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9 月 17 日华为在上海举行的全联接大会不知道有多少朋友关注了，这个大会信息量还是很大的，整体来说就是对我们的 AI 发展有些利好。
在这个全联接大会，华为发布了一个名为 Peerium 计算架构的全新体系。官方口径非常大胆，该架构能让百万级处理器作为一台计算机协同工作，并称其“突破了图灵范式，提出了 Nested BSP，突破了冯·诺依曼单机架构，颠覆了长久以来的主从架构”。
消息一出，科技和媒体圈都炸了锅，难道是“我们课本里学了几十年的计算机基础理论，要被改写了吗？”
哎，这里边到底是啥情况，先别急着下结论。通过阅读本文，我们来看看华为是真的“突破冯·诺依曼架构”了吗？Peerium 的创新到底在哪里？这种架构可行吗？会成为主流吗？
什么是冯·诺依曼架构？
很多人可能并不清楚冯·诺依曼架构，我们先来大致了解一下它。
简单来说，冯·诺依曼体系结构的要点是计算机采用二进制数制，按照程序“顺序执行”，系统由运算器、控制器、存储器、输入和输出五部分组成，主从关系贯穿其中。从 ENIAC 到如今最先进的计算机，基本都沿用这一架构。
但请注意华为的措辞，是“突破了冯·诺依曼单机架构”，不是“推翻冯·诺依曼体系”，更不是抛弃了冯·诺依曼体系。
文章配图参见我的公众号：https://mp.weixin.qq.com/s/dtxI4bozFt9uMO6qqtfmWw。
这中间的差别很关键。冯·诺依曼体系描述的是单台计算机内部如何组织计算与存储；而华为做的事情，是把“一台计算机”的边界本身给抹掉了。
华为突破的究竟是什么？
假设过去你有一百块 GPU，本质上就是一百台各自为政的机器。各自带自己的内存，数据要靠网络拷贝来拷贝去，一台主机管控全部节点，这就是“主从架构”。而 Peerium 的目标是逻辑上把百万级处理器融合成“一台更大的计算机”，所有芯片共享同一个内存地址空间，地位对等，协同工作。
换句话说，华为没有推翻“单机内部”的冯·诺依曼原理，而是在“集群层面”重新定义了“单机”。如果说冯·诺依曼解决的是“一台机器内部怎么算”，Peerium 解决的就是如何让“一百万台机器如何表现得像一台机器”。这个表述是否算“突破”，见仁见智，但它确实切中了当下 AI 算力最痛的点。
对应的“突破”也好，创新也好，arXiv 上有一篇编号为 2609.16787 的论文，标题是《嵌套并行冯·诺依曼架构与嵌套式 BSP》，推荐感兴趣的可以去看看。
为什么要这么做？
华为为什么要这样做呢？因为传统的集群模式已经遇到了天花板了。
AI 大模型时代，程序顺序执行的假设与超大规模并行计算的需求之间矛盾日益尖锐。业界数据显示，十万卡规模的 AI 集群有效算力利用率目前仅约两成，互联通信正是主要瓶颈。
杨超斌在大会上也提到了同样的数字，传统架构下十万卡集群的实际模型算力利用率仅约 20%，这正是华为以“灵衢”互联为核心重构计算架构的直接动因。
打个比方，过去堆芯片，像是把一万个厨师塞进一个厨房，没有合理分工协调，只会一团糟。堆到十万卡，80% 的钱和电都浪费在了“等数据、搬数据”上。这不是芯片不够强，而是计算机的“组织方式”跟不上了。
Peerium 的三板斧
既然传统的方式有缺点，那 Peerium 是如何改进的呢？答案就是嵌套并行、统一内存寻址、平等互联。
根据发布会上的信息，Peerium 计算架构基于三大核心能力实现百万级处理器的强扩展。
- 第一，嵌套并行（Nested BSP）。这是一种将并行计算任务分层递归组织的计算范式。传统并行计算中，同步是所有节点停下来“对表”，节点越多，等得越久。Nested BSP 把任务分层组织，小范围内快同步、大范围内粗同步，用嵌套结构缓解大规模并行的同步开销。
- 第二，统一内存寻址。这被普遍认为是 Peerium 最核心的一环，把海量 NPU 和内存资源做“全局统一编址”，所有芯片共享同一个地址空间，不再各自为政、反复拷贝数据。这直接对准了困扰行业几十年的“存储墙”问题，传统架构下数据来回搬运的能耗和时间，甚至比计算本身还多。
- 第三，平等互联 + 灵衢总线。灵衢是实现 Peerium 的关键互联技术，基于开放协议，可无限扩展地联接 CPU、NPU、内存、SSD、网卡和交换机，实现计算、存储与网络的平等互联。互联是 Peerium 真正的“硬骨头”，华为早在 2025 年就披露过超节点互联的两大难题，长距离高可靠（电互联最多只能支持两柜互联，光互联可靠性不足），以及大带宽低时延（当时最好只能做到 3 微秒左右，距 Atlas 950/960 设计需求仍有约 24% 差距，而 0.1 微秒的提升都已逼近物理极限）。灵衢就是华为给出的系统性解法。
说白了，华为或 Peerium 的创新不在“芯片”上，而在“组织”上，用互联把算力、存储、网络捏成一个逻辑整体，用新的编程范式驾驭百万级并行。
是 PPT 还是真落地？
概念的成色，要看产品。和一些车企不一样的是，PPT 上的内容已经有对应的落地产品了。
Peerium 的首代产品是 Atlas 950 超节点，华为称 25.6 万卡 Atlas 950 超节点集群已经在部署中，基于 NPO 的 Atlas 960 系统正在测试中。
从一年前“万卡超节点”到今天 25.6 万卡集群部署，华为超节点的扩张速度相当激进。要知道，英伟达主流的 NVL 系统只能支持 144 卡互联，华为把这个数字提升了两个数量级。
当然，“在部署中”不等于“跑满百万卡”。实际的大规模有效算力利用率、故障率、真实训练效率，还需要更长时间检验。
百万级处理器协同，难点在哪里？
有的人点赞，有的人吐槽，但不管如何我想在兴奋之余，几个现实挑战不能回避。
- 一致性与编程复杂度。百万级节点共享统一地址空间，内存一致性如何维护？缓存如何失效？Nested BSP 作为新编程范式，意味着开发者要重新思考并行算法，配套的编译器、算子库、调度系统都要重建生态。
- 故障域问题。一百万颗处理器，按任何故障率算，任何时候都有部件在坏。“一台计算机”越像整机，单点故障的爆炸半径就越大。容错、隔离、热修复能力，是百万级规模能否成立的生命线。
- 物理极限。互联时延已逼近微秒级的物理极限，功耗与散热更是超节点的隐形天花板。架构再优雅，也绕不开电与热的物理约束。
- 开放协议的生态战。灵衢选择开放协议路线，意图成为行业标准。但互联标准历来是生态之争，英伟达有 NVLink，行业有 CXL、UALink 等阵营。Peerium 能否成为事实标准，取决于多少厂商愿意跟进。
会成为主流吗？
目前，不少技术大佬认为，在 AI 数据中心和超算领域，这种架构方向大概率会成为主流；但它不会、也不需要成为人人电脑手机里的架构。
对应的主要原因有三点，如下所示。
- 需求牵引真实存在。Agentic AI 时代算力需求爆发式增长，单纯堆芯片的边际收益已经递减，“架构换效率”是行业共同的必然选择。事实上不止华为，英伟达的超节点（NVL 系列）、AMD 及行业联盟的 UALink，都在走“把更多芯片融合成更大逻辑整机”的路。Peerium 是这条路上的激进一极。
- 中国在算力受限背景下的战略选择。单芯片制程受制约的情况下，用系统架构创新对冲单芯片差距，是中国算力产业的现实路径。Peerium + 灵衢 + 超节点，本质上是把竞争战场从“单颗芯片”转移到“系统集成”。
- 适用范围有边界。统一内存寻址、全局编址、超大规模总线，只对数据密集型、并行度极高的负载（大模型训练/推理）才划算。通用计算、消费电子、边缘设备，仍会长期沿用经典冯·诺依曼架构。
所以更准确的说法或许是，冯·诺依曼架构不会被推翻，但“一台计算机”的定义正在被改写，从一块主板，到一间机房，再到一座算力工厂。
结语
所以，华为真的突破了冯·诺依曼架构吗？
严格地说，Peerium 没有推翻二进制和顺序执行这些底层原理，它突破的是“单机”的边界、主从的层级、集群等于多台电脑简单叠加的旧范式。这是一次“系统级、互联级、编程模型级的创新”，而不是理论物理式的颠覆。
但是，即便如此，它的意义依然重大。在摩尔定律放缓、堆料边际收益递减的今天，“怎么组织算力”正在取代“怎么制造更快的芯片”，成为算力竞争的下一个主战场。华为押注 Peerium，就是押注这个判断。
百万颗芯片像一台电脑那样协同工作，这件事能否真正跑通，Atlas 950 的 25.6 万卡集群将给出第一批答案。毕竟算力再强，都在等数据，GPU 大部分时间在“空转”可不行。
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本文原文出处：业余草： » 华为突破了冯诺依曼单机架构？扔出王炸？