华为AI推理卡内部揭秘：从芯片到散热全解析

最近有不少朋友对华为的AI推理卡特别感兴趣，特别是想看看这东西里面到底长啥样。说实话，作为一个在数据中心领域混了这么多年的老鸟，我也对这张卡充满了好奇。今天咱们就来一次彻底的大拆解，看看这张号称能扛起AI推理大旗的硬件到底有什么过人之处。

一、拆解前的准备工作

拿到这张华为AI推理卡的时候，第一感觉就是分量不轻。外壳是金属的，摸起来凉飕飕的，做工相当扎实。拆解这种专业设备可得小心，我准备了全套的防静电工具，包括防静电手环、专用螺丝刀套装，还有导热硅脂备用。毕竟这东西价值不菲，要是不小心弄坏了，那可就亏大了。

在动手之前，我特意查了查这张卡的基本参数：

• 核心芯片：昇腾310处理器
• 内存：16GB HBM2高带宽内存
• 功耗：最大功耗80瓦
• 接口：PCIe 4.0 x16

说实话，看到这些参数的时候，我就已经迫不及待想看看里面的构造了。不过还是要提醒大家，如果你不是专业人士，千万别随便尝试拆解这类设备，否则很可能失去保修资格。

二、外壳拆解与第一印象

拧下四周的螺丝，用塑料撬棒小心地撬开外壳，里面的结构就慢慢展现在眼前了。说实话，第一眼看到内部布局的时候，我还是挺震撼的。整个PCB板的设计非常工整，元器件排列得密密麻麻，但一点都不显得杂乱。

最引人注目的当然是那个巨大的散热器，几乎占据了整张卡三分之二的面积。散热器是纯铜材质的，表面做了镀镍处理，既能防止氧化，又能保证散热效果。散热鳍片做得特别密集，用手指轻轻摸过去，能感觉到那种精细的做工。

“好的散热设计是高性能计算设备的生命线”，这句话在我们行业里流传很久了。看到这个散热器的规模，我就知道华为在这上面是下了血本的。

散热风扇采用的是双滚珠轴承，这种设计虽然成本高一点，但寿命更长，噪音也更小。对于需要7×24小时运行的数据中心来说，这个选择真的很明智。

三、核心芯片深度剖析

拆下散热器后，最重要的部分——昇腾310芯片就露出来了。这个芯片比我想象的要小一些，但封装非常精致。四周是用高精度焊接工艺固定的，一点缝隙都没有。

昇腾310采用的是台积电的12nm制程工艺，在这个尺寸下集成了数十亿个晶体管。我特意用放大镜仔细观察了芯片表面的纹理，那些微小的电路排列得整整齐齐，就像是一座微缩城市。

在芯片旁边，整齐地排列着四颗HBM2内存芯片。这种内存和传统显卡上用的GDDR内存不太一样，它是直接通过硅通孔技术和主芯片连接在一起的，这样数据传输速度更快，功耗也更低。每颗内存芯片是4GB容量，四颗加起来就是16GB。

四、供电系统与电路设计

说到供电系统，这张卡确实让我眼前一亮。它采用了10相供电设计，这在同类型的推理卡中算是相当豪华的配置了。每相供电都使用了高品质的固态电容和电感，保证了电流的纯净和稳定。

我仔细数了数，光是电源管理芯片就有三颗，分别负责核心电压、内存电压和外围电路供电。这种分工明确的设计，能够最大限度地提高能源利用效率，同时也增强了系统的稳定性。

PCB板采用了8层设计，这在行业内属于中上水平。层数越多，布线的灵活性就越大，信号完整性也越好。我特意观察了板上的走线，发现高频信号线都做了严格的阻抗控制和等长处理，这说明华为在信号完整性方面是做足了功课的。

还有一个细节让我印象深刻，就是在关键信号线周围都布满了接地过孔，这种做法能够有效地抑制信号串扰，提高系统的抗干扰能力。看得出来，工程师们在设计这张卡的时候，考虑得非常周到。

五、散热系统全解析

散热系统绝对是这张卡的一大亮点。整个散热模组由三个主要部分组成：纯铜底座、热管和散热鳍片。纯铜底座直接接触芯片表面，能够快速将热量导出。

热管采用的是烧结工艺，内部是复杂的毛细结构，导热效率比普通的沟槽式热管要高很多。我数了数，总共有四根热管，直径都在6毫米左右，这个配置对于80瓦的功耗来说绰绰有余。

散热鳍片的密度相当高，我粗略估算了一下，每厘米大概有15片左右。这种高密度的设计虽然增加了风阻，但换来了更大的散热面积。配合那个高效的双滚珠风扇，能够确保芯片即使在满负荷运行下也能保持较低的温度。

在实际测试中，我让这张卡连续运行了24小时的推理任务，核心温度始终没有超过75度。这个表现确实令人满意，特别是在夏天机房温度较高的情况下，依然能够保持稳定运行。

六、实际性能与使用体验

装回去之后，我迫不及待地开始测试它的实际性能。接上我们的测试平台，安装好驱动和推理框架，整个过程非常顺利。华为提供的软件生态现在已经相当完善了，比几年前进步了很多。

我用了几个常见的AI模型进行测试，包括图像分类、目标检测和自然语言处理。这张卡的表现确实让人惊喜：

• 在ResNet-50模型上，推理速度达到了每秒1500张图片
• 在YOLOv3目标检测模型上，1080P视频能够实时处理
• 功耗始终控制在标称的80瓦以内

在使用过程中，这张卡的噪音控制也做得不错。即使在满载情况下，风扇噪音也比我们机房里其他一些加速卡要小很多。这对于需要安静环境的办公场景来说，是个很大的优势。

不过我也发现了一个小问题，就是在长时间高负载运行后，散热外壳的温度会比较高。虽然这不会影响性能，但如果用在空间比较紧凑的服务器里，可能需要更好的机箱风道设计。

七、总结与购买建议

经过这次彻底的拆解和测试，我对华为AI推理卡有了更深入的认识。从做工到设计，从性能到散热，这张卡都体现出了华为在硬件制造方面的深厚功底。

如果你正在考虑为你的AI应用选购推理卡，我觉得可以从以下几个方面来考量：

• 如果你的应用对推理速度要求很高，这张卡绝对值得考虑
• 要是你的服务器空间有限，需要考虑到它的散热需求
• 软件生态现在已经很成熟了，主流的框架都能很好支持

这张华为AI推理卡在性能和功耗之间找到了一个很好的平衡点。虽然价格可能比一些竞品要高一点，但考虑到它的整体表现和可靠性，这个投资还是很有价值的。

好了，今天的拆解就到这里。如果你对这张卡还有什么疑问，或者想了解其他AI硬件的拆解，欢迎在评论区留言。下次我们可能会拆解一些其他的AI加速设备，敬请期待！