杭州這座集群的看點,不只是「1,024 顆晶片」或 400 PFLOPS 的數字,而是三方把晶片、伺服器、網路與調度軟體整合為可實際交付的 AI 算力服務。
中國電信杭州分公司、中興通訊與中昊芯英,以第一代「剎那」TPU 和「泰則」智算平台建成一期系統,面向大型模型訓練、AI 推理與科學運算。報導稱,這是中國電信體系內首個大規模國產 TPU 集群部署,也是華東地區首個國產 TPU 千卡級集群。
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一期部署了什麼?
一期採用 1,024 顆「剎那」TPU,建置於中昊芯英的「泰則」平台上,整體算力規模為 400 PFLOPS。合作方稱,系統涵蓋 AI 加速器、伺服器硬體、集群網路與算力調度平台,形成全鏈路國產化架構。
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這個差異很關鍵。大型 AI 集群不是把大量加速器裝進機櫃就能發揮效能;伺服器配置、網路互連、模型軟體與排程器能否協同,直接影響使用者實際拿到的吞吐量與延遲表現。此案的重點,正是讓 TPU 不只是展示用晶片,而能成為可營運、可管理的算力服務。
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為何 Prefill–Decode 分離調度是降成本關鍵?
大型語言模型的推理通常可拆成兩個性質不同的階段:
- Prefill(預填充):處理使用者輸入的提示詞,建立模型運算所需的上下文。
- Decode(解碼生成):逐一產生回應內容的 Token(詞元)。
兩者所需的算力、記憶體與批次處理方式並不相同。將它們分離後,平台能分別配置與調度提示詞處理、逐 Token 生成的資源,而不必讓同一批裝置以單一排程同時承擔兩種工作。實際部署還需要集群編排和網路設定配合;SGLang 的 Prefill–Decode 分離服務部署文件也反映了這類系統對基礎設施整合的需求。
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杭州電信表示,經過數月軟硬體調校,包括模型版本、算子實作、伺服器配置、網路頻寬及調度方式,集群的 Token 輸出效率較年初提升超過 10 倍;百萬 Token 成本則從約人民幣 100 元降至 10 元以下。
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不過,這些數字應視為營運方公布的部署成果,而非可直接套用到所有 TPU 或推理平台的通用基準。現有報導未披露使用的模型組合、精度、批次大小、流量型態、設備使用率或成本計算方式,因此外界尚無法獨立重現,也無法與其他推理平台做嚴格的同條件比較。
三方合作,驗證的不只是晶片
此案把通常各自評估的三種能力放到同一套系統中:
- 中昊芯英提供「剎那」TPU與「泰則」平台;報導稱,「剎那」具備自研 IP 核、指令集與運算平台。
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- 中興通訊參與通訊網路、伺服器整合與集群基礎設施建置。
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- 中國電信杭州分公司則提供大規模交付與管理算力服務的營運場域。
對國產 AI 晶片來說,電信營運商環境的價值在於:測試標準不再只是晶片峰值規格,而是能否持續交付服務。資源調度、模型適配、網路行為與日常維運,都會影響客戶是否能獲得穩定、可預期的推理能力。該專案明確納入算力資源、調度、模型適配、營運管理與產業應用等層面。
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TPU 的機會,也是更難的軟體考題
TPU 是針對張量運算設計的 AI 加速器,理論優勢不只在峰值 FLOPS,也在於能否高效率執行大型模型訓練與推理中常見的大量矩陣運算。
但在集群規模下,加速器表現離不開互連、記憶體行為、集體通訊、調度、可靠性與模型軟體相容性。換句話說,國產替代不能只證明矽晶片能運作;模型、推理引擎、算子、量化方案與客戶既有工作流程,都必須能可靠地遷移與運行。
目前資料足以支持杭州集群已部署、並規劃擴建,但尚不足以證明其在各種模型和框架下,已全面追平主流 GPU 軟體生態系。相容性、穩定性與可重複驗證的成本效益,仍是下一階段最重要的觀察重點。
第二期瞄準 10,000 PFLOPS:「須臾」TPU 接棒
合作方規劃第二期改採中昊芯英第二代「須臾」TPU,總算力目標突破 10,000 PFLOPS。
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依公司公開資訊,「須臾」的混合精度浮點效能為 896 TFLOPS,8-bit 推理效能為 1,792 TOPS,額定功耗為 600 W。公司並稱,其效能約為「剎那」的 3 倍,且在同等效能下,相較傳統晶片可降低 50% 功耗;上述均屬公司公布規格與主張。
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在系統部署層面,中昊芯英表示,「須臾」可透過全光互連,在單一超節點中連接最多 2,048 顆晶片,以支援超大模型分散式訓練、多智能體協作與高併發 Token 推理等工作負載。
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這座杭州集群真正證明了什麼?
它證明的是一種從晶片延伸到平台的整合嘗試:加速器、指令集、伺服器、網路、調度和服務營運被放入同一個可落地的算力架構中。
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400 PFLOPS 一期部署與後續「須臾」擴建計畫已有多方報導;至於 Token 輸出效率提升逾 10 倍、百萬 Token 成本低於人民幣 10 元等更吸睛的指標,雖可能反映分離調度與提升利用率帶來的效益,但在基準方法與工作負載細節公開前,仍應視為營運方與專案參與者的說法,而非獨立驗證結論。
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