精度（INT8）算力达到 8 TOPS， 功耗仅为 8W。采用自研华为达芬奇架构，集成丰富的计算单元，提高 AI 计算完备度和效率，进而扩展该芯片的适用性。全 AI 业务流程加速，大幅提高 AI 全系统的性能，有效降低部署成本。

昇腾（HUAWEI Ascend）910是业界算力最强的 AI 处理器，基于自研华为达芬奇架 构 3D Cube 技术，实现业界最佳 AI 性能与能效，架构灵活伸缩，支持云边端全栈全场 景应用。算力方面，昇腾 910 完全达到设计规格，半精度（FP16）算力达到 320 TFLOPS， 整数精度（INT8）算力达到 640 TOPS，功耗 310W。

基于昇腾 910 和 310 AI 处理器，昇腾计算产业在硬件方面坚持“硬件开放”策略，通过自有硬件和合作硬件相结合的方式为客户提供多样化选择。

自有硬件：Atlas 系列硬件产品基于昇腾处理器和业界主流异构计算部件，通过模组、 板卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态，打造面向“云、边、端”的全场景 AI 基础设施方案，包括 Atlas 200 Al 加速模块、Atlas 200 DK AI 开发者套件、Atlas 300 Al 加速卡、Atlas 500 智能小站、Atlas 800 Al 服务器、Atlas 900 Al 集群等产品， 可广泛用于“平安城市、智能交通、智能医疗、智能零售、智能金融”等领域。

合作硬件：华为将 Atlas 系列硬件开放给合作伙伴，让伙伴基于 Atlas 系列硬件进行 集成和二次开发，联合打造有竞争力的产品。比如华为可以提供 Atlas 200 Al 加速 模块，合作伙伴集成后形成机器人、机器狗、输电智能巡检方案等 AI 系统；华为也 可以提供 Atlas 300 AI 加速卡，合作伙伴可以集成后形成 AI 服务器；华为也可以通 过 OEM/ODM 的方式使能伙伴开发自有品牌的服务器整机。

Atlas 200 Al 加速模块（型号：3000）：集成了昇腾推理处理器，半张信用卡大小即 可提供 22TOPS INT8 算力，可以在端侧实现人脸识别、图像分类等，广泛用于智能 摄像机、机器人、无人机等端侧 AI 场景。

Atlas 300I 推理卡（型号：3000/3010）：基于昇腾推理处理器，单卡算力可达 88 TOPS INT8，目前可支持 80 路高清视频实时分析，是业界水平的 2 倍，可广泛应用于智 慧城市、智慧交通、智慧金融等场景。

Atlas 300T 训练卡（型号：9000）：基于昇腾训练处理器，配合服务器，为数据中 心提供强劲算力的训练卡，单卡可提供 320 TFLOPS FP16 算力，加快深度学习训练 进程。具有高计算密度、大内存、高带宽等优点，适用于通用服务器。满足运营商、 互联网、金融等需要 AI 训练以及高性能计算领域的算力需求。

2）智能小站：昇腾计算产业为客户和伙伴提供了基于昇腾推理处理器的智能小站 Atlas 500，具有超强计算性能、体积小、环境适应性强、易于维护和支持云边协同等特点， 可以在边缘环境广泛部署，满足在安防、交通、社区、园区、商场、超市等复杂环境区 域的应用需求。

Atlas 800 推理服务器（型号：3000/3010）：基于昇腾推理处理器和鲲鹏/Intel 处理 器平台，集 AI 推理、存储和网络于一体，可以容纳最大 8 张 AI 推理卡，提供最大 704 TOPS INT8 推理性能，可用于视频分析、OCR、精准营销、医疗影像分析等推 理服务。

Atlas 800 训练服务器（型号：9000/9010）：基于昇腾训练处理器和鲲鹏或 Intel 处 理器平台，集成 8 颗昇腾训练处理器，提供 2.24P FLOPS FP16 高算力，可广泛应 用于深度学习模型开发和训练，适用于智慧城市、智慧医疗、天文探索、石油勘探 等需要大算力的行业领域。

Atlas 500 Pro 智能边缘服务器（型号：3000）：面向边缘应用，基于昇腾推理处理 器和鲲鹏处理器平台，集 AI 推理、存储和网络于一体，可以容纳最大 4 张 AI 推理 卡，提供 352 TOPS INT8 高 Al 推理性能，拥有 475mm 的短机箱，支持 600mm 的 短机柜，可以在边缘场景中广泛部署。

4）集群：Atlas 900 Al 集群由上万颗昇腾训练处理器构成，通过华为集群通信库和作业 调度平台，整合 HCCS、PCIe 4.0 和 100G RoCE 三种高速接口，充分释放昇腾训练处理 器的强大性能。其总算力达到 256P〜1024P FLOPS FP16，相当于 50 万台高性能 PC 的 计算能力，可以让研究人员更快的进行图像、语音的 AI 模型训练，让人类更高效的探索 宇宙奥秘、预测天气、勘探石油，加速自动驾驶的商用进程。

2023 年 7 月 6 日的昇腾人工智能产业高峰论坛上，华为宣布昇腾 AI 集群全面升级，集群规模从最初的 4000 卡集群扩展至 16000 卡，是业界首个万卡 AI 集群，拥有更快的训练速度和 30 天以上的稳定训练周期，十倍领先业界。