解讀華為“十大發明”之Scale-Up超節點：破解AI算力瓶頸

文/黃海峰的通信生活

11月11日，在北京召開的第六屆創新和知識產權論壇上，華為正式公布“十大發明”評選結果。值得關注的是，華為“Scale-Up超大規模超節點算力平臺”（以下簡稱“Scale-Up超節點”）憑借其顛覆性的架構設計與廣泛的產業影響，成功入選，備受關注。

眾所周知，當下AI算力炙手可熱。諸多科技企業競逐芯片，攻堅大模型；千億資本注入，萬億支出將啟，超算集群狂飆，創新與熱錢共燃全球算力賽場。但是更多參數的大模型訓練，遇到算力瓶頸、通信延遲、供電承壓和內存限制等核心挑戰。

為此，華為推出創新的Scale-Up超節點，成為“一個機架就是一個節點”的超大規模算力平臺，通過系統性架構創新，有效解決了制約大規模AI訓練的關鍵技術難題，為AI產業提供了核心技術底座。

我們認為，Scale-Up超節點不僅是一項技術的勝利，更是華為在AI算力基礎設施領域發起的一場范式革命，這背后隱藏著華為對AI算力瓶頸的深刻洞察與破局之道。

破局之道：AI算力從“橫向堆疊”邁向“縱向擴展”

隨著大模型參數規模從千億邁向萬億，單個芯片的性能提升已遠遠跟不上算力需求的爆發式增長。當一顆芯片不夠用時，行業傳統做法是采用橫向擴展（Scale-out）——通過堆疊獨立服務器組成計算集群，如同建設別墅區來解決住房問題。

然而，這種架構下，每個節點都是獨立的別墅，擁有自己的計算、內存和存儲資源。節點間的通信需要經過復雜的網絡協議，如同郵差在不同別墅間送信，效率低下，通信開銷巨大。隨著卡數增加，有效算力利用率不升反降。

Scale-Up超節點提供了全新的思路——縱向擴展（Scale-Up），Scale-Up系統就相當于蓋高樓，把樓蓋高之后，就可以住更多的人。具體而言，華為通過高速互聯技術將384個昇騰芯片緊密連接成一個整體，形成昇騰384超節點。

這不再是簡單的芯片堆疊，而是將原本分散的計算資源（NPU、CPU、DPU）、內存、存儲等全部池化，如同將獨立別墅的車庫、花園收歸大樓統一管理，形成巨型的共享資源池。

這一架構實現了“一切皆可池化、一切皆可對等、一切皆可組合”的理念：池化打破單節點邊界，對等互聯去除CPU中心化瓶頸，動態組合能根據任務需求靈活調配資源，最終數百個AI處理器能夠像一臺計算機一樣協同工作，從根本上破解了大規模AI計算的效率瓶頸。

技術基石：Scale-Up超節點實現三大核心技術突破

Scale-Up超節點之所以能成為“十大發明”，核心源于其在架構、硬件與軟件層面的深度協同創新，實現了三大關鍵技術突破，為極致性能筑牢根基。

突破一：內存語義通信，降低通信時延與開銷。傳統集群節點間通信需經過復雜網絡協議，存在時延高、開銷大的痛點。Scale-Up超節點通過內存語義通信技術，可直接訪問對端 NPU，大幅提升通信效率，從根本上解決了大規模計算中節點協同的效率瓶頸。

筆者認為，華為內存語義通信技術的核心價值，在于將節點間通信轉化為類本地內存訪問，這種范式轉變讓數百個昇騰芯片真正融為一體，有效算力利用率的提升對大模型訓練周期的縮短起到了決定性作用，為萬億參數模型的研發掃清了關鍵障礙。

突破二：ODSP檢測技術，提升互聯可靠性與可維護性。超節點規模龐大，對互聯可靠性和可維護性提出極高要求。Scale-Up超節點采用業界首提的基于ODSP的檢測技術，能高效準確識別鏈路故障，既保障了超大規模集群的穩定運行，也降低了后期維護成本。

其實，超大規模集群的可靠性與可維護性是一對隱性矛盾，傳統檢測方式要么誤報率高要么排查慢，一旦停機維護，對AI訓練任務的損失難以估量。華為基于ODSP的檢測技術，讓Scale-Up超節點的穩定運行有了安全閥，是其從實驗室技術走向產業化應用的關鍵。

突破三：創新供電架構，破解供配電壓力。超大規模集群運行時，尖峰功率帶來的供配電壓力極易限制算力發揮。Scale-Up超節點采用爆發式柜級供電架構，能夠平穩承接AI場景下的突發負載，從能源供給端為超節點穩定運行提供堅實保障。

AI算力集群的算力天花板，往往先受限于供配電能力。華為爆發式柜級供電架構，精準匹配了AI負載“突發式、脈沖式”的特性，為萬卡級以上超大規模集群的穩定運行提供了關鍵的能源支撐，這在行業內是極具前瞻性的工程實踐。

價值躍遷：Scale-Up超節點從技術領先到產業定義

通過攻克從架構到工程的三大技術難關，Scale-Up超節點證明了自身技術上的卓越性。然而，它能從華為眾多頂尖創新中脫穎而出，成為“十大發明”之一，更在于其超越了單一技術維度的價值，實現了從技術領先到商業成功、再到產業定義的全面跨越。

首先，無可爭議的技術領先性，為AI算力規模設定了新標桿。Scale-Up超節點不僅是全球首個實現全對等互聯的超大規模計算系統，它還將大規模集群從量變推動至質變，為應對下一代萬億參數大模型提供了迄今最堅實的算力底座。

其次，直擊行業痛點的商業價值，讓前沿技術轉化為現實生產力。Scale-Up超節點通過資源池化與內存語義通信技術，將大規模集群的算力利用率推至新高，能把大模型訓練任務從周級縮短至天級，極大地降低了千行百業擁抱大模型技術的門檻。

最終，深遠的產業影響力，重新定義了算力基礎設施的演進方向。Scale-Up超節點正在成為下一代智算數據中心的設計藍圖，其成功實踐證明了縱向擴展（Scale-Up）是突破萬卡集群瓶頸的關鍵路徑，從而在戰略層面引領了行業的技術路線選擇。

生態共振：Scale-Up超節點的落地應用與行業影響

憑借在技術、商業與產業層面的三重價值，Scale-Up超節點得以迅速走出實驗室，其影響力正在真實的產業土壤中扎根、蔓延，確立了其行業標桿的地位。

在規模部署與商業化落地上，Scale-Up超節點已從技術演示步入批量應用階段。筆者獲悉，華為Atlas 900 A3超節點已累計部署超過300套，服務覆蓋互聯網、金融、運營商、電力、制造等20余個行業的頭部客戶。

在榮譽認可方面，Scale-Up超節點獲得業界最高規格的肯定。在2025年世界人工智能大會（WAIC）上，該系統被授予大會最高榮譽——“鎮館之寶”獎。這一權威獎項不僅是對其技術領先性的背書，也代表了整個產業界對Scale-Up作為未來算力方向的高度共識。

而其背后最核心的護城河，在于華為打通了光通信這一任督二脈。對比業界普遍采用的電互聯或傳統網絡方案，華為憑借其在光芯片、光模塊和光纖傳輸上的全棧能力，突破了在可靠性、時延和傳輸距離上的根本性限制。這正是Scale-Up架構能夠從理論走向工程實踐，并敢于規劃萬卡級以上規模的底層支撐，構成了短期內難以被超越的技術壁壘。

筆者觀察：算力新時代的地基工程

Scale-Up超節點的意義遠不止于單項技術突破，它代表了AI算力基礎設施的新范式。結合華為在昇騰芯片、鴻蒙系統、光互聯等領域的全面布局，可以看出其“軟硬協同、端到端優化”的技術路線已經構建起強大的生態護城河。

這種創新也完美呼應了華為“開放驅動創新”的理念。2024年，華為新公開專利達3.7萬件，向標準組織貢獻提案超1萬篇，OpenHarmony社區吸引超8100名共建者——這些數字背后，是華為通過專利、開源、標準等多重形式推動技術開放的堅定承諾。

在AI定義的新時代，這種將頂層架構創新與底層工程實現完美結合的能力，這種以前瞻性思維重構算力根基的魄力，正是中國科技企業從跟跑、并跑到領跑的關鍵轉折。

Scale-Up超節點不僅是一座技術里程碑，更是一面旗幟，它向世界證明：在通往通用AI的道路上，中國智慧正在為全球算力基礎設施的演進，提供不可或缺的堅實底座。