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昇腾910B vs 寒武纪MLU：国产AI芯片谁更胜一筹？
发布日期:
2025-04-01 14:17:49
本文链接
https://www.idcsp.com//help/2510.html
本文关键词
华为昇腾910B和寒武纪MLU系列（如MLU370-X8、MLU590）是国产AI芯片领域的两大重要产品，它们在性能、应用场景和生态建设等方面各有优势。以下是两者的详细对比：
性能对比
特性 华为昇腾910B 寒武纪MLU370-X8 寒武纪MLU590
架构 达芬奇架构 MLUarch03 MLUv02扩展架构
制程工艺 7nm 7nm 未明确
算力 FP16: 256 TFLOPS<br>INT8: 512 TOPS FP16: 96 TFLOPS<br>INT8: 256 TOPS FP16: 314 TFLOPS
显存容量 32GB HBM2e 48GB LPDDR5 80GB
显存带宽 392GB/s 未明确 2TB/s
功耗 350W 250W 350W
应用场景
昇腾910B：
适用于大规模AI模型训练、超算集群等高性能计算场景。
在自动驾驶模型训练中表现出色，单卡性能接近英伟达A100。
寒武纪MLU系列：
MLU370-X8适合AI训练和分布式推理，支持4卡全互联，加速比达155%。
MLU590在大规模模型训练和数据吞吐方面表现突出，适合分布式计算和云端任务。
生态建设
昇腾910B：
华为昇腾生态入选国家信创目录，享受地方政府算力券补贴。
提供丰富的开发者社区资源，如MindSpore框架、CANN软件栈，支持与TensorFlow/PyTorch无缝衔接。
寒武纪MLU系列：
支持PyTorch、TensorFlow等主流框架，提供NeuWare工具链，支持自动并行和混合精度训练。
寒武纪大学提供免费课程和认证体系，帮助开发者快速掌握开发技巧。
市场评价
昇腾910B：
在AI训练和推理任务中表现出色，尤其在大模型训练方面，性能接近甚至超过英伟达A100。
生态建设较为完善，与多家大模型厂商深度合作，支持一键式部署。
寒武纪MLU系列：
在分布式训练和推理优化方面表现优异，适合中小型企业多卡训练需求。
通过MLU-Link技术实现高效多卡互联，推理性能优化显著。
总结
昇腾910B更适合大规模AI模型训练和高性能计算场景，其强大的算力和完善的生态建设使其在这些领域具有明显优势。
寒武纪MLU系列在分布式训练和推理优化方面表现出色，尤其适合中小型企业多卡训练和边缘端低功耗推理。
总体而言，两者各有优势，选择哪款芯片取决于具体的应用场景和预算。
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