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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