华为昇腾系列 AI 处理器的为NPU，包括昇腾 910（用于训练）和昇腾 310（用于推理）等不同型号。基于这些 NPU 芯片，华为打造了一系列 Atlas 系列硬件产品，涵盖了多种服务器型号，以适应不同的应用场景。例如，Atlas 800（型号：9000）是训练服务器，可能包含不同规格的昇腾 910 芯片，如 910A、910B、910Pro 等；而 Atlas 800（型号：3000）是推理服务器，采用的是昇腾 310 芯片。

北京华为910B算力租用方案

CPU：4路48核 处理器主频 2.6GHz

处理器型号：鲲鹏920

内存：1536G

单卡算力：313TFlops ，整机AI算力约 2.4P

GPU:  昇腾910B * 8卡

本地磁盘：2*480GB SSD+2*3.2TB NVMeSSD

高速网络：RDMA  200G * 8

连接：可通过物理点对点专线 或 VPN互联网连接管理

咨询我们获取详细方案。

一、租用配置解析：

1、强大的通用计算能力：4 路鲲鹏 920 处理器，每路 48 核，共 192 核，主频 2.6GHz。鲲鹏 920 采用 7nm 制造工艺，是业界首个内置直出 100GE 网络能力的通用处理器1。其通过优化分支预测算法等一系列微架构设计，单核 SPECint_speed_base2006@GCC7.3.0 - O2 性能达到 10.8/GHz。与其他 ARM 处理器相比，内存带宽提升 46%，I/O 带宽提升 66%，网络吞吐量是业界标准 4 倍。

2、卓越的 AI 计算性能：配备 8 张昇腾 910B 显卡，单卡算力 313TFlops（FP16），总算力可达 2504TFlops（FP16）。昇腾 910B 基于达芬奇核心架构，具有强大的深度学习计算能力，在 AI 领域能够高效处理各种模型的训练和推理任务，其性能已达英伟达 A100 的 80%，且通过 “软硬协同” 优化，在政务、工业场景能跑出更高性价比。

3、高速的数据传输能力：8*200G 的 RDMA（远程直接数据存取），能够实现节点之间的高速数据传输，消除了外部存储器复制和上下文切换的开销，解放内存带宽和 CPU 周期用于改进应用系统性能，大大减少数据通信的延迟，对于多节点的分布式训练、大规模数据处理等需要频繁进行数据交互的场景非常有利。

4、充足的内存和快速的存储：1536G 的大容量内存为数据处理提供了充足的空间，能支持大规模的数据加载和复杂的计算任务。存储方面，2480GB SSD 和 23.2TB NVMe SSD 的组合，提供了快速的存储读写能力，能够满足快速存储和读取大量训练数据、模型文件以及各类应用数据的需求。

二、910B 算力服务器应用场景

1、深度学习与人工智能：在图像识别、自然语言处理、语音识别、自动驾驶等深度学习领域，该服务器可以凭借强大的昇腾 910B 算力加速模型的训练过程，缩短训练时间，提高模型的准确性和泛化能力。例如，用于训练大规模的卷积神经网络（CNN）进行图像分类、循环神经网络（RNN）或 Transformer 架构进行语言生成、目标检测模型用于智能安防中的实时监控等。同时，也适用于人工智能推理场景，如智能客服、智能推荐系统等，能够快速给出推理结果，满足实时性要求。

2、科学研究与高性能计算：在气象预测、天体物理、量子力学、分子动力学等科学计算领域，服务器的强大浮点运算能力可以进行复杂的数值模拟和科学计算。例如，模拟大气环流、星系演化、微观粒子的相互作用等，帮助科研人员深入探索自然规律和解决科学难题。

3、大数据处理与分析：结合其计算能力和存储能力，可用于大数据的存储、管理和分析。例如，对海量的用户行为数据、物联网数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，为企业决策、市场预测等提供支持。可以运行 Hadoop、Spark 等大数据处理框架，进行数据清洗、转换、聚合等操作，以及运用机器学习算法进行数据建模和预测。

4、云计算与虚拟化：可以作为云计算平台的计算节点，为用户提供强大的计算资源，支持虚拟机、容器等虚拟化技术的运行。多个用户可以共享服务器的资源，实现资源的灵活分配和高效利用，满足不同用户对计算能力、存储和网络带宽的需求，适用于企业级云计算、公有云、私有云等场景。

5、工业与政务应用：在工业领域，可用于工业自动化、智能工厂的数据分析和决策支持，例如对生产设备的运行数据进行实时分析，预测设备故障，实现预防性维护，提高生产效率和产品质量。在政务领域，可用于智慧城市建设中的交通流量预测、环境监测数据处理、公共安全视频分析等，提升城市的管理水平和服务质量。由于昇腾 910B 在政务、工业场景通过 “软硬协同” 优化具有更高性价比，因此该服务器在这些领域具有较强的竞争力