面向Ascend 950，CANN技术架构的变与不变

当前，人工智能正以前所未有的速度渗透千行百业，推动 AI 算力需求呈指数级增长，算力已成为人工智能产业发展的核心竞争力。

在此背景下，昇腾推出新一代AI芯片Ascend 950PR与Ascend 950DT。两款芯片在继承上一代优秀能力的基础上，围绕计算、通信等关键维度实现多项技术突破，涵盖NDDMA、CV融合、SIMT、UB、CCU等创新特性，大幅提升了大模型训练与推理、推荐、多模态等核心业务场景的性能与竞争力。

本文将从芯片架构、计算与通信规格、关键新特性等维度，对Ascend 950PR和Ascend 950DT进行全面、深入、细致的解析。

一、Ascend 950硬件架构

Ascend 950代际发布了两款芯片。一款是Ascend 950PR，一款是Ascend 950DT。Ascend 950PR中的PR，代表Prefill&Recommendation，此芯片面向的是Prefill和推荐场景，特点是以较低的成本，获得更高的性价比；Ascend 950DT中的DT，代表Decode&Training，此芯片面向的是Decode和训练场景，特点是更高的访存带宽，获取更高的性能。

两款芯片是基于Ascend 950 Die，与不同的Memory进行合封构成。Ascend 950 Die采用了双DIE UMA架构，双DIE间通过高速的DIE to DIE通道连接，使用户可以无感的使用2 DIE的算力，极大的提升了用户易用性。

Ascend 950PR&Ascend 950DT与前一代昇腾芯片相比，在以下几个方面进行了提升：

• AICORE子系统，采用华为自研的第三代Davinci架构，在前代架构基础上，针对当前Transformer为核心、同时兼顾推荐、多模态等多种算法趋势，从低精度算力、计算效率、易用性等方面进行了全面的提升。

  • 新增支持业界标准FP8/MXFP8/MXFP4等低数值精度数据格式，并特别支持自研的HiF8，提升训练效率和推理吞吐

  • 增加Cube-Vector融合通路，极大的提升了Cube-Vector融合算子性能

  • 大幅度提升了Vector算力，Cube:Vector算力配比达到8:1

  • 采用创新的SIMD/SIMT新同构设计，提升编程易用性

  • 支持128字节的Sector-Cache，提升离散且不连续的内存访问性能

  • 支持NDDMA高效数据访问，提升内存访问效率

• 存储子系统：950芯片的存储子系统，支持两种类型的Memory，包括高容量、低成本的HiBL 1.0，以及高访存带宽的HiZQ 2.0。采用统一的接口实现不同Memory的对接。

• IO子系统：950芯片支持UB灵衢互联，可以实现超节点系统的超高带宽、超低时延、超大规模组网需求。

  • 整芯片支持18个400Gbps端口，支持超大互联带宽

  • 支持硬化的集合通信加速单元，降低通信对访问带宽的占用，提升通信性能，并降低通信对计算的影响

  • 创新的支持UB&UBOE互联协议；同时兼容PCIE互联

  • 同时支持Load/Store的同步通信语义，和URMA异步消息通信语义

二、核的微架构改进，提升计算性能和开发易用性

在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型（LLM）、多模态AI等复杂任务对计算硬件的性能需求持续提升。昇腾AI芯片最新发布的第三代DaVinciCore架构，通过硬件能力升级与软件协同优化，在计算性能、开发者体验和能效比方面实现了持续提升。

1、算力效率革命：低精度计算+混合架构，性能提升4倍

传统的AI芯片往往受限于计算精度与数据搬运效率，而第三代DaVinciCore通过全栈数值格式创新和访存效率优化，彻底释放低精度计算的潜力：

● HiF8/FP8/MXFP8/MXFP4：支持MXFP8/4和FP8基础上，全新设计了动态位宽浮点格式HiF8，在保证精度的同时大幅降低存储与带宽需求。以HiF8为例，其采用变长前缀编码+原码阶码优化，动态范围接近FP16（-22~15），但计算效率提升2~4倍，尤其适合LLM训练与推理。

HiF8阶码分布图（锥形精度图）

● 张量-向量协同计算：单核内Cube核（张量计算）峰值算力与上一代持平，Vector核（向量计算）FP16/FP32性能翻倍，二者通过高速直连通道实现数据无缝流转，彻底解决传统AI芯片在混合计算（如FA）任务中的瓶颈问题。

增加核内CV直连高速通路示意图

● 优化核内buffer size：L0C buffer Size增加到256KB，支持Cube计算256*256 tile块，算力密度比提升20%，提升Mac效率达成90%场景的覆盖面，分布式localbuffer降低多流水并发对local buffer的访问竞争，提升流水并发的效率，两者共同提升算子性能的天花板。

2、访存效率持续优化：提升算子非对齐小Burst场景的泛化性能

● L2 Cache支持128B Sector，访存颗粒度相比上一代的512B->128B，小包场景4x带宽效率；数据访问GM支持多种L2 Control Hint，通过指令控制L2 Cache 的缓存策略，优化Cache使用效率，提升网络E2E的 Cache hit率。

non-allocate(L2 hint)典型使能场景示意图

● ND2NZ支持Advance模式，对Stride在不大于256B的场景都支持并包处理。

3、核微架构持续演进：带来多项“黑科技”级编程优化

● SIMD/SIMT混合编程：开发者可自由选择并行模式——规则计算用SIMD双发指令榨干硬件性能，复杂逻辑（如多条件分支）/小包搬运等场景切至SIMT线程级并行，代码可读性与执行效率兼得。

SIMT离散访问示意图

● NDDMA指令：传统数据搬移需硬件地址计算+访存合并，如今只需一行NDDMA指令(transpose,stride,broadcast,slice)，硬件自动完成格式转换、对齐、分块，效率提升50%以上。

NDDMA指令能力示意图

● 极简同步机制：BufferID模型取代繁琐的set/wait配对，消除分支逻辑，让多核协作代码更直观、更健壮。

新同步机制代码示例

三、基于灵衢互联，构建大规模超节点集群

Ascend 950提供比前代芯片更高的连算比，搭载先进的灵衢互联技术构建Ascend 950超节点集群，能够大幅降低通信时延、提升算力效率，有效破解大规模 AI 集群的通信瓶颈。

1. Ascend950 IO接口

1）36 Lane 按x4 Port分成9个Port

2）UB支持9 x4（两个IO-Die支持最大18 x4），并支持转发

3）Lane 32~35支持 x4 UBoE，即物理层为ETH的UB传输模式

4）0~15 Lane Comb x16 PCIe RC/EP，Ascend950可以嵌套接PCIe Device

2. 支持多种硬件拓扑

1）POD形态

• 1D fullmesh+clos拓扑

• CPU按2:8 NPU配比，64 NPU + 16 CPU

• 计算板：每D出7*X4 UB 端口组成fullmesh连接

• 交换板：通过不同的L2 SW配置，可以等效支持每D出4个端口或者8端口，作为框内板间互联或者框间互联

• 支持16/32*1825配置

2）AI server形态

RoCE

• 典配2*CPU+8*David组成1个OS节点，CPU节点支持鲲鹏及X86

• server内FullMesh：7*X4 UB口

• 出server Clos：8*X4 UB口

• 单机支持UBoE/RoCE互连，可支持多张1825网卡

3）标卡形态

• 基于X86底座，支持四卡UB互联

• 每卡3个X4 UB端口组成Fullmesh连接

• 支持第三方网卡，做参数面互联

3. 使能UB灵衢互联

灵衢互联UB（UnifiedBus，简称UB），是面向新一代智算集群打造的新型互联协议，是破解算力瓶颈、共建开放生态的重要布局。灵衢互联以“协议归一、平等协同、全局池化”为核心，打破了传统互联的层级壁垒，让CPU、NPU、存储等异构组件实现无主从直接通信，并大幅降低通信时延、提升带宽利用率。华为已开放灵衢2.0完整技术规范，推动产业协同创新。未来灵衢将持续演进，突破更大规模组网能力，携手产业伙伴构建自主可控、高效可靠的算力底座。

灵衢互联提供分层的协议栈结构，从下到上由物理层、数据链路层、网络层、传输层、事务层、功能层以及UMMU、UBFM（UB Fabric Manager）组成，如下图所示。其中，Entity为功能实体，是全局通信的基本单元；URMA（Unified Remote Memory Access）为统一远程内存访问。

灵衢协议栈

4. Ascend 950超节点

Ascend 950围绕超节点架构持续创新，将多台物理机器深度互联，重新定义了高效、稳定、可扩展的大规模有效算力新范式，并打造全系列超节点产品。

Ascend 950以灵衢互联为基础构建的超节点架构，在面向人工智能计算的多个核心业务场景，如大模型预训练、中心推理、后训练与强化学习、多模态内容等业务领域均可提供领先的系统能力，带来计算业务性能和资源利用率提升。

总结

Ascend 950PR和Ascend 950DT芯片在继承前代DaVinci架构核心设计理念的基础上，围绕计算、存储、互联三大维度实现了系统性升级，通过计算效能革新、访存效率深挖与互联架构突破三者的协同优化，面向大模型预训练、中心推理、后训练与强化学习、推荐系统、多模态内容生成等核心AI业务场景，提供了系统的软硬协同能力，为AI产业的算力需求增长提供了强有力的算力底座支撑。

直播回放链接：面向下一代硬件，CANN技术架构的变与不变_哔哩哔哩_bilibili

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