GPU 智算中心

NVIDIA 与 Huawei：平台对智算中心场地的要求

场地设计参考：平台决定机柜数量、功率、制冷和面积。OS Power 按客户选定的平台测算场地。

同样功率，不同场地

1 MW IT 负载下的差异

5-29

个计算机柜，含网络和总线机柜共 14-39 个

42-101 m²

机房面积，模块化场地 492-856 m²

4.7 倍

同等功率下各平台 FP16 算力的差距

1.15-1.45

PUE：风冷与液冷之选可使项目总功率相差最多 26%

加速卡

关键参数

稠密（dense）算力，单位 TFLOPS。数据来自厂商公布值或独立技术评测。

型号	品牌	发布	显存，GB	带宽，TB/s	TDP，W	FP16 / BF16	FP8	FP4	互联	冷却
H100 SXM	NVIDIA	2022	80 HBM3	3.35	700	989	1,979	-	NVLink 4, 900 GB/s	风冷 / DLC
H200 SXM	NVIDIA	2024	141 HBM3e	4.80	700	989	1,979	-	NVLink 4, 900 GB/s	风冷 / DLC
B200 (HGX)	NVIDIA	2025	180 HBM3e	8.00	1,000	2,250	4,500	9,000	NVLink 5, 1.8 TB/s	风冷 / DLC
B300 (HGX, Blackwell Ultra) *	NVIDIA	2025 下半年	288 HBM3e	8.00	1,100	2,250	4,500	15,000	NVLink 5, 1.8 TB/s	DLC
GB200 (NVL72 内)	NVIDIA	2025	186 HBM3e	8.00	1,200	2,500	5,000	10,000	NVLink 5，72 GPU 域	DLC
GB300 (NVL72 内)	NVIDIA	2025 下半年	288 HBM3e	8.00	1,400	2,500	5,000	15,000	NVLink 5，72 GPU 域	DLC
Rubin (NVL144 内) *	NVIDIA	2026 下半年	288 HBM4	22	暂无	-	16,700	50,000	NVLink 6, 3.6 TB/s	DLC，水温最高 45 °C
Ascend 910B	Huawei	2023	64 HBM2e	1.60	400	350	-	-	HCCS	风冷
Ascend 910C	Huawei	2025	128 HBM2e	3.20	600	750	-	-	UnifiedBus, 350 GB/s	DLC（超节点内）
Ascend 950PR	Huawei	2026 年一季度	128 HiBL 1.0	1.60	900	500	1,000	2,000	UnifiedBus 2.0, 2 TB/s	DLC
Ascend 950DT *	Huawei	2026 年四季度	144 HiZQ 2.0	4.00	暂无	547	1,034	2,007	UnifiedBus 2.0, 2 TB/s	DLC

H200 SXM：计算部分与 H100 相同，显存更大。
B200：液冷版本功耗为 1,200 W 及以上。
B300：TDP 视版本为 1,100-1,400 W；部分资料称 FP16/FP8 最高达 3,500/7,000 TFLOPS，以厂商规格书为准。
GB200 和 GB300：与 Grace 处理器配对（每 2 个 GPU 配 1 个 Grace）；GB300 的电源架内置电容，每 GPU 65 J。
Rubin：NVIDIA 未公开 TDP 和机柜功率；场地测算按每柜 180 kW 估算（参考范围 120-180 kW）；FP8 和 FP4 根据整机柜参数推算（72 个封装合计 1.2 EF FP8、3.6 EF FP4）。
Ascend 910B：TDP 和 FP16 为估算值（310-400 W，320-376 TFLOPS）。
Ascend 910C：FP16 750 TFLOPS 依据 Atlas 800T A3 公开规格（8 个 NPU 合计 6 PF FP16）；各方估算区间为 626-800 TFLOPS。
Ascend 950PR 面向推理（prefill），950DT 面向训练和解码；950 系列标注的是 BF16。

能效

单位算力能耗

型号	品牌	TDP，W	FP16 / BF16，TFLOPS	W/TFLOPS FP16	显存 MB/W
H100 SXM	NVIDIA	700	989	0.71	114
H200 SXM	NVIDIA	700	989	0.71	201
B200 (HGX)	NVIDIA	1,000	2,250	0.44	180
B300 (HGX) *	NVIDIA	1,100	2,250	0.49	262
GB200 (NVL72 内)	NVIDIA	1,200	2,500	0.48	155
GB300 (NVL72 内)	NVIDIA	1,400	2,500	0.56	206
Ascend 910B	Huawei	400	350	1.14	160
Ascend 910C	Huawei	600	750	0.80	213
Ascend 950PR	Huawei	900	500	1.80	142

在系统层面（含处理器、网络和总线），独立评估给出的数据为：Huawei CloudMatrix 384 每 TFLOPS BF16 1.87 W，NVIDIA GB200 NVL72 为 0.81 W。平台能效决定了同一任务所需场地的功率、制冷和面积，因此 OS Power 按客户选定的平台测算场地，而不是按抽象的千瓦数。

测算

各平台 1 MW IT 场地

平台	形态	加速卡数	计算机柜	网络 / 总线机柜	机柜总数	单个计算机柜 kW	IT，kW	PUE	总功率，kW
NVIDIA HGX H100 (8 GPU)	8U 服务器	712	23	10	33	39	999	1.45	1,448
NVIDIA HGX H200 (8 GPU)	8U 服务器	688	22	10	32	41	993	1.45	1,440
NVIDIA HGX B200 (8 GPU)	10U 服务器	504	16	10	26	56	991	1.35	1,338
NVIDIA HGX B300 (8 GPU) *	8-10U 服务器	512	16	9	25	56	986	1.25	1,232
NVIDIA GB200 NVL72	48U 整机柜	432	6	8	14	132	871	1.20	1,045
NVIDIA GB300 NVL72	48U 整机柜	432	6	9	15	142	937	1.20	1,125
NVIDIA Vera Rubin NVL144 *	48U 整机柜	360	5	9	14	180	990	1.15	1,139
Huawei Atlas 800T A2 (8 x 910B)	4U 服务器	696	29	10	39	31	995	1.45	1,443
Huawei Atlas 800T A3 / 超节点 (8 x 910C)	服务器；超节点机柜和总线机柜	648	21	7	28	45	991	1.20	1,189
Huawei Atlas 950 SuperPoD (950DT) *	64 NPU 机柜和总线机柜	640	10	4	14	88	968	1.15	1,113

平台	FP16 / BF16，PF	FP8，PF	FP4，PF	HBM 显存，TB	机房，m²	模块化场地，m²	计算机柜重量，kg	冷却
NVIDIA HGX H100 (8 GPU)	704	1,409	-	57.0	86	822	~670	风冷，热通道封闭
NVIDIA HGX H200 (8 GPU)	680	1,362	-	97.0	83	813	~670	风冷，热通道封闭
NVIDIA HGX B200 (8 GPU)	1,134	2,268	4,536	90.7	78	686	~800	风冷或 DLC
NVIDIA HGX B300 (8 GPU) *	1,152	2,304	7,680	147.5	75	639	~800	DLC
NVIDIA GB200 NVL72	1,080	2,160	4,320	80.4	42	492	1,360	DLC，85-90% 热量由液体带走
NVIDIA GB300 NVL72	1,080	2,160	6,480	124.4	45	529	~1,400	DLC，77-87% 热量由液体带走
NVIDIA Vera Rubin NVL144 *	-	6,012	18,000	103.7	42	527	~1,500	DLC，水温最高 45 °C
Huawei Atlas 800T A2 (8 x 910B)	244	-	-	44.5	101	856	暂无	风冷
Huawei Atlas 800T A3 / 超节点 (8 x 910C)	486	-	-	82.9	84	644	~1,500-2,000	计算机柜采用 DLC
Huawei Atlas 950 SuperPoD (950DT) *	350	662	1,284	92.2	42	518	暂无	DLC

测算方法

计算单元数量取整数，且不超过设定的 IT 功率。服务器或整机柜功率另加 10% 用于网络、存储和管理；Huawei A3 超节点加 5%，因为总线已计入系统功率。
网络和存储机柜按每柜 10 kW 计。Huawei 超节点以 UnifiedBus 总线机柜代替，每三个计算机柜配一个。
密度：风冷服务器每柜 3-4 台，液冷整机柜按厂商规格。
机房：每柜（含通道）2.6 m²，液冷时另加 15% 用于 CDU 和管路。模块化场地：机房 × 1.8，每 MW 总功率另加能源单元 100 m²、制冷 120 m²（液冷）或 160 m²（风冷）、发电机 70 m²，再加 30% 通道。
总功率 = IT × PUE：风冷 1.45，混合 1.35，液冷 1.2-1.25，45 °C 水温液冷 1.15。

规模扩展

0.5、1、2 和 5 MW

平台	加速卡，0.5 MW	加速卡，1.0 MW	加速卡，2.0 MW	加速卡，5.0 MW	机柜，0.5 MW	机柜，1.0 MW	机柜，2.0 MW	机柜，5.0 MW
HGX H100	352	712	1,424	3,560	16	33	64	158
HGX H200	344	688	1,384	3,456	16	32	63	154
HGX B200	248	504	1,016	2,536	13	26	51	126
HGX B300 *	256	512	1,032	2,592	13	25	52	127
GB200 NVL72	216	432	936	2,448	7	14	31	79
GB300 NVL72	216	432	864	2,304	8	15	30	78
Vera Rubin NVL144 *	144	360	720	1,800	6	14	28	70
Atlas 800T A2	344	696	1,392	3,496	20	39	77	192
Atlas 800T A3	320	648	1,304	3,264	14	28	55	136
Atlas 950 SuperPoD *	320	640	1,280	3,264	7	14	27	68

实际配置参考：Huawei CloudMatrix 384 超节点（384 × 910C，16 个机柜）约 0.56 MW IT；NVIDIA 由 8 个 GB200 或 GB300 NVL72 机柜组成的可扩展单元（576 GPU）约 1.15-1.25 MW；Atlas 950 超节点（8,192 NPU，约 160 个机柜）约 11-12 MW（初步）。

平台对比

NVIDIA 与 Huawei 分项对比

指标	NVIDIA (H100/H200, B200/B300, GB200/GB300, Rubin)	Huawei (Ascend 910B, 910C, 950)
单卡算力	2025-2026 代产品 FP16 为 2,250-2,500 TFLOPS；Blackwell Ultra 和 Rubin 支持 FP4	FP16 为 350-750 TFLOPS（910B、910C）；2026 年 950 系列新增 FP8 和 FP4
单位算力能耗	加速卡级 0.4-0.7 W/TFLOPS FP16；GB200 NVL72 系统级 0.81 W	加速卡级 0.8-1.8 W/TFLOPS；CloudMatrix 384 系统级 1.87 W
机柜功率密度	40-57 kW（HGX），120-142 kW（NVL72），估计 120-180 kW（Rubin），后续代际最高 600 kW	20-40 kW（Atlas 800 A2，风冷），40-80 kW（超节点，液冷）
冷却方式	NVL72 和 B300 必须液冷；Rubin 起支持最高 45 °C 水温	910B 采用风冷；910C 和 950 超节点采用液冷
单一互联域规模	NVLink：单柜 72 GPU（NVL72），后续代际 144-576	UnifiedBus：384 NPU（CloudMatrix），8,192 NPU（Atlas 950）
软件生态	CUDA 是业内最普及的生态，所有框架均支持	CANN、MindSpore，支持 PyTorch；模型迁移需要适配
1 MW IT 所需机柜	5-23 个计算机柜	10-29 个计算机柜，超节点另需总线机柜
场地要点	无架空地板的承重楼板（每柜 1.4 t）、CDU、415 V 母线槽、预留 800 V DC	同等算力需要更多机柜和制冷，超节点需液冷回路和总线机柜

参考资料

平台对场地的要求

NVL72 液冷机柜（GB200、GB300）

每柜 120-142 kW，77-90% 的热量进入液体。

场地：配 CDU 的冷站，场地回路 30-40 °C，无架空地板、每柜承重 1.4 t 的楼板，415 V 母线槽。

HGX 服务器（H200、B200、B300）

每柜 40-57 kW，风冷或混合冷却。

场地：热通道封闭或背板换热器；液冷版本配 CDU。

10-14 kW 风冷服务器

每柜 3-4 台服务器，风冷。

场地：同等功率需要更多机柜和制冷；OS Power 的能源单元和储能系统可弥补并网容量不足。

2026-2027 下一代平台

NVIDIA 尚未公开 Rubin 机柜功率，参考范围 120-180 kW；允许供水温度最高 45 °C。

场地：留有余量的液冷回路，现在就预留 800 V DC 和固态变压器（SST）的空间。

资料来源

NVIDIA：H100、H200、B200、DGX B300、GB200 和 GB300 NVL72 规格书（NVIDIA Enterprise Reference Architecture）；NVIDIA 关于 800 V DC（2025.05.20）和 GB300（2025.07.28）的发布；Rubin 参数来自 GTC 2025、CES 2026。
Huawei：Huawei Connect 2025（Ascend 950/960/970 路线图），Ascend 910C、950PR、950DT、Atlas 800T A3、Atlas 900 A3 SuperPoD 公开规格；CloudMatrix 384 评估来自 SemiAnalysis（2025.04.18）。
场地参考：Vertiv RD027A（GB300 NVL72，2.5 MW）、QCT、Supermicro DLC-2、Uptime Institute。
数据截至 2026.10.16。标 * 的数值（B300、Rubin、Atlas 950）为初步数据：厂商尚未完全公开。

OS Power 不供应、不采购、不维护计算设备。平台对比依据制造商公开数据，仅用于工程基础设施计算；服务器由客户或持有许可的供应商按照适用的出口管制规定供货和进口。

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