Raft算法：保障分布式系統共識的穩(wěn)健之道
1. 什么是Raft算法？Raft 是英文”Reliable、Replicated、Redundant、And Fault-Tolerant”（“可靠、可復制、可冗余、可容錯”）的首字母縮寫。Raft算法是一種用于在分布式系統
快科技7月27日消息，今年6月，華為CEO任正非接受人民日報采訪時曾表示，芯片問題其實沒必要擔心，用疊加和集群等方法，計算結果上與先進水平是相當的。
“我們單芯片還是落后美國一代，我們用數學補物理、非摩爾補摩爾，用群計算補單芯片，在結果上也能達到實用狀況。”他說。
如今，這句話已經應驗。
7月26日，2025世界人工智能大會（WAIC）在上海世博中心啟幕，華為首次線下展出昇騰384超節(jié)點，即Atlas 900 A3 SuperPoD，該產品基于超節(jié)點架構，通過總線技術實現384個NPU之間的大帶寬低時延互聯，解決集群內計算、存儲等各資源之間的通信瓶頸。
通過系統工程的優(yōu)化，實現資源的高效調度，讓超節(jié)點像一臺計算機一樣工作。
在今年5月的鯤鵬昇騰開發(fā)者大會上，華為推出了昇騰超節(jié)點（CloudMatrix 384），成功實現業(yè)界大規(guī)模的384卡高速總線互聯。昇騰超節(jié)點具備超大帶寬、超低時延、超強性能的三大優(yōu)勢，包括多款訓練和推理產品，基于超節(jié)點創(chuàng)新架構，更好的滿足模型訓練和推理對低時延，大帶寬，長穩(wěn)可靠的要求。
本月初，華為云官微通過一段視頻展示了CloudMatrix 384超節(jié)點算力集群的威力——
384顆昇騰NPU（昇騰910C）+192顆鯤鵬CPU全對等互聯，形成一臺“超級AI服務器”；
業(yè)界大單卡推理吞吐量——2300Tokens/s；
業(yè)界大集群算力——16萬卡，萬卡線性度高達95%；
云上確定性運維-40天長穩(wěn)訓練、10分鐘快速恢復。
華為云表示，新一代昇騰AI云服務，是適合大模型應用的算力服務。
簡單來說，華為CloudMatrix并非簡單的“堆卡”，而是通過高帶寬全對等互聯（Peer-to-Peer）來設計，這也是CloudMatrix 384硬件架構的一大創(chuàng)新。
傳統的AI集群中，CPU相當于公司領導的角色，NPU等其它硬件更像是下屬，數據傳輸的過程中就需要CPU審批和簽字，效率就會大打折扣。
但在CloudMatrix384中，CPU和NPU等硬件更像是一個扁平化管理的團隊，它們之間的地位比較平等，直接通過UB網絡通信直接對話，效率自然就上來了。
今年4月份，國際知名半導體研究和咨詢機構SemiAnalysis發(fā)布專題報道稱，華為云新推出的AI算力集群解決方案CloudMatrix 384（簡稱CM384）憑借其顛覆性的系統架構設計與全棧技術創(chuàng)新，在多項關鍵指標上實現對英偉達旗艦產品GB200 NVL72的超越，標志著中國在人工智能基礎設施領域實現里程碑式突破。
據SemiAnalysis披露，華為云CM384基于384顆昇騰芯片構建，通過全互連拓撲架構實現芯片間高效協同，可提供高達300 PFLOPs的密集BF16算力，接近達到英偉達GB200 NVL72系統的兩倍。此外，CM384在內存容量和帶寬方面同樣占據優(yōu)勢，總內存容量超出英偉達方案3.6倍，內存帶寬也達到2.1倍，為大規(guī)模AI訓練和推理提供了更高效的硬件支持。
（圖片引自SemiAnalysis報道）
報道分析稱，盡管單顆昇騰芯片性能約為英偉達Blackwell架構GPU的三分之一，但華為通過規(guī)?；到y設計，成功實現整體算力躍升，并在超大規(guī)模模型訓練、實時推理等場景中展現更強競爭力。
SemiAnalysis也指出，華為的工程優(yōu)勢不僅體現在芯片層面，更在于系統級的創(chuàng)新，包括網絡架構、光學互聯和軟件優(yōu)化，使得CM384能夠充分發(fā)揮集群算力，滿足超大規(guī)模AI計算需求。
此次華為云CloudMatrix 384的發(fā)布，標志著中國在AI計算系統領域已具備與國際巨頭正面競爭的實力。
SemiAnalysis在報道中特別指出，華為的規(guī)?；鉀Q方案“領先于英偉達和AMD目前市場上的產品一代”，并認為中國在AI基礎設施上的突破將對全球AI產業(yè)格局產生深遠影響。
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