7nm制程工艺：性能与能效的双重突破

华为昇腾AI芯片910B采用了台积电最新的7nm制程工艺，这是目前最先进的半导体制造技术之一。相比上一代910A采用的14nm工艺，7nm工艺在晶体管密度、性能和能效方面都有显著提升。910B集成了超过500亿个晶体管，比910A增加了约60%，为更高的计算性能提供了硬件基础。

在性能方面，910B的FP16算力达到了3.2 PetaFLOPS，比910A提升了2.5倍。同时，新芯片在能效比方面也实现了重大突破，每瓦特性能提升了40%，这意味着在相同的功耗下，910B能够提供更多的计算能力。

专为AI推理优化的架构设计

昇腾910B采用了专门为AI推理场景优化的架构设计，特别针对大语言模型、计算机视觉、自然语言处理等AI工作负载进行了优化。新芯片引入了改进的NPU核心，支持更高效的矩阵运算和神经网络推理，这是AI应用中的核心操作。

在内存方面，910B配备了64GB的HBM2E内存，比910A增加了50%。更大的内存容量使得910B能够处理更大的模型和批次大小，显著提升推理效率。同时，HBM2E内存的高带宽特性也确保了数据传输的高效性。

多芯片互联技术，集群性能更强大

910B采用了改进的昇腾互联技术，支持更高效的多芯片互联。新芯片支持最多16个GPU的直接互联，总带宽达到800GB/s，比910A提升了60%。这种高带宽互联技术使得多芯片集群能够更高效地协同工作。

在集群规模方面，910B支持构建更大规模的AI推理集群。华为表示，基于910B的集群可以支持推理参数规模超过5000亿的大语言模型，这将为AI应用的进一步发展提供强大的硬件支撑。

软件生态完善，开发体验更友好

910B完全兼容华为现有的昇腾软件生态，开发者可以无缝迁移现有的AI应用。同时，华为还发布了针对910B优化的新版本CANN、MindSpore等软件库，进一步提升了开发效率。

在框架支持方面，910B支持所有主流的深度学习框架，包括PyTorch、TensorFlow、MindSpore等。华为还与各框架开发团队密切合作，确保910B能够发挥最佳性能。

应用场景广泛，推动AI技术普及

910B的发布将为多个AI应用领域带来重大影响。在大语言模型领域，910B的高性能将加速GPT、Claude等大型模型的推理和部署。在计算机视觉领域，910B能够支持更复杂的图像识别和生成任务。

在边缘计算领域，910B的高能效特性使其特别适合部署在边缘设备上，为智能摄像头、自动驾驶汽车、工业机器人等应用提供强大的AI推理能力。

供应链和产能规划，满足市场需求

华为表示，已经与台积电等合作伙伴制定了详细的产能规划，确保910B能够满足市场的旺盛需求。公司预计在2025年第四季度开始大规模出货，并在2026年实现全面量产。

在定价方面，910B的售价预计在2-3万美元之间，虽然价格较高，但考虑到其性能提升和能效优势，投资回报率仍然具有吸引力。华为还提供了灵活的租赁和云服务选项，降低用户的使用门槛。

竞争格局变化，行业影响深远

910B的发布将进一步巩固华为在AI芯片市场的地位。目前，华为在AI推理芯片市场已经占据重要份额，910B的推出将扩大这一优势。

同时，910B的发布也将推动整个AI芯片行业的技术进步。竞争对手如英伟达、AMD等公司可能会加速相关产品的研发，推动整个行业的快速发展。

未来展望：AI芯片技术的持续演进

华为表示，910B的发布是AI芯片技术发展的重要里程碑，但公司将继续投入大量资源进行技术研发。华为已经在开发下一代AI芯片，预计将在2026年发布。

随着AI技术的快速发展，对计算能力的需求将持续增长。华为将继续推动AI芯片技术的演进，为AI应用的普及和发展提供强大的硬件支撑。