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国产AI芯片训练性能趋势分析报告.docx
资料介绍
国产AI芯片训练性能趋势分析报告（2024-2028）
七、三大演进路径
摩根士丹利报告总结了中国算力追赶的三条核心路径：
路径一：单颗芯片性能不足时，通过多芯片封装集成提升单卡算力。 华为昇腾950通过自研高性能内存将带宽提升至4TB/s，逻辑折叠（LogicFolding）技术使晶体管密度达238MTr/mm²。
路径二：单颗加速卡算力不足，则搭建更大规模超节点集群。 华为CloudMatrix 384超节点（384颗NPU全对等互联，单节点带宽2TB/s），曙光8000十万卡集群，阿里灵骏M890超节点。
路径三：单座晶圆厂产能不够，则持续扩充本土晶圆制造产能。 中芯国际7nm风险量产，长鑫存储HBM月产能10万片。
八、持续存在的瓶颈
尽管进步显著，国产AI芯片仍面临四项卡点：
卡点一：先进制程受限。 中芯国际7nm/5nm尚未完全量产，最先进AI芯片仍依赖台积电。国产EUV光刻机研发进度缓慢。
卡点二：HBM高端内存供给差距。 HBM3e/HBM4由SK海力士、三星、美光主导，长鑫存储HBM进入第一梯队还需18-24个月。
卡点三：CUDA生态壁垒。 CUDA拥有400万+开发者，CANN全球覆盖率不足5%。开发者迁移成本极高（PyTorch+CUDA代码需重写），生态成熟度差距约3-5年。
卡点四：超大规模训练的经验积累。 国产芯片在十万卡级集群的运维经验尚浅，故障自愈、多租户隔离等能力的工程化仍需时间。
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