华为轮值董事长徐直军在华为全联接大会2025上揭示了昇腾芯片的未来规划。未来三年，华为将推出多款昇腾芯片，包括昇腾950PR、950DT、960和970。其中，昇腾950PR计划于2026年第一季度发布，将采用华为自研HBM高带宽内存，并支持新的低精度数据格式，大幅提升向量算力和互联带宽。该芯片将有HiBL 1.0和HiZQ 2.0两个内存版本，分别侧重于推理Prefill和Decode性能的提升。HBM技术对于AI芯片至关重要，能显著提高AI模型训练和推理的效率。

🚀 **华为发布昇腾芯片未来三年演进规划**：在华为全联接大会2025上，华为轮值董事长徐直军首次公布了昇腾芯片的演进路线图，计划未来三年内推出多款新品，包括昇腾950PR、950DT、960和970，展现了华为在AI算力领域的持续投入和技术迭代决心。

💡 **昇腾950PR芯片亮点与发布时间**：昇腾950PR预计在2026年第一季度对外推出，其核心亮点在于采用了华为自研的HBM（高带宽内存）技术。新架构新增支持FP8/MXFP8/HIF8（1 PFLOPS）和MXFP4（2 PFLOPS）等低精度数据格式，重点提升了向量算力，并将互联带宽提升了2.5倍，为AI计算提供更强大的基础。

💾 **自研HBM内存方案与性能优化**：昇腾950PR将提供HiBL 1.0和HiZQ 2.0两个版本的华为自研HBM内存。HiBL 1.0容量128GB，带宽1.6TB/s，配合950核心，可显著提升推理Prefill（预填充）性能，优化推荐业务表现。而HiZQ 2.0容量144GB，带宽高达4TB/s，则侧重于提升推理Decode（解码）性能、训练性能以及内存容量和带宽。

🧠 **HBM技术对AI芯片的重要性**：文章强调了HBM（高带宽内存）技术对于制造先进AI芯片的关键作用。HBM通过3D堆叠技术提供超高带宽和低延迟，能够让AI芯片直接访问海量模型参数，避免传统内存带来的算力瓶颈，从而大幅提升AI模型（尤其是千亿参数大模型）的训练和推理速度，已成为高端AI芯片的标配。

快科技9月18日消息，今日举办的华为全联接大会2025上，华为轮值董事长徐直军首次公布了昇腾芯片演进和目标。

他表示，未来三年，华为已经规划了昇腾多款芯片，包括昇腾950PR、950DT以及昇腾960、970。其中昇腾950PR 2026年第一季度对外推出，该芯片采用了华为自研HBM。

根据现场公布的信息，昇腾950PR芯片架构新增支持低精度数据格式，其中FP8/MXFP8/HIF8: 1 PFLOPS，MXFP4: 2 PFLOPS，重点提升向量算力，提升互联宽带2.5倍，支持华为自研HBM高带宽内存，分为HiBL 1.0和HiZQ 2.0两个版本。

规格方面，HiBL 1.0容量128GB，带宽1.6TB/s；HiZQ 2.0容量144GB，带宽4TB/s。

其中，昇腾950PR芯片采用950核心+HiBL 1.0内存，可提升推理Prefill（预填充）性能，提升推荐业务性能。

昇腾950DT采用HiZQ 2.0内存，可提升推理Decode（解码）性能，提升训练性能，提升内存容量和带宽。

延伸阅读：

在大模型推理中，Prefill阶段负责接收完整输入数据（如文本或图像），并计算缓存。这一过程需要强大的算力支持，通常由高性能芯片完成。 该阶段强调算力而非内存带宽，因此更适合在HBM（高带宽内存）芯片上运行。相比之下，后续的Decode阶段更依赖高速内存传输和互联方案。

HBM（High Bandwidth Memory，高带宽内存）是一种基于3D堆叠技术的先进DRAM解决方案，多层DRAM芯片垂直集成，显著提升数据传输效率。具有超高带宽与低延迟、高容量密度、高能效比等优势，能协助快速处理数据密集型的AI任务。

美国国际战略研究中心（CSIS）AI专家艾伦（Gregory Allen）解释，HBM对于制造先进AI芯片至关重要，价值约占整体芯片的一半。

AI推理需频繁调用海量模型参数（如千亿级权重）和实时输入数据。HBM的高带宽和大容量允许GPU直接访问完整模型，可避免传统DDR内存因带宽不足导致的算力闲置。对于千亿参数以上的大模型，HBM可显著提升响应速度。

当下，HBM已成为高端AI芯片的标配，训练侧渗透率接近100%，推理侧随模型复杂化加速普及。

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责任编辑：朝晖

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