目前，华为优先考虑击败NVIDIA最快的GPU的能源消耗，接下来 ，他们将尝试击败他们。
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华为由于无法使用前沿过程技术来生产其高端处理器（AI），因此必须花费数十亿美元来开发自己的GPU和EUV光刻设备范围 ，依靠蛮力 - 换句话说 ，安装比其行业竞争对手更多的处理器以实现AI的IT开发 。
为此，华为采用了多方面的策略 ，其中包括双芯片Hisilicon Ascend 910c处理器 ，光学互连以及依赖于专有软件的Huawei AI CloudMatrix 384机架尺度解决方案。整个系统的每瓦2.3倍的性能低于NVIDIA的肠道破坏GB200 NVL72，但它仍然使中国公司能够培训先进的AI型号 。
华为的CloudMatrix 384是一个机架尺度的AI系统 ，该系统由384 Ascend 910C处理器组成 ，该系统以完全光学的全能网络网络排列 。该系统跨越16个架子，包括12个计算机架，每个架子都有32个加速器和4个网络架 ，并使用6,912 800G LPO光学发电机促进高带宽互连。
与使用铜线进行互连的传统系统不同 ，CloudMatrix完全依赖于光学内部和插座连接性的光学器件，从而实现了极高的聚合通信带宽 。CloudMatrix 384是一台具有耐故障功能的企业级机器 ，设计用于可扩展性 。
在性能方面 ，CloudMatrix 384提供了大约300个pflops的密集BF16计算，这几乎是NVIDIA的GB200 NVL72系统的吞吐量的两倍（可提供约180 bf16 pflops）。尽管使用了HBM2E ，但它的总内存带宽和HBM容量高3.6倍 ，它的总内存带宽也增加了2.1倍 。由于其光学互连，该机器还具有2.1倍的规模带宽和5.3倍的规模带宽 。
但是 ，这些性能优势是有折衷的：该系统的每次失败效率低2.3倍 ，每TB/s内存带宽效率降低了1.8倍，与NVIDIA相比 ，每TB/s的效率低1.8倍 ，每TB效率降低了1.1倍。
但这并不重要，因为无论如何中国公司（包括华为）无法访问NVIDIA的GB200 NVL72 。因此，如果他们想获得AI培训的真正高性能 ，他们将非常愿意投资于华为的Cloudmatrix 384 。
归根结底 ，中国大陆的平均电价从2022年的90.70 MWH下降到2025年某些地区的56兆瓦时，因此华为CM384的用户不太可能因为电力成本而破产。因此 ，对于中国来说 ，能量丰富但先进的硅受到限制，华为对蛮力AI开发的方法（虽然不是理想）似乎效果很好。
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