华为计划于 11 月 21 日在长沙 2025 世界计算大会上发布这项 AI 算力突破性技术，该技术以软件创新为核心，能大幅提升算力利用率，还拥有坚实的硬件支撑，对各行业及整个 AI 产业格局都影响深远，以下是详细介绍：

核心技术亮点

跨架构算力统一调度：这项技术可整合英伟达 GPU、华为昇腾 NPU、AMD 等不同厂商的硬件，通过抽象化处理屏蔽底层差异，构建成统一算力池。它支持 128MiB 显存粒度、5% 算力粒度的精准控制，其首创的 “逻辑子池” 技术能让用户按需划分算力资源，改变了以往 “整卡独占” 造成的资源浪费问题。

智能调度与自适应管理：搭载拓扑感知调度算法的自研调度引擎，可依据硬件布局优化任务分配，再搭配 “分层通信策略” 减少数据传输延迟；同时结合 Volcano 调度框架，能保障关键业务的资源优先使用权。另外系统可自动识别 AI 训练或推理任务，针对性分配资源，让推理吞吐提升 50% 以上，还能通过弹性扩缩容让硬件持续高效运转。这些技术协同发力，将算力利用率从行业平均的 30%-40% 提升至 70%。

硬件支撑体系：该技术的落地有坚实的硬件基础，华为昇腾 910C 已实现规模化量产，这款芯片采用双芯片封装设计，算力达 800TFLOPS（FP16），HBM 容量 128GB，性能已追平英伟达 H100，成为人工智能领域大规模部署的国产芯片。此外华为还公布了昇腾 950 至 970 的芯片路线图，将以百万卡集群互联技术弥补制程差距。

多维度行业价值

降低产业成本：对企业而言，相同算力需求下硬件采购成本可降低 50%；千亿参数大模型训练成本能降低 90%，像盘古 718B 这类大模型的训练时间也会减少 20%；云服务商凭借该技术提供算力服务时，价格可降低 30%-40%，能显著增强市场竞争力。

拓宽应用场景：在科研领域，可加速基因测序、气象模拟等科研计算的突破；在产业端，能推动制造业质检、医疗影像分析等场景的智能化落地；还能降低云游戏、VR 领域的实时渲染成本，提升用户沉浸式体验。同时中小企业无需巨资采购专用硬件，借助算力资源共享就能开展 AI 相关业务，大幅降低了行业准入门槛。

战略与生态意义：该技术采用 “以软件补硬件” 的思路，绕开了芯片制造的限制，既突破了海外技术封锁，又构建起自主可控的算力生态。它还能与华为 CloudMatrix 384 超节点、盘古大模型、MindSpore 框架深度协同，搭配鸿蒙 AI 智能体生态实现跨设备算力调度，进一步巩固 “昇腾 + 鸿蒙” 的生态优势，同时也为中国 AI 产业提供了 “用得起、用得好” 的算力基础设施。