Huawei Ascend 910C
产品概述
Huawei Ascend 910C 于 2025 年 4 月开始大规模量产,双小芯片(dual-chiplet)设计,将两颗 910B 计算芯片封装在一起。800 FP16 TFLOPS 算力(约为 H100 的 60%)。在 CloudMatrix 384 系统中,384 颗 Ascend 910C 组成 16 机柜的超级系统,总 BF16 算力超过 NVIDIA GB200 NVL72。
重大里程碑(2026-06-05):深圳河套学院联合哈工大(深圳)、深圳市大数据研究院及华为等团队,依托昇腾 910C 国产 AI 算力集群,成功完成 1.6 万亿参数 DeepSeek V4 Pro 大模型全参数后训练,标志着国产 AI 芯片正式具备训练万亿参数大模型的能力。
核心规格
| 项目 | 参数 |
|---|---|
| 发布 | 2025 Q1 量产(华为 2025 全联接大会公布官方参数) |
| 架构 | Da Vinci(双小芯片) |
| 制程 | 中芯国际 SMIC 7nm N+2 |
| 小芯片数 | 2×(2× Ascend 910B 计算芯片,Chiplet 合封) |
| 显存 | 128 GB HBM2e |
| 显存类型 | HBM2e |
| 显存带宽 | 3.2 TB/s |
| 互联 | 784 GB/s(HCCS 片间互联)+ 392 GB/s UB |
| FP16 / BF16 算力 | 800 TFLOPS |
| INT8 | 1,600 TOPS |
| TDP | 600 W |
📌 TDP 口径说明:本站取 600 W(板卡 / OAM 模组满配功耗口径)作为芯片 TDP 单一权威值。芯片本体典型功耗约 310 W(百度百科引官方口径),二者差异来自「芯片裸片 vs 板卡整机」统计口径不同,不做区间取值以免污染数据。
⚠️ 其他曾记录的传闻值已剔除:「部分板卡配置 96 GB」「部分来源记 1.8 TB/s」「部分口径记 750–800 TFLOPS」「INT8 1,500–1,600 TOPS」均无一手来源支撑,已从规格表移除,仅保留华为 2025 全联接大会官方口径。
CloudMatrix 384 系统
| 项目 | 配置 |
|---|---|
| 芯片数 | 384 颗 Ascend 910C |
| 机柜数 | 16(12 计算 + 4 网络) |
| HBM 总量 | ~49 TB(128GB × 384) |
| 互联 | 全光网状,6,912 LPO 光模块 |
| 总 BF16 算力 | ~300 PFLOPS(系统级) |
厂商信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 制造商 | 华为技术有限公司 |
| 官网 | https://www.hiascend.com |
| CANN | https://www.hiascend.com/en/software/cann |
| MindSpore | https://www.mindspore.cn |
| 2025 年计划 | 80 万颗出货 |
关键特性
- 双小芯片设计:7nm 工艺堆叠
- 无中心 I/O die:2 个计算芯片直接封装
- HBM2e × 8:128 GB / 3.2 TB/s
- 通过 CoAsia、Faraday 等中介规避出口管制
DeepSeek 性能参考
- DeepSeek 测试 Ascend 910C 推理速度为 H100 的 60%(BF16)
- 不支持 FP8(NVIDIA Blackwell 2× 优势)
- 主要适用于中国市场
适用场景
- 中国市场 LLM 训练与推理
- 大模型推理部署
- 政府、国企 AI 项目
- 国产化替代
相关产品对比
- Huawei Ascend 910B - 前代
- Huawei Ascend 910D - 下一代
- NVIDIA H100 - 60% 性能对比
- NVIDIA B200 - CloudMatrix vs NVL72
数据来源
- 证券时报:华为公布昇腾AI芯片三年发展路线图 — 910C 官方参数:800 TFLOPS FP16、784 GB/s 互联、128 GB HBM、3.2 TB/s 带宽(2025 全联接大会,徐直军公布)
- 百度百科:华为昇腾910C — 制程 N+2、53B 晶体管、典型功耗约 310W
- BenchGecko:Ascend 910C 规格卡 — INT8 1,600 TOPS、HBM2e 128GB / 3.2 TB/s、8 组堆叠
- 华为昇腾官网 — 产品与 CANN 软件栈