一、超节点性能突破：重新定义算力性价比

2025年可谓AI推理的爆发之年。据数据显示，从2024年初到2025年6月底，中国日均Token消耗量从1000亿激增至30万亿，短短18个月内增长了300多倍。这种指数级增长对算力基础设施提出了前所未有的挑战。

在此背景下，华为云CloudMatrix384超节点的性能数据令人震撼：

• 单卡推理吞吐能力：从非超节点方案的600 Tokens/s提升至2300 Tokens/s

• 增量Token输出时延：从100ms降低到50ms以下

• 每卡性能可达英伟达H20的三倍

从成本角度看，这意味着每小时可产出828万Token，按每小时租金15元计算，百万Token成本仅约1.8元，比业界主流GPU方案更具性价比。

二、架构创新揭秘：三大技术突破实现性能跃升

华为CloudMatrix384超节点的性能飞跃非单点优化，而是系统级全栈创新的结果。

2.1 一切可池化：打破硬件边界

CloudMatrix384通过统一的、超高性能的MatrixLink网络，将NPU、CPU、内存、网络等资源解耦，形成可独立扩展的资源池。这种设计突破了传统的"AI内存墙"，EMS弹性内存存储实现"以存强算"，彻底释放了每一颗芯片的算力。

2.2 一切皆对等：重构互联范式

与传统以GPU为中心的计算范式不同，CloudMatrix384采用全对等互联架构。将384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU通过全新高速网络MatrixLink全对等互联，形成一台拥有超大带宽、超大内存、超高算力的超级"AI服务器"。

这种设计特别适合大模型的训推任务，尤其是MoE混合架构的大模型。传统集群模式下进行推理，需在每张单卡上分配所有"专家"，导致每个"专家"只能获得少量的计算和通信能力。

2.3 一切可组合：灵活资源调配

CloudMatrix384超节点池化的所有资源，可以根据不同的任务需求，像搭积木一样进行灵活调配组合。这种架构支持"一卡一专家"模式，即每张卡只部署一个"专家"，集中处理所有相关问题，增加单次推理的批量大小，减少单位计算的调度开销，大幅提升推理效率。

三、xDeepServe框架：推理性能的关键引擎

作为CloudMatrix384超节点的原生服务，xDeepServe采用Transformerless的极致分离架构，把MoE大模型拆成可独立伸缩的Attention、FFN、Expert三个微模块。

这种架构相当于在一台CloudMatrix384上把"大模型"拆成"积木"，并分派到不同的NPU上同步处理任务。之后，再用基于内存语义的微秒级XCCL通信库与FlowServe自研推理引擎把它们重新拼成一个超高吞吐的LLM服务平台，即Tokens的"超高速流水线"。

CANN作为硬件加速计算的中间层，包含多个算子库和XCCL这种高性能通信库等组件，共同支撑AI模型的高效运行。其中，XCCL作为专为超节点上的大语言模型（LLM）服务而量身打造的高性能通信库，能够充分发挥CloudMatrix384扩展后的UB互联架构（UB fabric）的全部潜力。

四、企业实践案例：降本增效成果显著

4.1 新浪：推理交付效率提升50%以上

新浪基于CloudMatrix384昇腾AI云服务，为"智慧小浪"智能服务体系构建了统一的推理平台，推理的交付效率提升超过50%。这一提升显著降低了AI服务的运营成本，提高了用户体验。

4.2 面壁智能：推理业务性能提升2.7倍

面壁智能使用CloudMatrix384昇腾AI云服务，让"小钢炮"模型的推理业务性能得到了2.7倍的提升。这种性能提升直接转化为成本下降和服务质量提升。

4.3 三甲医院：AI影像诊断成本下降60%

某三甲医院引入了CloudMatrix384云算力技术来处理AI影像诊断，结果令人欣喜：成本下降了60%。这不仅降低了医疗成本，也让AI辅助诊断技术能够惠及更多患者。

4.4 智能驾驶：感知模型性能提升3倍

华为云围绕智能驾驶领域集中发布CloudVeo智能驾驶云服务等解决方案。多个项目的实际测试结果显示，在典型感知模型、E2E、VLA模型上，CloudMatrix384超节点可以达到或者超过H100 2.5-3倍的性能。

五、规模扩展与稳定性：支撑企业级应用

对于万亿、十万亿参数的大模型训练任务，CloudMatrix384可以通过横向扩展方式，将432个超节点连在一起，组成一个16万卡的AI集群。如果这个集群用于训练千亿参数大模型，可以同时支持1300个。

关键指标线性度（节点数量增加后性能按比例提升的能力）已经超过95%，实现了性能提升与资源扩展的比例接近1:12。

CloudMatrix384超节点昇腾AI云服务支持训推算力一体部署，如"日推夜训"模式（白天推理，晚上训练）以及"40天长稳训练、10分钟快速恢复"能力，保障长周期训练的稳定性和中断后的快速恢复。

六、架构师行动指南：如何有效利用超节点

6.1 应用场景评估

CloudMatrix384超节点特别适用于以下场景：

• 大规模MoE模型推理：充分利用"一卡一专家"模式

• 高并发推理服务：如智能客服、内容生成平台

• 混合负载环境：利用训推一体化架构实现资源复用

6.2 迁移建议

对于考虑迁移到CloudMatrix384的企业，建议采取以下步骤：

1. 工作负载分析：分析现有AI工作负载的特征，识别适合迁移的场景

2. 渐进式迁移：先从非关键业务开始，逐步迁移核心业务

3. 性能调优：利用xDeepServe架构特性重新优化模型部署

4. 成本效益评估：对比现有解决方案，计算TCO节省

6.3 成本优化策略

1. 利用训推一体：采用"日推夜训"模式提高资源利用率

2. 弹性伸缩：根据业务负载动态调整资源规模

3. 混合部署：将不同类型工作负载整合到统一平台

七、未来展望：算力架构的发展方向

华为云正在构建"全国算力一张网"，围绕贵安、乌兰察布、和林格尔、芜湖三大核心枢纽布局。在贵州已部署超40套CloudMatrix384超节点。相比去年同期，华为云整体算力规模增长接近250%，昇腾AI云服务客户从去年的321家增长到今年1714家。

未来，随着xDeepServe框架进一步发展，将把Attention、MoE、Decode全部改成自由流动的数据流，并把同样的拼图方法复制到多台超节点，让推理吞吐像铺轨一样线性延伸，最终实现吞吐量的更大突破。

结语

华为CloudMatrix384超节点代表了算力架构设计的一次范式转变：从单点优化走向系统级创新，从硬件堆叠走向智能协同，从固定配置走向灵活组合。通过三大架构创新（可池化、皆对等、可组合）与xDeepServe推理框架的完美结合，实现了单卡推理吞吐2300 Tokens/s的突破性性能。

对于企业用户而言，这意味着能够以更低成本获得更高性能的AI算力服务，大幅降低了AI应用的门槛。正如华为常务董事、华为云计算CEO张平安所言："芯片重不重要？重要。但更重要的是，能够提供客户所需要的计算结果"。

CloudMatrix384超节点不仅实现了国产算力从"能用"到"好用"的跨越2，更为整个AI产业打开了一条更加高效、普惠、可持续的技术道路。在AI推理需求预计将占到通用人工智能总计算需求70%以上的未来，这种系统级创新具有极其重要的战略意义。