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華為自研HBM內存正式公布

2025-09-18
來源:快科技
關鍵詞: 華為 昇騰 HBM

9月18日消息,今日舉辦的華為全聯接大會2025上,華為輪值董事長徐直軍首次公布了昇騰芯片演進和目標。

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他表示,未來三年,華為已經規劃了昇騰多款芯片,包括昇騰950PR、950DT以及昇騰960、970。其中昇騰950PR 2026年第一季度對外推出,該芯片采用了華為自研HBM。

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根據現場公布的信息,昇騰950PR芯片架構新增支持低精度數據格式,其中FP8/MXFP8/HIF8: 1 PFLOPS,MXFP4: 2 PFLOPS,重點提升向量算力,提升互聯寬帶2.5倍,支持華為自研HBM高帶寬內存,分為HiBL 1.0和HiZQ 2.0兩個版本。

規格方面,HiBL 1.0容量128GB,帶寬1.6TB/s;HiZQ 2.0容量144GB,帶寬4TB/s。

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其中,昇騰950PR芯片采用950核心+HiBL 1.0內存,可提升推理Prefill(預填充)性能,提升推薦業務性能。

昇騰950DT采用HiZQ 2.0內存,可提升推理Decode(解碼)性能,提升訓練性能,提升內存容量和帶寬。

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在大模型推理中,Prefill階段負責接收完整輸入數據(如文本或圖像),并計算緩存。這一過程需要強大的算力支持,通常由高性能芯片完成。 該階段強調算力而非內存帶寬,因此更適合在HBM(高帶寬內存)芯片上運行。相比之下,后續的Decode階段更依賴高速內存傳輸和互聯方案。

HBM(High Bandwidth Memory,高帶寬內存)是一種基于3D堆疊技術的先進DRAM解決方案,多層DRAM芯片垂直集成,顯著提升數據傳輸效率。具有超高帶寬與低延遲、高容量密度、高能效比等優勢,能協助快速處理數據密集型的AI任務。

美國國際戰略研究中心(CSIS)AI專家艾倫(Gregory Allen)解釋,HBM對于制造先進AI芯片至關重要,價值約占整體芯片的一半。

AI推理需頻繁調用海量模型參數(如千億級權重)和實時輸入數據。HBM的高帶寬和大容量允許GPU直接訪問完整模型,可避免傳統DDR內存因帶寬不足導致的算力閑置。對于千億參數以上的大模型,HBM可顯著提升響應速度。

當下,HBM已成為高端AI芯片的標配,訓練側滲透率接近100%,推理側隨模型復雜化加速普及。


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