通信墙不破，AI Agent算力不立！华为超节点“黑科技”详解

智东西
作者 李水青
编辑 漠影

智东西9月19日报道，在9月17日‑19日举办的华为2026年全联接大会上，华为围绕灵衢互联架构及超节点集群，推出昇腾960芯片、昇腾960超节点、OceanStor M900 AI记忆存储等一系列AI基础设施新品，引起产业多方关注。

其中，“灵衢”成为贯穿所有发布、高频出现的关键词，引起了很多人的好奇。

灵衢是什么？有什么过人之处？

华为常务董事、ICT BG CEO杨超斌在主题为“灵衢互联，架构创新，构建Agentic AI算力底座”的演讲中，给出了完整答案。

简单来说，灵衢（UnifiedBus），是华为整个算力底座的统一互联总线协议。它把CPU、NPU、DPU、DDR、SSD等多种计算与存储单元统一互联起来，并进一步贯穿单机、超节点和超大规模集群。

传统互联下，十万卡集群实际算力使用率只有约20%，难以扛住AI Agent时代的计算需求。华为公布的数据显示，基于灵衢的单集群可支持100万颗AI处理器，10万卡集群的模型浮点算力利用率（MFU）从20%提升至35%。

为什么华为把这次架构创新的关键点钉在“通信”上？

这要从AI Agent时代的计算需求变化说起。

一、通信成AI Agent算力胜负手，三大挑战“逼”出灵衢架构答案

AI Agent时代，通信正在成为算力“胜负手”。

现在，模型参数规模已经从万亿级走向10万亿级，未来可能进一步达到20万亿甚至50万亿；上下文长度也从几K级来到几M级，未来可能达到几十M。与此同时，人与Agent的交互频次也远高于模型。

作为AI底层的计算系统，需要同步支持超大模型推理、高频次调用、多种工具使用、多层级信息传递与存储，面临诸多挑战。

1、通信量平方级暴涨，10万卡MFU不足20%

第一个挑战来自通信范围极速变大。数据并行域内的通信量与参数量呈近似平方关系，不可掩盖的通信时间占比成倍增加，MFU快速下降。

典型MoE模型在10万卡集群上的MFU不到20%。如何打破MFU随集群规模快速下降的趋势，成为计算系统面临的第一道难关。

2、一种算力喂不饱所有AI负载，异构协同与内存池化成刚需

第二个挑战来自AI业务负载多样化。Prefill（预填充）与Decode（解码）呈现出不同的计算特征与访存特征，因此P、D分离，用不同算力来满足。

面向未来更大模型、更低时延的推理，Decode中的Attention与FFN，由于计算与访存特征差异，用专用算力来加速可以提升效率。

同时，随着Agent应用普及，CPU与NPU配比发生变化，计算系统需要异构算力协同、内存资源池化，实现动态、高效调整。

3、上下文持续变长，旧互联撑不起多级缓存

第三个挑战是上下文持续变长带来的存储压力。无论是训练还是推理，都必须构建层次化的多级缓存架构，包括HBM、DDR、SSD分层分级，成为必然选择。

现有PCIe加RoCE网络，难以满足缓存所需要的时延与带宽需求。未来PB级的KV Cache，也需要更大的带宽、更低的时延来匹配。

可以说，通信，开始成为计算系统性能的关键。

它需要超强互联能力，支持异构算力高效协同和扩容；也需要打破物理极限，实现算力、内存等资源池化；还需要超大带宽和更低时延，保障计算系统的通信效率。

灵衢，就是华为针对这些变化给出的架构答案。

二、一套协议打通芯片到集群，灵衢四大竞争力重装算力底座

灵衢的核心，是用一套协议贯穿从芯片到集群的整个系统，把复杂协议归一，统一内存语义，消除协议转换开销。

杨超斌谈道，其竞争力可以概括为以下四个维度：

1、协议归一，统一内存语义。传统计算系统采用主从架构，服务器内部CPU和内存可以通过load/store指令直接访问，但跨节点访问通常依赖RDMA的Send/Receive消息传递。数据需要反复打包、拆包，还要进行协议转换。

灵衢要做的，就是从协议层重新组织这一过程。华为将CPU、NPU、DPU、内存、存储、网卡等核心组件统一基于灵衢协议互联，实现十几种协议归一；同时在超节点内部统一内存语义，实现全局内存统一编址。由此，其互联带宽从百GB级提升到TB级，RTT通信时延从7微秒压缩至2微秒，降低约70%。

2、多样算力，异构协同。CPU、NPU、内存和SSD等计算、存储单元通过灵衢直接对等互联，形成去中心化的平等访问方式。这样一来，计算系统可以根据不同业务需求灵活配比CPU和NPU，同时具备可扩展性，而不必受制于固定的节点结构。

3、分级存储，全局池化。随着AI模型不断变大，单颗芯片、单台服务器能够提供的内存容量越来越难满足需求。灵衢通过分级存储和全局池化，将多种混合介质纳入统一资源体系，提高内存利用率。

4、光电互联，灵活组网。当超节点从千卡走向万卡，电互联开始受到物理距离、带宽和功耗等限制。华为通过光电互联构建超高带宽、超低时延的“数据高速公路”，让算力能够从柜内向跨柜延伸。

以4096卡超节点为例，其需要56个计算柜和14个灵衢互联柜，灵衢最长传输距离超过200米。华为通过光路保护、高速光互联以及176端口、280Tb高速互联的灵衢交换设备，把单个超节点规模从1024卡扩展到4096卡。

进一步向Scale-Out扩展，4096卡超节点可以作为基本扩展单元，通过1024超大Radix扇出能力、两层CLOS以及多平面、多轨道拓扑，最终让单个集群支持100万颗AI处理器。

一位产业链人士告诉智东西，过去几年行业多在既有PCIe加RoCE体系上做优化，但Agent负载把通信、内存、存储的短板同时放大，继续在旧协议上叠补丁，收益会越来越小。

灵衢等于给AI Agent重装算力底层逻辑，满足多样化算力需求。

三、从单柜到百万卡，从超节点到一体机，满足各类Agent需求

基于灵衢，华为进一步构建了一套光电互联、多样算力、分级池化的AI Agent超节点集群。计算、存储、联接产品全面支持灵衢，模块化设计，灵活配置。

1、支撑超节点“全家桶”，昇腾960提前登场，狂卷计算效率

会上新发布的Agentic AI超节点集群由鲲鹏950超节点、昇腾960超节点、OceanStor M900记忆存储、星河UBG交换机组成。整个超节点集群，可以实现灵衢统一协议、多样化算力灵活扩展、资源分级池化，让计算效率最优。

其中，基于灵衢+NPO光引擎Hi-ONE，单个昇腾960超节点可实现4096卡规模，最大可提供8 EFLOPS FP8的算力，实现高达1PB的HBM容量，系统无故障运行的时间提升1倍，系统可用度可以达到99.8%。昇腾960风冷超节点和液冷超节点分别将于2027年Q2和Q3上市。

2、从单柜172T到百万卡：灵衢一统，分层按需弹性扩展

在Scale-Up方向，柜内灵衢交换刀片支持172T超大带宽，可实现72个昇腾处理器和18个鲲鹏处理器互联。华为还通过光互联减少柜内电缆，一个4096超节点内单柜可节省196公里铜缆，超过上海到杭州的距离。

跨柜后，灵衢交换设备拥有176个端口，每个端口达到1.6T，单机实现280T全光互联。两层CLOS组网可以构建4096卡超节点，RTT时延低至2微秒。

再向Scale-Out扩展，UBG灵衢网络交换机拥有1024超大Radix扇出能力，可支持百万卡超节点集群，支持模型参数向几十万亿演进。

由此，灵衢形成了一套从单柜、千卡、万卡到百万卡的分层分级互联体系，并能够按需弹性扩展。

3、算力存储三件套，灵衢融合出1+1+1>3

再看算力与存储，鲲鹏950超节点的计算刀片提供384个CPU核和6TB内存。单柜可提供12288个CPU核，支持192TB内存。基于灵衢，鲲鹏超节点可以实现超过150万核统一调度，以及24000TB内存全局池化、统一编址和统一访问。

昇腾960超节点计算刀片则支持8颗昇腾960 NPU，提供32 PFLOPS FP4算力、4.5TB统一内存，以及17.9TB/s灵衢互联带宽。

OceanStor M900则负责记忆存储。它通过全新的存储控制器和ASU模组，实现网络、CPU、盘控芯片“三芯合一”，单ASU模组拥有64TB容量密度，单节点访问带宽达到480GB/s。

三类硬件通过灵衢统一协议进行灵活配置，实现联动协同和全局访问。华为将这种融合效果概括为“1+1+1>3”。

4、灵衢下沉一体机：Atlas 650E双机直连，本地跑万亿模型

而在更大规模集群之外，中小场景同样在灵衢覆盖范围内。

大部分企业实际部署仍然需要风冷和轻量化方案，桌面级AI应用也在快速普及。因此，华为基于灵衢推出从1卡到8卡的系列化、多层级一体机产品和鲲鹏昇腾模组。

Atlas 650E可以通过双机灵衢直连，让16个NPU进行Full-Mesh组网，无需交换机。两台机器可以像一台一样运行，支持万亿参数模型，并通过EP16并行切分让推理吞吐提升40%以上，时延低至10毫秒，让中小企业也能在本地运行万亿参数大模型，同时保障用户体验和数据安全。

未来增加到16卡以上，其还可以继续通过灵衢互联进行平滑扩容，形成小型超节点，同时支持PD分离部署，实现异构AI算力的高效协同。

总的来说，大场景有百万卡集群，中小场景有一体机，华为要把“灵活算力”打成产业刚需。

四、开源组件加行业算子库，让生态伙伴“开箱即用”

灵衢要成为底座，不能只靠硬件。

杨超斌在演讲中回顾，去年8月5日，华为CANN全面开源开放，至今已跃升为中国开源项目活跃度第一。

目前CANN社区月活开发者已经达到5200多人，来自企业、高校等不同群体的开发者持续参与。50多家行业头部客户、伙伴及高校科研团队与昇腾合作，将行业知识和业务经验融入昇腾，已经打造26个行业专属算子库。

华为与南方电网、高校及其他伙伴一起，在社区中构建起电力仿真求解、电力负荷预测、电力装备巡检等一系列专属开源算子库，让输电线路巡检更加精准，让电网负荷预测更加高效，真正让AI落地到电力生产一线。

科大讯飞深耕AI大模型与应用技术创新，基于昇腾打造领先AI模型，开发了智能客服、办公等通用方案，金融、教育、医疗等行业场景化方案，为客户提供高质量AI解决方案。

另一侧，则是Agent开发生态。华为正在与DeepSeek Harness、OpenCode、openJiuwen等开源框架协同，打造智能管理系统、推理加速库、安全框架等Agent插件化组件，并进行全量开源。

为了进一步降低开发和部署门槛，华为还与90多家主流开源社区展开合作，覆盖算子编程、基础库搭建、模型训练微调、推理部署和强化学习等全链路场景。

可以看到，华为希望最终实现的，是“开箱即用”。这也是所谓“硅基黑土地”战略的核心逻辑。

结语：算力底座之争，华为给出“系统级加开放生态”新选择

AI时代奔涌而来，算力是这场变革的核心基石。杨超斌在演讲结尾表示，未来华为将坚持系统级技术创新，面向各行各业，构筑系列化算力底座；坚持开源开放、联合客户、伙伴和开发者，共建生态，为世界提供新的选择。

从灵衢打破通信墙，到11颗关键芯片撑起超节点，再到百万卡集群与开源生态跨越拐点，华为正以“计算加通信”的垂直整合能力，为10万亿级大模型时代构筑算力底座。

当算力供给从“硬件变现”走向“生态共赢”，AI基础设施竞争已升维为体系化能力较量。华为的硅基黑土地，正试图为智能世界提供另一种坚实选择。