Atlas 350：Ascend 950PR 在 FP4 中性能比 H20 强大 3 倍

昇腾 950PR 上的 Atlas 350：FP4 性能与 Nvidia H20 的比较

华为宣布推出基于昇腾 950PR 芯片的 AI 加速器 Atlas 350。该设备在 FP4 格式下提供 1.56 PFLOPS 性能，据制造商称，性能是 Nvidia H20 的 2.87 倍。它针对推理进行了优化，特别是预填充阶段，配备 112 GB HBM 内存，带宽 1.4 TB/s，TDP 为 600 W。

技术规格与架构

昇腾 950PR 是中国首款原生支持 FP4 的芯片，这是一种超低精度格式，Nvidia 仅在 Blackwell 架构中实现。基于 Hopper 的 H20 不原生支持 FP4，因此直接比较带有条件性：华为在竞争对手欠缺的能力上宣称优势。

Atlas 350 配备 112 GB 高速 HBM 内存，带宽 1.4 TB/s，比 H20 多 50%。功耗为 600 W。该加速器针对推理设计，重点是预填充阶段，FP4 在 AI 工作负载中带来速度优势，同时精度保持在可接受水平。

• 内存： 112 GB HBM，1.4 TB/s
• 性能： 1.56 PFLOPS FP4
• TDP： 600 W
• 价格： 约 11.1 万元（约 1.6 万美元）
• 与 H20 比较： FP4 下 +2.87 倍（H20 无原生支持）

与 Nvidia H20 和 H200 的比较

H20 是针对中国市场的基于 Hopper 的限流版本，受出口限制影响。H20 价格在 1.5 万至 2.5 万美元之间，Atlas 350 约为 1.6 万美元。与完整 Hopper H200 相比，Atlas 价格约为其一半，但通用性较差。

关键 caveat：FP4 的优势更多是营销卖点，因为 H20 并未针对该格式优化。尽管如此，昇腾 950PR 的原生 FP4 支持标志着中国在该领域的技术突破，减少了对西方架构的依赖。

| 参数 | Atlas 350 | Nvidia H20 | Nvidia H200 |

|--------------|-----------|------------|-------------|

| 内存 | 112 GB HBM| ~75 GB | 141 GB |

| 带宽 | 1.4 TB/s | ~1 TB/s | 4.8 TB/s |

| TDP | 600 W | 400 W | 700 W |

| FP4 PFLOPS | 1.56 | 无 | 无（直至 Blackwell） |

摆脱外部供应商的独立性

华为正推动完整国产化生产周期。计划包括自研 HBM 内存高达 128 GB 和 1.6 TB/s，最大限度降低对三星和 SK 海力士的依赖风险。昇腾 950PR 使用 CANN 软件栈进行 AI 开发，完全独立于 CUDA。

芯片路线图：

• 昇腾 950DT — 2026 年第四季度
• 昇腾 960 — 2027 年底
• 昇腾 970 — 2028 年

这将实现 AI 基础设施的无外部约束扩展。

关键点

• FP4 的优势： 原生支持加速预填充推理，对中高级 AI 开发者具有实际意义。
• 内存与带宽： 112 GB HBM @ 1.4 TB/s 在大模型任务中具备竞争力。
• 性价比： 约 1.6 万美元，在特定指标上优于 H20。
• 自主性： 自研 CANN 栈和 HBM 计划减少供应商锁定。
• 比较局限： H20 不支持 FP4，实际优势取决于具体工作负载。

Atlas 350 非常适合在受制裁地区部署 AI 模型，那里 CUDA 不可用。对于资深专家而言，关键在于针对 CANN 进行优化，并在生产环境中测试 FP4。

— Editorial Team