通俗解释：华为靠什么突破美国芯片封锁？

                
美国为了彻底封锁中国的AI技术发展，把英伟达专门给中国「特供」的性能阉割版芯片H20也给禁了。
美国商务部（BIS）还在他们的出口管制规定里加了这么三条：
不准拿美国芯片来跑中国的AI模型，否则会被警告。
要防止从其他地方买美国芯片再转运到中国。
最离谱的一条是：在全世界任何地方都不准用华为的昇腾芯片。
咱就是说，美国这手伸得有点长啊！美国最先进的芯片不卖给我们也就算了，还想封杀华为的芯片。后来美国可能是怕华为给昇腾芯片改个名字（比如叫……沈腾芯片？）来绕开美国的管制规定，所以美国商务部很快又把那条公告改成了：「发布详细指南，提醒业界使用中国先进计算芯片（包括华为昇腾芯片）的相关风险」我打开那个指南，发现里头目前只有三款华为昇腾芯片，后续可能会根据情况来增加。美国为啥这么针对华为？很可能是因为，华为已经找到了用昇腾芯片替代美国芯片的办法。前不久，华为云把384个国产的昇腾AI芯片连接在一起（我画不了那么多就画5个意思一下哈）组成的这个整体取名叫CloudMatrix384超节点。它已经能和英伟达用72张最强的GB200芯片相互连接组成的NVL72超节点打得有来有回，很多指标甚至更高。也就是，以后跑大模型，不是非得用英伟达的卡，用国产卡也可以。不过也有网友疑惑：咱们靠堆更多的卡才能打赢人家，是不是没什么技术含量啊？今天我就给大家通俗解释一下这其中的门道，以及为什么华为走的这条大规模堆卡路线更适合中国。先问个问题：两个芯片一起干同一个活，一定比一个同样的芯片更快吗？未必。因为如果这两个芯片沟通得很慢，他俩都还在分配任务或者汇总结果，一个芯片早就干完了。两个不一定比一个快，甚至十个芯片也未必更快，所以堆芯片能堆出多少实际算力，本身就是一个技术活儿。而现在大模型越来越大，几千亿甚至上万亿参数，一个卡肯定装不下。装不下怎么办呢？大多数情况是用很多张卡通过频繁通信形成一个整体，来跑一个大模型。这就会导致：一对一单挑，我可能打不过你。但不好意思，现在是「群殴」的时代，不流行单挑了。芯片能不能「堆」得起来，每一个芯片在集群里能实际发挥出百分之几的算力，关键就要看芯片之间的通信速度。那芯片之间的通信速度，往往是被什么东西卡着呢？电脑里的各种硬件，大多数时候靠一个叫PCIe的东西互联，它就相当于电脑里的普通公路。
这条路平时非常够用，但是当几个GPU（或者AI芯片）想连在一起干同一个活，要非常频繁地互传输数据，PCIe的带宽就不够用了。而且PCIe是「主从架构」，也就是CPU像主人，其他设备像随从，随从之间要相互通信，必须经过主人同意和安排——这当然也会拖慢速度。所以为了防止拖慢速度，英伟达在2014年就捣鼓出一个GPU之间专用的互联通道，叫NVLink。并以NVLink为基础做出了NVSwitch，可以让更多GPU互联。传输速度比PCIe要快十几二十倍，而且是对等互联，也就是GPU之间互联不需要经过CPU同意和安排。这也是为什么，即使英伟达给中国特供的阉割版H20芯片，性能只有美国企业能直接买到的H100的三分之一，国内企业还是抢着买。因为可以用NVSwitch高速互联，让堆卡得到的算力收益更高。不过NVLink也有两个小问题。一是只有英伟达的GPU之间可以用NVLink，GPU跟别的东西互联还是得走PCIe，而GPU干活又经常需要CPU参与，免不了还是要走PCIe，拖慢整体速度。二是NVLink有传输距离的限制。互联的GPU如果在同一块电路板上，走的是板上的线，如果是不同的电路板，通常用铜缆来连接。在高速传输的情况下，超过一米信号就急剧衰减。就像蓝牙耳机离远了就会卡顿断连——它本来就是为短距离传输而设计的。所以英伟达要堆GPU，只能尽可能压缩到小的空间里。比如像这样，72个最强的GB200芯片挤到这么一个机柜里，用NVLink互联，当成一个整体来用。这就是现阶段英伟达能交出来的最佳答卷。由于这玩意儿性能比一般的服务器厉害太多，所以它叫「超节点」。不是不想堆更多，而是目前的水平只能堆这么多。超过72个芯片，比如两个超节点要互联，通常只能走远距离传输网络比如像InfiniBand、高速以太网之类的，速度要比NVLink慢10倍。那华为是怎么做的呢？先交代一下背景啊，2019年美国开始制裁华为，当时美国企业主导的PCIe标准组织（PCI-SIG）立马就把华为的会员资格给取消了。不让用PCIe的话会很麻烦，华为被逼无奈，只能自己做一套通信方案来连接各种芯片和设备。不过也正因为是一套全新的通信方案，没有历史包袱，反而让华为可以放开手脚去发挥自己最大的优势。什么优势呢？光通信技术。华为用类似这样的光模块接到芯片上。它能把芯片产生的电信号翻译成光信号，再用光纤来传输，从而实现芯片之间的光通信。通过多路并行，带宽可以累加到每秒几百GB，比NVLink都快。而且GPU、CPU、NPU各种芯片都能互联，在架构上大家也是完全对等，不像PCIe需要以CPU为主。但最关键的是，还不受距离限制。在一个机箱里可以用。机柜之间可以用。甚至跨机房也可以用。所以能连接更多芯片形成一个更大规模的超节点，在整体上实现超越。这样一个用3166根光纤、6912个光模块来连接384个昇腾芯片，得到的CloudMatrix384超节点，就是目前华为云交出来的答卷。
根据专业分析机构SemiAnalysis的报告，华为的超节点，计算能力是英伟达超节点的两倍。以多打少的策略，让华为和中国现在拥有了超越英伟达的AI系统能力。而且384张卡的规模，让CloudMatrix384拥有了一些独特的优势。比如天然就很适合跑像DeepSeek这样的MoE（多专家）模型。道理很简单，DeepSeek V3和R1模型是由256个专家模型构成的。如果跑在72张卡组成的超节点里，一张卡肯定要挤好几个专家模型，相互抢资源。要么就用好几个72张卡的超节点，但这样又会带来通信延迟。而跑在384张卡的超节点里，一张卡跑一个专家，更简单高效。唉~谁能想到，当年被美国逼得没办法才自研的传输方案，反而成了华为云在AI时代最有力的回击。欸?那为啥英伟达不用光模块来堆更多的芯片呢？你以为我不上清华，是因为我不想吗？其实在2022年，英伟达就打算用光通信来连接256个H100芯片。但后来还是放弃了，明面上说是因为光模块太贵，功耗又太大。但其实更重要的原因是：光通信是一匹烈马，很难驾驭。光通信更容易故障，像什么插口没插紧、光纤弯得有点狠或者插头粘了点灰，各种情况都可能影响通信。相比之下，铜缆简直跟牛一样脾气好又皮实耐造。英伟达想用光通信，就得跟别的公司采购光模块光纤这些，本来就容易坏，还没法自己把控质量，后期维护也难。
所以英伟达最终决定退而求其次，继续用铜缆。

而华为表示：光通信，这个我可太熟了！

华为本来就是做通信出身，九十年代就在做网络交换机，2000年前后华为的光通信技术就已经做到国际领先。

如果把华为做过的光通信总距离连起来，估计都能绕地球十几圈了，这得积累多少经验和技术呢。
我随便举几个例子啊。比如在光通信发生故障之前，光模块经常会处于一个亚健康状态。华为云可以用AI算法，根据光模块的收发功率、电流、电压、温度来判断出光模块是不是处在亚健康状态，在故障之前就主动更换。光通信的某个通道故障发生以后，会自动用通道抗损技术来降低损失。就好比一条车道出故障，通常情况下，整条路都可能会堵车瘫痪。但华为云可以临时封闭这条道，同时协调其他车道降速，让整体继续保持通畅，让模型训练不中断。根据华为官方的说法，通过抗损技术可以大幅降低光模块的失效率，模型训练稳定40天以上不中断。另外故障发生以后，会通过动态的压测技术来快速定位是哪个节点跑得比较慢。再通过内置的一万种故障模式库来快速识别到底出了什么问题，触发对应的自愈策略，做到分钟级自动恢复。这样的例子还有很多，都是靠工程实践和踩坑积累出来的。
所以光通信，尤其是所有芯片之间都用光通信的方案，对英伟达是一匹烈马，但对于华为来说就刚刚好，过去积累的经验和能力正好用上。
至于光模块功耗大的问题，中国是全球最大的能源生产国，也是最大的清洁能源生产国，稍微多用点电，也比发展个AI技术还得看美国脸色要强吧？
所以回过头来你就会发现，英伟达靠的是更强的单卡，把算力尽量压缩到更小的空间里，而华为靠的是更强的通信，把卡的数量规模堆得更大。

这两条路线，我觉得跟中美两国的产业土壤差异有关。英伟达超强的单卡能力，最早是被美国的3D游戏和图像计算产业给卷出来的。
而华为的通信能力，是中国超高的光纤到户普及率给卷出来的。咱们国家从1991年就开始大力发展光纤通信（长途通信不再用电缆，都走光纤）现在中国光纤到户的普及率达到90%，而美国只有30%。历史发展轨迹决定了我们比对手更擅长什么，所以完全不必按照别人的节奏。走自己的路，同样可以到达山顶。
—收工—