Atlas 800 训练服务器（9010）

Atlas 800 训练服务器（型号 9010）是一款 4U 机架式 AI 训练服务器，基于 Intel® Cascade Lake CPU + 华为昇腾 910 处理器 打造，面向深度学习模型训练与大规模 AI 数据中心集群场景，具有高算力密度、高能效比、高网络带宽的特点。本平台的训练算力底座即采用这款服务器。

1. 整机规格

项目	规格
外形	4U 机架式服务器
CPU	2 × Intel® Cascade Lake（Xeon Gold 系列）
AI 处理器	8 × 昇腾 910（2 块 NPU 板，每块 4 颗）
整机 AI 算力	约 2.24 PFLOPS @ FP16（标称）
内存	24 × DDR4 DIMM（每 CPU 12 根）
高速网络	8 × 100GE RoCE v2 接口
NPU 互联	HCCS 片间高速互联
散热	风冷（部分形态支持液冷）
电源	冗余电源

为什么是 8 颗 NPU

整机的 8 颗昇腾 910 通过片间高速互联（HCCS）组成一个计算整体，配合 8 个 100GE RoCE 端口，既能在单机内做 8 卡并行训练，也能多台服务器组网扩展到大规模集群。这正是「分布式训练」在硬件上的基础。

2. 型号 9010 与 9000 的区别

Atlas 800 训练服务器有两个常见型号，NPU 都是昇腾 910，区别在 CPU：

型号	CPU	架构
9010（本平台）	Intel® Cascade Lake	x86
9000	华为鲲鹏 920	ARM（国产化）

对上层 PyTorch / CANN 使用者而言，两者的 NPU 开发体验一致；型号差异主要影响底层 CPU 指令集与生态。

3. 组网与扩展

• 单机 8 卡：整机内 8 颗昇腾 910 通过 HCCS 高带宽互联，适合单机多卡数据并行 / 模型并行训练。
• 多机集群：通过 8 × 100GE RoCE v2 端口横向组网，多台 Atlas 800 可扩展为大规模训练集群。
• 下一步：算力之上的软件如何调度这些 NPU，见 硬件使能 CANN。