昇騰950首發！華為自研HBM內存正式公布：最大144GB 帶寬4TB/s
9月18日消息，昇騰首發式今日舉辦的自研華為全聯接大會2025上，華為輪值董事長徐直軍首次公布了昇騰芯片演進和目標。存正
他表示，布最未來三年，大GB帶華為已經規劃了昇騰多款芯片，昇騰首發式包括昇騰950PR、自研950DT以及昇騰960、存正970。布最其中昇騰950PR 2026年第一季度對外推出，大GB帶該芯片采用了華為自研HBM。昇騰首發式
根據現場公布的自研信息，昇騰950PR芯片架構新增支持低精度數據格式，存正其中FP8/MXFP8/HIF8: 1 PFLOPS，布最MXFP4: 2 PFLOPS，大GB帶重點提升向量算力，提升互聯寬帶2.5倍，支持華為自研HBM高帶寬內存，分為HiBL 1.0和HiZQ 2.0兩個版本。
規格方面，HiBL 1.0容量128GB，帶寬1.6TB/s；HiZQ 2.0容量144GB，帶寬4TB/s。
其中，昇騰950PR芯片采用950核心+HiBL 1.0內存，可提升推理Prefill（預填充）性能，提升推薦業務性能。
昇騰950DT采用HiZQ 2.0內存，可提升推理Decode（解碼）性能，提升訓練性能，提升內存容量和帶寬。
延伸閱讀：
在大模型推理中，Prefill階段負責接收完整輸入數據（如文本或圖像），并計算緩存。這一過程需要強大的算力支持，通常由高性能芯片完成。 該階段強調算力而非內存帶寬，因此更適合在HBM（高帶寬內存）芯片上運行。相比之下，后續的Decode階段更依賴高速內存傳輸和互聯方案。
HBM（High Bandwidth Memory，高帶寬內存）是一種基于3D堆疊技術的先進DRAM解決方案，多層DRAM芯片垂直集成，顯著提升數據傳輸效率。具有超高帶寬與低延遲、高容量密度、高能效比等優勢，能協助快速處理數據密集型的AI任務。
美國國際戰略研究中心（CSIS）AI專家艾倫（Gregory Allen）解釋，HBM對于制造先進AI芯片至關重要，價值約占整體芯片的一半。
AI推理需頻繁調用海量模型參數（如千億級權重）和實時輸入數據。HBM的高帶寬和大容量允許GPU直接訪問完整模型，可避免傳統DDR內存因帶寬不足導致的算力閑置。對于千億參數以上的大模型，HBM可顯著提升響應速度。
當下，HBM已成為高端AI芯片的標配，訓練側滲透率接近100%，推理側隨模型復雜化加速普及。
