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IT 之家 9 月 18 日消息，華為 9 月 17 日在上海發布 AI 時代的全新計算架構 Peerium，稱該架構可實現百萬級處理器作為一台計算機協同工作，以滿足持續增長的 AI 算力需求。
華為介紹稱，Peerium 計算架構基於巢狀平行、統一記憶體尋址和平等互聯，實現百萬級處理器的強擴展能力，徹底突破了馮·諾依曼單機架構的限制。
同時，該架構提出 Nested BSP（巢狀批次同步平行，一種將平行計算任務分層遞迴組織的計算範式），突破了傳統圖靈範式的限制。
華為表示，Peerium 架構顛覆了長久以來的主從架構。馮·諾依曼體系結構要求計算機按程式順序執行，運算器、控制器、儲存器、輸入與輸出系統各司其職，主從關係貫穿其中。
其中，靈衢是實現 Peerium 架構的關鍵互聯技術。華為介紹稱，靈衢基於一個開放協議，可無限擴展地聯接 CPU、NPU、記憶體、SSD、網卡和交換器，實現計算、儲存與網路的平等互聯。
Atlas 950 超節點是 Peerium 計算架構的首代產品。華為稱，25.6 萬卡 Atlas 950 超節點叢集已在部署中，基於 NPO 的 Atlas 960 系統正在測試中。
華為輪值董事長徐直軍表示：「AI 時代，華為基於開創的 Peerium 計算架構，持續打造滿足客戶訓練和推理需求的超節點和叢集，讓算力無處不在，讓智慧無所不及。」
IT 之家附論文網址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.16787
編按：本文綜合整理自 IT 之家（ithome.com）2026 年 9 月 18 日報導〈華為開創 Peerium 計算架構：突破傳統圖靈範式與馮·諾依曼單機架構的限制〉，並加入 Siami 編輯部觀點與分析。原文連結：https://www.ithome.com/1/003/910.htm。其他參考來源：路透社 https://www.reuters.com/world/asia-pacific/chinas-huawei-launch-two-new-ai-chips-2027-2026-09-17/、華為官方新聞 https://www.huawei.com/cn/news/2026/9/new-computing-architecture-peerium。
什麼是 Peerium 架構
Peerium 並非單一晶片，也不是新一款 NPU 的命名，而是華為在「算力成為 AI 時代瓶頸」這個命題下，提出的一整套叢集級運算藍圖。
傳統 AI 訓練叢集依賴馮·諾依曼架構的延伸：每台伺服器是一台完整的電腦，內含 CPU、記憶體、加速卡；伺服器之間再用乙太網路或 InfiniBand 連接，靠 NCCL 之類的集體通訊函式庫維持同步。這種模式在數千張加速卡等級還算順暢，但規模拉到萬卡以上時，效能與擴展性都會遭遇瓶頸。
華為在發布會上把這道瓶頸命名為「馮·諾依曼單機架構的限制」，並提出三項對應的解法：
- 巢狀平行（Nested BSP）：把整個叢集切成多個「超節點」，每個超節點內部執行 BSP 同步，跨超節點再做鬆耦合同步，避免同步成本隨整體規模失控。
- 統一記憶體定址：整個超節點共用一個邏輯記憶體空間，開發者像寫單機程式那樣分配 tensor，不必擔心資料實際落在哪張加速卡。
- 平等互聯（靈衢 UnicomLink）：CPU、NPU、記憶體、SSD、網卡、交換器對等通訊，沒有主從關係。
這三項加在一起，目標是把「一台電腦」的邊界從機櫃擴大到整個叢集。
為什麼這件事重要
AI 算力競爭的焦點，已經從「誰能買到最多 GPU」轉向「誰能把更多 GPU 串起來還能穩定跑」。NVIDIA 真正的護城河不是 H100、Blackwell 這些晶片本身，而是 NVLink、NVSwitch、InfiniBand、CUDA、NCCL 這整套叢集級基礎設施。
華為這次出手的訊號有三個：
- 不再單獨賣 NPU，而是賣整套叢集：Atlas 950 不是加速器，而是 25.6 萬張卡綁在一起的「一台電腦」。
- 擁抱開放協議：在中國半導體被制裁的當下，自己定義標準才能不被人卡脖子。
- 時間點很微妙：9 月 17 日選在上海華為全聯接大會前一天，明顯是衝著 NVIDIA 9 月底 GTC Washington 而來。
對台灣與全球 AI 供應鏈而言，這代表兩件事：
- 客製化 AI 晶片 + 自有互聯架構正在從實驗室概念變成客戶願意付錢的產品。鴻海、廣達、緯穎這些幫 NVIDIA 與 AMD 做白牌伺服器的廠商，未來可能也會接到「全套方案」訂單。
- CUDA 的護城河被侵蝕的速度可能比預期快。當華為、Tenstorrent、Cerebras 都推出自己的叢集抽象層，開發者被迫重新思考「模型平行 + 硬體平行」的介面該長什麼樣。
數據解讀與質疑
幾個必須誠實面對的問題：
1. 25.6 萬卡這個數字是怎麼算的？
華為沒有公布單顆 NPU 的具體型號與算力（TOPS 或 FLOPS）。所謂 25.6 萬卡，是指 Ascend 系列加速卡的總數量，不是直接拿來跟 NVIDIA Blackwell B200 對標。實際叢集利用率、訓練吞吐量、與 H100/MI300 的等效比較，華為目前沒有公開 benchmark 數據。
2. Nested BSP 並非全新學術概念。
BSP 模型在 1990 年代由 Valiant 提出，Google 的 Pregel、Apache Giraph、華為自家的 MindSpore 都用過 BSP 變體。華為的創新在於把 BSP 巢狀化並硬體化到互聯層，這的確是工程突破，但學術原創性有限。
3. 靈衢的「開放協議」是什麼標準？
目前沒看到華為提交 IETF、IEEE 或其他標準組織的紀錄。沒有第三方路由器、白牌交換器可以互通，這個「開放」目前只是相對於 NVIDIA 的「封閉」而言。等到真正有合作廠商加入（Broadcom、Mellanox 之外的玩家），才能驗證「開放」是不是行銷用語。
4. 學術論文 arXiv:2609.16787 的可重現性。
IT 之家附了 arXiv 連結，但論文 9 月 17 日才上架，目前沒有獨立的第三方重現實驗。要等 ICLR、NeurIPS 2026 的審稿結果出爐，才能判斷 Peerium 的設計是否禁得起學界檢驗。
短中期時間表
| 時間 | 預期事件 |
|---|---|
| 2026 Q4 | 華為首批 Atlas 950 商用交付（中國客戶為主） |
| 2027 Q1 | 昇騰 960 提前發布（華為輪值董事長汪濤已宣布） |
| 2027 H1 | 靈衢協議可能提交 IEEE / OCP 標準組織 |
| 2027 下半年 | NVIDIA Vera Rubin（200GW 級）正面對決華為 Peerium 叢集 |
結論
Peerium 不是「中國版的 NVIDIA」，而是華為押注「叢集即電腦」這個典範轉移的具體實踐。它的成敗不在單顆晶片的峰值算力，而在互聯、記憶體一致性、軟體棧三個層面的整體工程能力。
短期內，華為的主要客戶仍在中國（受制裁限制下別無選擇）；中期若靈衢真的走向開放，這條路線有可能成為 NVIDIA 之外，第二條可規模化的 AI 算力底層。
參考資料
- IT 之家原文：https://www.ithome.com/1/003/910.htm
- 路透社報導：https://www.reuters.com/world/asia-pacific/chinas-huawei-launch-two-new-ai-chips-2027-2026-09-17/
- 華為官方新聞稿：https://www.huawei.com/cn/news/2026/9/new-computing-architecture-peerium
- 華為全聯接大會 2025 主題演講（Atlas 950 基礎）：https://www.youtube.com/watch?v=QT88jvg3AYg
- arXiv 論文：https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.16787