華為釋出 Atlas 960E 超節點：業界首個 NPO 光互聯，4096 卡 8 EFLOPS
超節點：把整個叢集當成一臺機器來設計
9 月 17 日，華為全聯接大會 2026 在上海開幕。輪值董事長 David Wang 在主題演講裡釋出了 Atlas 960E 超節點，官方定位是「業界首個基於 NPO（近封裝光學）的超節點」，目標是支撐十萬億引數級模型的訓練與推理。華為同時重申了自己的 AI 戰略：以算力為中心、靠系統與架構創新立足，並通過開源開放建立生態。
理解這場釋出，要先理解「超節點」在華為語境裡的含義：它不是一臺伺服器，也不是一顆晶片，而是把大量 NPU 通過統一協議以點對點方式互聯，支援跨物理伺服器的記憶體訪問，近距用銅、遠距用光，最終讓整個叢集在軟體看來更像一臺計算機。這條路線的終點是「超叢集」——用超節點堆出十萬卡級算力。
Atlas 960E 的具體引數是：單節點最多 4096 顆 NPU，FP8 精度下 8 EFLOPS，FP4 精度下 16 EFLOPS；採用正交架構與全液冷設計；藉助 UnifiedBus 實現記憶體統一編址。華為表示，這樣的規模是面向十萬億引數模型準備的。
互聯層面，華為用了自研的統一匯流排 UnifiedBus，由它承載記憶體統一編址，讓單個超節點擴充套件到 4096 顆 NPU。這也是「超節點」與「一堆用網線連起來的伺服器」的根本區別：前者讓跨伺服器的記憶體訪問發生在同一個協議之內，軟體不必為規模變化改寫模型。相關效能指標都來自華為的釋出材料，尚無第三方獨立驗證。
Hi-ONE：5500 個光引擎替掉 48000 個光模組
光是這套系統裡最顯眼的變數。傳統做法是給每一顆 NPU 配一整套 800G 光模組，規模一上來，模組數量、功耗與故障點都會同步膨脹。華為給出的替代方案是把光引擎挪到更靠近交換晶片的位置，縮短電訊號走線，用少量引擎替代大量模組。
要理解 NPO 為什麼值得單獨講，得看光互聯在超大規模集群裡的位置。當節點數從幾百漲到幾千，電互聯的距離與功耗會迅速變得不可承受，業界因此不斷把光電轉換點向交換晶片靠近：從可插拔光模組，到近封裝光學，再到把光引擎與晶片共封裝，這條路線上的每一步都在換取更高的頻寬密度與更低的每位元功耗。華為這次把重心放在「近封裝」這一檔，並強調相關產品已經進入量產。
這臺超節點裡塞進了 5500 個 Hi-ONE 光引擎。華為稱，如果按傳統方案連線同樣數量的 NPU，需要 48000 個 800G 光模組；換成 Hi-ONE 之後，功耗降低超過 550 千瓦，系統無故障執行時間翻倍，可用度達到 99.8%。Hi-ONE 全稱 High-density Optical-interconnect-Node Engine，單引擎傳輸容量 7.2 Tbit/s，華為稱其是業界首個量產、容量最大的 NPO 產品，也是目前唯一內建光源的 NPO。
「內建光源」這幾個字值得多看一眼。光互聯的可靠性瓶頸常常不在引擎本身，而在外部雷射源的耦合與壽命管理；把光源做進引擎，理論上能簡化系統結構、減少外部光纖與聯結器，但同時對封裝與散熱提出更高要求。華為在釋出材料裡強調，Hi-ONE 做了光學、機械、電氣、電磁與熱的多物理場協同設計。
不止 AI：泰山 950 與上下文儲存
華為把這套架構從 AI 推到了通用計算。升級後的泰山 950 超節點同樣基於 UnifiedBus 全光互聯，最多支援 4096 個節點，統一記憶體池容量可達 256 TB。官方給出三個受益場景：更高密度的智慧體沙箱、更快的沙箱啟動速度，以及更好的智慧體向量檢索效能。
儲存側，華為釋出了 OceanStor M900，一款基於 UnifiedBus 的上下文儲存叢集，支援一跳直達訪問，為 L3.5 層提供 PB 級 KV cache 容量。所謂 L3.5，指向的是大模型推理中那個既不屬於視訊記憶體、也不屬於傳統主存的中間層——KV cache 隨著對話變長呈指數增長，把它放在哪裡，直接決定長上下文服務的成本。
從 51.2 萬卡到百萬卡，以及開源的 CANN
超節點之外是超叢集。華為給出的擴充套件路徑是：用 UnifiedBus 網路或 RoCE 把多臺 Atlas 960E 超節點連線起來構成超級叢集；採用兩級四平面 Clos 架構時，最多可互聯 51.2 萬顆 NPU；再疊加多軌拓撲，則可支援到 100 萬顆 NPU。
華為同時把「開源開放」列為戰略的一部分。釋出中明確提到 CANN 已完成開源開放，進入社群驅動的持續開發階段，官方說法是從「可用」走向「好用」，並稱這是昇騰生態的新拐點。對使用者來說，這意味著軟體棧的迭代節奏不再完全掌握在單一廠商手裡，而這一點恰恰是國產算力能否被外部團隊真正接納的關鍵變數之一。
該保留的懷疑同樣要說清楚。這份釋出裡幾乎全部關鍵數字——8 EFLOPS、4096 卡、99.8% 可用度、百萬卡叢集——都出自華為自己的材料，屬於產品規劃與設計目標，不等於已經在客戶現場跑滿的實測成績。超節點路線本身也還在演進中，光引擎的良率、統一編址的軟體適配、叢集級運維，都是需要時間才能驗證的部分。
不過有一點值得放在更大的背景裡看：這一代競爭的重心，正在從「單顆晶片的峰值算力」轉向「系統、互聯與軟體生態」。光互聯、統一編址、液冷、叢集規模，這些詞過去屬於基礎設施工程；如今它們直接決定一個大模型能不能被訓練出來、一次推理要花多少錢。華為選擇的路是先做好光和系統，再用開源生態拉開發者——這條路能不能走通，最終不看釋出會上的 EFLOPS，而看客戶機房裡那 99.8% 的可用度是否真的持續成立。