华为海思芯片实现高算力，主要通过以下几个方面：

先进的架构设计

• 计算单元优化： 以昇腾系列采用的达芬奇架构为例，每个 AI 核心可在 1 个周期内完成 4096 次 MAC 计算。这种强大的计算单元设计，极大提升了芯片的计算能力，使其能高效处理深度学习中的矩阵运算等复杂任务。
• 多运算单元集成：集成张量、矢量、标量等多种运算单元。不同运算单元各司其职，可同时处理不同类型的数据和计算任务，实现了计算的并行化和专业化，提高了整体算力和处理效率。
• 优化分支预测算法：如鲲鹏 920 通过优化分支预测算法，能更准确地预测程序执行路径，减少指令流水线的停顿和等待时间，提高了指令执行效率，进而提升了芯片的整体算力。

采用先进制程工艺

• 提高集成度：像麒麟 9000 是全球第一款采用 5nm 工艺的 5G SoC，集成了超过 150 亿个晶体管。先进的制程工艺允许在更小的芯片面积上集成更多的晶体管，从而可以增加核心数量、优化电路设计，为提高算力提供了硬件基础。
• 降低功耗与延迟：先进制程能有效降低芯片的功耗和信号传输延迟，使芯片在高频率下稳定运行，保证了高算力的持续输出。以 7 纳米及更先进制程为例，其相比传统制程，在相同性能下能显著降低能耗，或者在相同能耗下提供更高的算力。

并行计算技术运用

• 多核架构设计：鲲鹏 920 可支持 64 个内核，通过大量的内核并行工作，能够同时处理多个任务或数据块。在数据中心等场景中，可同时为多个应用程序或用户请求提供服务，大大提高了系统的整体算力和处理能力。
• 多芯片协同：华为海思还支持多芯片协同工作，通过高速互联技术将多个芯片连接起来，形成更强大的计算集群。例如在数据中心中，多块昇腾芯片可以组成计算集群，共同完成大规模的 AI 训练和推理任务，实现算力的线性扩展。

软件与硬件深度协同

• 适配多种深度学习框架：昇腾系列芯片能无缝对接多种深度学习框架。这使得开发者可以方便地使用各种主流的 AI 开发工具和算法，充分发挥芯片的算力优势，加速 AI 模型的训练和推理过程。
• 自研软件优化：开发了异构计算架构 CANN 等基础软件，为芯片提供高效的运行环境和优化支持。CANN 可以对芯片的计算资源进行合理调度和管理，提高资源利用率，使芯片在运行 AI 任务时能够充分发挥其高算力的优势