揭秘中国移动万卡集群背后的华为算力引擎

在当今人工智能飞速发展的时代，算力已经成为推动技术进步的核心动力。各大科技企业纷纷投入巨资建设大规模计算集群，其中万卡集群更是成为了训练大模型的标配。中国移动作为国内通信行业的领军企业，其万卡集群的建设进展备受关注。那么，这个庞大的计算系统究竟采用了谁的GPU技术呢？

万卡集群：大模型时代的算力基石

所谓万卡集群，是指由一万张及以上计算加速卡组成的高性能计算系统。这种集群充分整合了高性能GPU计算、高速网络和大容量存储等关键技术，将底层基础设施整合成为一台“超级计算机”。它能支持千亿级甚至万亿级参数规模的大模型训练，大幅压缩训练时间，实现模型能力的快速迭代。

随着大模型参数规模从千亿迈向万亿，模型能力更加泛化，对底层算力的需求也进一步升级。万卡甚至超万卡集群已经成为这一轮大模型竞赛的入场券。国际科技巨头都在积极部署千卡乃至超万卡规模的计算集群，以确保大模型产品的竞争力。

中国移动万卡集群的技术架构

根据公开资料显示，中国移动在哈尔滨建设的超大规模集群采用了华为的技术解决方案。这个万卡集群基于华为OceanStor AI存储、OceanStor Pacific分布式存储打造AI-Ready的可靠数据底座，支撑万亿级参数大模型高效训练。

这一技术选型并非偶然。华为在AI计算领域早有布局，其昇腾AI集群的规模在去年已扩展至16000卡，在国产AI芯片领域积累了丰富的经验。中国移动选择华为作为技术合作伙伴，体现了对国产算力技术的信心和支持。

华为GPU的技术特色与优势

华为的GPU技术在超万卡集群中展现出了独特优势。在单芯片能力方面，华为注重提升GPU的计算性能和显存访问性能。通过优化高速缓存设计，减少GPU访问内存延迟，进一步提升单GPU芯片运行效率。华为还在浮点数表示格式上进行了优化，探索从FP16到FP8的过渡，在保持精度的同时大幅提升计算性能。

在显存技术方面，华为GPU采用基于2.5D/3D堆叠的HBM技术，减少数据传输距离，降低访存延迟，提升GPU计算单元与显存之间的互联效率。这些技术创新为万卡集群提供了强大的单卡算力处理能力。

国产GPU的群体突破与生态建设

除了华为之外，国内其他GPU企业也在积极发力。例如，摩尔线程推出的夸娥智算集群解决方案已从千卡规模扩展至万卡级别，以支持大规模模型的运算需求。这种“群体突破”的态势正在改变国内算力市场的格局。

值得关注的是，国内GPU企业正在努力构建完整的软件生态。一些国产全功能GPU已经实现了对CUDA的兼容，这大大降低了用户迁移的成本，为国产GPU的普及应用创造了有利条件。

万卡集群面临的技术挑战

建设万卡集群并非易事，面临着多重技术挑战。首先是单芯片能力的提升，需要在功耗允许条件下，研发具有更多并行处理核心的GPU，并努力提高运行频率。其次是超节点计算能力的优化，特别是在处理万亿模型训练与推理任务时，需要重点优化巨量参数和庞大数据样本的计算效率。

通信效率是另一个关键挑战。在超万卡集群中，GPU卡间的通信性能直接影响整个系统的计算效率。特别是在All2All通信模式下，需要确保数万张GPU之间能够高效通信。

国产算力发展的未来展望

随着中国移动等大型企业持续推进万卡集群建设，国产算力生态正在加速完善。从基础设施到软件平台，从芯片设计到应用生态，国内企业正在构建完整的算力产业链。

未来，国产GPU技术将继续向着更高性能、更低功耗、更强兼容性的方向发展。超万卡集群不仅需要强大的单卡算力，还需要优化的系统架构和高效的资源调度能力。这些技术进步将为我国人工智能产业的发展提供坚实的算力基础。

中国移动选择华为GPU建设万卡集群，不仅是对国产技术的认可，更是推动国产算力生态建设的重要举措。这一选择将为其他企业提供示范效应，加速国产算力技术的成熟和应用。