Huawei Ascend 920：4 Tbps 国产最高带宽 + 3× H20 算力的国产替代
· 5 min read
Huawei Ascend 920（昇腾 920） 于 2025 H2 大规模量产，是中国国产 AI 芯片的重大突破。本文将分析其规格、与 NVIDIA H20 的对比、CloudMatrix 384 Ultra 系统，以及对中国 AI 产业的意义。
核心规格
| 项目 | Ascend 910C | Ascend 920 | 提升 |
|---|---|---|---|
| 架构 | Da Vinci v3 | Da Vinci v4 | 新一代 |
| 制程 | 7nm | 6nm（SMIC 国产） | 更先进 |
| 小芯片数 | 2×（双 die） | 2× | 同 |
| HBM 容量 | ~128 GB | ~96 GB | 略降 |
| HBM 带宽 | 3.2 Tbps | 4 Tbps | 1.25× |
| BF16 算力 | 780 TFLOPS | 900+ TFLOPS | 1.15× |
| FP16 算力 | 1,560 TFLOPS | 1,800 TFLOPS | 1.15× |
| INT8 算力 | 3,120 TOPS | 3,600 TOPS | 1.15× |
| TDP | ~310 W | ~400 W | +29% |
| 发布时间 | 2025-04 | 2025 H2 | — |
4 Tbps 带宽 = 国产最高 HBM 带宽，比 Ascend 910C 提升 25%。900+ BF16 TFLOPS 算力也超过 910C。
Ascend 920 vs NVIDIA H20（对标）
NVIDIA H20 是 NVIDIA 在美国出口管制下专门为中国市场设计的"合规"AI 芯片：
| 指标 | Ascend 920 | NVIDIA H20 |
|---|---|---|
| 定位 | 国产替代 | 中国合规 AI 芯片 |
| 制程 | 6nm（SMIC） | TSMC 4N（受限后部分国产） |
| 显存 | ~96 GB | 96 GB HBM3 |
| 显存带宽 | 4 Tbps | 4.0 Tbps |
| BF16 算力 | 900 TFLOPS | 296 TFLOPS |
| BF16 算力比 | 3× | 1×（基准） |
| 互联 | HCCS 1.2 Tbps | NVLink 900 GB/s |
| 软件 | CANN + MindSpore | CUDA（受限） |
| 进口合规 | ✅ 国产 | ⚠️ 美国出口管制 |
💡 Ascend 920 在 BF16 算力上显著领先 H20（3 倍），且 4 Tbps 带宽与 H20 持平。这是国产替代的关键胜利。
CloudMatrix 384 Ultra 系统
Ascend 920 将被用于 CloudMatrix 384 Ultra 超节点系统：
| 项目 | 配置 |
|---|---|
| 芯片数 | 384 颗 Ascend 920 |
| 机柜数 | 16（12 计算 + 4 网络） |
| HBM 总量 | ~36 TB（96GB × 384） |
| 互联 | 全光网状，8,000+ LPO 光模块 |
| BF16 算力（系统） | ~345 PFLOPS（推测 900 × 384） |
| TDP（系统） | ~150 kW |
CloudMatrix 384 Ultra 系统级 BF16 算力 ~345 PFLOPS ≈ NVIDIA GB200 NVL72 集群（~144 PF FP8 dense）的 2.4 倍。
为什么 920 是国产替代关键胜利？
1. 算力首次超越 H20
| 时期 | 国产 | NVIDIA 中国版 | 倍数 |
|---|---|---|---|
| 2023 | 910B = 320 TFLOPS | H20 = 296 TFLOPS | 1.08× |
| 2024 | 910B = 320 TFLOPS | H20 = 296 TFLOPS | 1.08× |
| 2025 H1 | 910C = 780 TFLOPS | H20 = 296 TFLOPS | 2.6× |
| 2025 H2 | 920 = 900 TFLOPS | H20 = 296 TFLOPS | 3.0× |
2025 H2 起，国产 AI 芯片算力首次稳定超越 H20 三倍。
2. 6nm SMIC 国产工艺
Ascend 920 采用 SMIC N+1 / N+2 6nm 工艺：
- ✅ 完全自主可控
- ✅ 不受美国出口管制
- ⚠️ 良率和成本仍逊于 TSMC 4N
3. 4 Tbps 国产最高 HBM
Ascend 920 的 4 Tbps HBM 带宽：
- 国内首次达到 4 Tbps 级（之前最高 3.2 Tbps）
- 与 H20 持平
- 推测使用 CXMT 长鑫存储 HBM3 或自研 HBM
4. CANN + MindSpore 软件栈
- CANN 8.x（Compute Architecture for Neural Networks）：类比 CUDA
- MindSpore 2.4+：Huawei 自研 AI 框架
- PyTorch 2.3+ MindSpore 后端：兼容 PyTorch
- vLLM 0.7+ Ascend 后端：低延迟推理
- ONNX-Runtime Ascend 后端：跨框架推理
- Atlas 900/950 系列服务器：OEM 整机
中国市场部署现状
已规模化客户
| 客户 | 应用 |
|---|---|
| 中国移动 | 大模型训练（9 9.8 亿客户） |
| 中国电信 | 智能客服 + 业务洞察 |
| 中国联通 | 政务 + 行业 AI |
| 国家电网 | 电网调度 + 故障预测 |
| 中国石油 | 勘探 + 物流优化 |
| 各大银行 | 风控 + 反欺诈 |
| 互联网公司（百度、阿里、腾讯） | LLM 推理 |
行业布局
- 政府：100% 国产化要求
- 金融：政策性要求国产
- 电信：HBM 国产化进度快
- 能源：HBM 国产化进度快
- 互联网：部分敏感业务国产化
- 教育 / 医疗：渐进国产化
局限与挑战
| 局限 | 影响 |
|---|---|
| FP8/FP4 支持 | Ascend 920 仍以 BF16/FP16 为主，FP8 优化中 |
| HBM 容量 | 96 GB 低于 NVIDIA Rubin R200 288 GB / AMD MI400 432 GB |
| CUDA 兼容性 | CANN 8 仍需迁移，CUDA 应用直接运行受限 |
| SMIC 6nm 良率 | 比 TSMC 4N 良率低 10-20% |
| HBM 来源 | CXMT 长鑫 HBM 产能有限 |
| 互联带宽 | HCCS 1.2 Tbps 远低于 NVLink 6 (3.5 TB/s) |
与同期国产芯片对比
| 厂商 | 芯片 | BF16 算力 | HBM 带宽 | 量产时间 |
|---|---|---|---|---|
| Huawei | Ascend 920 | 900 TFLOPS | 4 Tbps | 2025 H2 |
| Huawei | Ascend 910C | 780 TFLOPS | 3.2 Tbps | 2025-04 |
| Cambricon | 思元 590 | ~480 TFLOPS | 2.4 Tbps | 2024 |
| Moore Threads | MTT S5000 | ~250 TFLOPS | 1.6 Tbps | 2024 |
| Biren | BR104 | ~300 TFLOPS | 1.6 Tbps | 2024 |
| Iluvatar | CoreX Bi-150 | ~200 TFLOPS | 1.2 Tbps | 2024 |
Huawei Ascend 920 在国产 AI 芯片中保持明显领先。
详细产品页
- Huawei Ascend 920 完整规格
- Huawei Ascend 910C（前代）
- Huawei Ascend 910B（初代量产）
- Huawei Ascend 910D（高端）
- NVIDIA H100 NVL（对标）
- AMD MI300X（海外替代）
- 未来路线图
总结
Huawei Ascend 920 是 2025 H2 中国 AI 芯片的关键胜利：
- 900+ BF16 TFLOPS = 3× H20——首次稳定超越 H20 三倍
- 6nm SMIC 国产——自主可控
- 4 Tbps 国产最高 HBM 带宽——HBM 国产化突破
- CloudMatrix 384 Ultra 系统——单系统超越 GB200 NVL72
- CANN + MindSpore——软件生态完善
2025 H2 起，中国 AI 产业进入**"国产芯片可独立支撑大规模 AI 应用"**的新阶段。