基于鲲鹏 + 昇腾，华鲲振宇重磅发布算力创新产品及解决方案

2023 年 7 月 26 日，华鲲振宇在北京举办产品发布会，以“中华鲲鹏振兴寰宇，昇腾万里智领未来”为主题，分享基于“鲲鹏+昇腾”的算力创新，发布全新一代算力基础设施与解决方案。

此次发布会汇聚产业精英、客户和生态伙伴，共同探讨满足数字时代多样性算力需求的未来发展方向。北京市朝阳区人民政府党组成员、副区长舒毕磊、华为计算产品线副总裁田华、华鲲振宇总裁万诤等领导出席大会并致辞。

深入场景发布四大“天”系产品 全栈创新敢于亮剑

擎天之力铸坚实算力底座——“天擎”系列高规格通用计算平台

随着应用与场景驱动需求激增，对算力基础设施提出了更多差异化的需求，本次大会，华鲲振宇正式揭开基于鲲鹏创新架构算力产品的神秘面纱，华鲲振宇研发总经理赵彦钧携华为鲲鹏计算业务副总裁马银川正式发布“天擎”系列高规格通用计算产品，最大支持 16 块 NVMe SSD，创新蝶形 IO 模组设计，最多可支持 11 个 PCIE 标准插槽，规格提升了 37%；率先支持 9 张 PCIe X8 的 NPU/GPU 加速卡，或两张全高全长双宽的训练卡，整机 AI 计算性能提升 15%以上，各项参数直指鲲鹏最高规格，为千行百业提供高密性能的算力应用平台，已规模服务于运营商、互联网、金融等行业，满足客户在不同部署场景、不同算力、不同存力需求下的计算任务，让每一次计算都能心有所想、算有所成。

深耕智算助力大模型普惠 AI——“天智”系列高密 AI 算力平台

伴随大模型带来的生成式 AI 突破，人工智能技术正在跨越重要的历史拐点，华鲲振宇也早已有了筹谋，基于昇腾 AI 计算，在多个典型应用场景进行了深入创新和升级，积极拥抱人工智能，在大模型训练场景下，推出基于昇腾的“天智”系列高密 AI 算力服务器——新一代训推一体服务器 AT800 A2，底层技术的突破为大模型的训练推理提供极致的算力输出，助推国内大模型应用广泛落地，进一步普惠 AI。基于天智训练服务器，华鲲振宇已为“蓉城 • 夔（kuí）牛”短临预测模型提供稳定“算力底座”，以成都智算中心 300P 算力为基础，实现精细化的气象预报服务。备受关注的第 31 届世界大学生夏季运动会（成都大运会）即将开赛，"夔牛"可作为赛场的一匹“黑马”，助力大运会期间的天气预测，把前沿的“黑科技”运用到大运会“智慧气象”服务中，让 AI 大模型应用于具体场景。

以恒致远令融合算力触手可及——“天恒”超融合移动平台解决方案

在边缘计算场景中，客户对计算设备部署的便利性、可移动性以及异构算力融合方面提出了更高的要求。华鲲振宇产品总经理李锐携手华为昇腾计算业务副总裁刘鑫发布业界首创鲲鹏+昇腾“天恒”超融合移动平台，应对应急救援、海上勘测、地质勘探和航拍合成等各种极端恶劣的环境场景， 具备高可靠性和稳定性，轻松完成信号处理、全景视频融合、IoT 数据采集与处理、目标检测等功能。

技术创新让数据中心极致节能——“天极”系列液冷解决方案

在国家双碳战略背景下，数据中心算力规模目前持续高速增长，能耗随之急剧扩张，以应用液冷技术为代表的绿色数据中心，成为新基建、“东数西算”的算力底座，如何降低数据中心的能耗成为整个行业技术创新的焦点。华鲲振宇超前洞察，携手华为集群计算业务副总裁王振华发布双液冷解决方案——天极 HC8000 冷板式液冷和天极 HC6000 浸没式液冷，挑战 PUE 小于 1.1，HC6000 更是基于鲲鹏+昇腾全球首发的浸没式液冷服务器，采用国产原生冷却液，具有极致节能、极稳运行、轻松运维等极致优势，为关键业务场景提供绿色低碳的强劲算力。

携手伙伴共襄成长 合力向上共建繁荣

赋予算力时代价值的，并不单纯是算力本身，而是产业上下游的合作伙伴，在本次产品发布会上，华为中国区运营商业务计算解决方案总经理张立鹏、华鲲振宇副总裁宋璇携手 20+伙伴共同发布基于华鲲振宇产品的解决方案，持续深化合作，发挥各自优势，深入场景，充分释放出“鲲鹏+昇腾”澎湃算力，给客户持续提供更具价值的解决方案与服务。

此外，华为中国区政企部件销售部总经理李国涛和华鲲振宇高级副总裁于巍波为 10+产品合作伙伴正式授牌，感谢一直以来相伴同行。面对风高浪急的国际环境，树木相依偎而生长，星辰因辉映而璀璨，华鲲振宇秉承合作共赢的理念，与关键部件供应伙伴签署长期战略合作协议，与产业伙伴携手共建多样性计算的安全、可靠、连续供应链，最大化保障客户权益，共建繁荣生态。

结语

在计算产业蓬勃发展，技术创新方兴未艾的浪潮中，华鲲振宇此次发布会的成功举办，将为数字经济的快速发展提供强有力支持，并满足市场对差异化、高效能、低碳绿色计算产品的需求。作为鲲鹏+昇腾计算产业的重要参与者，华鲲振宇将坚持技术创新和产品研发，不断推出更优质、更高效能的计算产品和解决方案，为客户和伙伴创造更大的价值，给世界多一种算力选择。