国产GPU选型指南——昇腾、寒武纪、天数、燧原怎么选？

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“客户说不让用A800了，领导说要全国产，售前懵了。” ——国产替代不是换个名字，而是彻底换一套思维框架。

过去几年，AI算力售前选GPU，基本是 NVIDIA 一统江湖：

训练上 A100 / H800，推理上 L40S / A800；
实在没钱就上消费卡 4090；
用的少的 AMD，听过但用得不多的 Intel。

但现在，政企客户、国央企、信创行业正集体转向：

“我们不能再用英伟达了，你们能不能出个国产GPU方案？”

你搜了一圈，发现国产卡一大堆：华为昇腾、寒武纪思元、天数智芯、燧原科技、壁仞科技、登临科技……

但问题来了：

哪些能训练？哪些适合推理？
软件生态怎么样？能跑Transformer吗？
性能和A800、L40S到底差多少？
客户采信度如何？项目落地有没有坑？

这篇文章，我们用售前视角，帮你一次讲清：

国产GPU怎么选？各家适配什么场景？怎么写进方案里？

🧭 一、国产GPU市场大图景：5家你必须要了解的厂商

厂商	代表产品	典型特征	适合场景
华为昇腾	Ascend 910B	自研生态闭环	政企、科研、大模型训练
寒武纪	思元270、290	国产推理为主，训练也支持	适合政务、安防推理类场景
天数智芯	BI系列	性价比极高	图像、CV推理场景
燧原科技	宙斯2.5/3.0	强调训练能力	中型训练+国产替代场景
壁仞科技	BR系列	性能强悍但尚未量产成熟	大模型+未来潜力卡

📌 总结一句话：昇腾封闭但强、寒武纪生态好、天数极便宜、燧原中庸、壁仞未普及。

🎯 二、各厂商GPU能力全解析（售前选型必看）

✅ 华为昇腾 910B（训练类国产主力卡）

定位：国产AI训练主力卡，等效A100水平
架构：自研昇腾CANN架构 + MindSpore生态闭环
显存：32GB HBM，FP16性能高，带宽大
软件生态：不兼容PyTorch/TensorFlow，需迁移至MindSpore
部署方式：推荐搭配华为Atlas服务器（如800/900系列）
应用场景：大模型训练、科研模型开发、算力中心训练任务

📌 售前建议：

项目如果全栈华为（鲲鹏CPU + 鸿蒙OS + 昇腾GPU），可直接选；
否则务必评估客户是否愿意“全量迁移至MindSpore”；
昇腾910B在政企客户中认可度高，但“生态锁定”是最大顾虑。

✅ 寒武纪思元290（国产推理卡主力）

定位：主打推理性能 + 较强训练能力
架构：MLUv03架构，支持INT8/FP16/BF16混合精度
显存：32GB，高并发推理表现较好
软件生态：支持寒武纪的 Cambricon NeuWare 适配主流框架
部署方式：标准PCIe，适配通用X86服务器
应用场景：政务平台、城市安防、医疗影像推理服务等

📌 售前建议：

推理项目、OCR、图像分类识别等场景优先推荐；
不建议用于百亿参数以上大模型训练；
售前要关注驱动安装和算法迁移工作量，可借助寒武纪迁移工具箱。

✅ 天数智芯 BI系列（极致性价比选项）

定位：推理型GPU卡，价格极低
架构：Xihe AI架构，兼容CUDA大致方向
显存：多为16~32GB，INT8推理优先
软件生态：适配PyTorch/TensorFlow基础功能
应用场景：AIGC生成、图像识别、视频推理

📌 售前建议：

非关键场景可作为“国产卡价格洼地”试点使用；
样机测试性能差异较大，务必跑实际算法测试；
适合预算极紧项目、开发测试、低优先级任务。

✅ 燧原科技宙斯系列（国产训练卡潜力股）

定位：训练型GPU，强调国产替代能力
架构：T20/T21，自研架构，兼容主流AI框架
显存：32GB起步，FP16精度主打
软件生态：Torch/TF兼容性良好，但需驱动适配
应用场景：大模型微调、AI中台训练、AI一体机

📌 售前建议：

项目中如客户明确要求“可替代A800训练”，可重点推荐；
售前提供官方性能对比文档，标明在哪些模型上跑得动；
适合“信创+可交付”项目，不建议搭配消费级设备。

✅ 壁仞科技 BR100（未来潜力但暂不量产）

定位：极限性能路线（理论性能 > A100）
状态：尚处于演示/测试阶段，市场暂无批量商用
软件生态：自研编译器和驱动体系，不完全兼容主流框架
场景：大模型推理演示、高性能计算平台构想

📌 售前建议：

当前阶段不建议写入正式项目方案；
可作为“未来规划”部分参考，展示国产算力发展趋势。

📐 三、国产GPU推荐选型模型（实战适配）

场景类型	推荐GPU厂商	理由与条件说明
政府/央企训练项目	昇腾910B	生态闭环、安全可信，MindSpore迁移需提前规划
政企推理服务部署	思元290	Cambricon兼容好，推理性能稳定，部署简单
教育/高校研发平台	昇腾/燧原	科研类更能接受MindSpore或兼容版本
民企中小微调任务	燧原/天数	成本可控，支持PyTorch兼容层
AIGC图像/视频推理	天数智芯	极致性价比，但需控制稳定性预期

🛠 四、国产替代项目售前5个注意事项（踩坑总结）

1️⃣ 别写“国产可兼容A800”，容易被质疑虚假宣传 → 建议写“在指定模型场景下性能可达80%+”

2️⃣ 提前测试算法迁移 → PyTorch迁移到MindSpore可能存在操作层级/性能下降等情况

3️⃣ 避免写“完全无依赖”，必须说明驱动、框架、工具链等配套

4️⃣ 关注电力与散热要求 → 国产卡有些功耗高、配套服务器规格高于传统标准

5️⃣ 建议提供样机测试+合作案例

→ 增强客户信心，缩短决策周期

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