漫步远方，心荡神往

超节点科普下篇：用要点列表中立对比 NVIDIA GB200 NVL72（2024-03）与华为 CloudMatrix 384（2025-04，含 SemiAnalysis 测算）的互联规模/带宽/拓扑/生态；盘点国产超节点厂商图谱（华为昇腾 Atlas、阿里磐久/真武 M890、百度昆仑芯/天池、中科曙光曙光8000、浪潮元脑 SD200、沐曦、壁仞、摩尔线程、新华三、清微智能）三条技术路线，并给出 domain/Scale-up/计算 Tray/一层二层网络/P2P 时延等配套维度对比；分析超节点如何改变并行策略，含【TP vs EP】、【DP vs 混合并行】、【算子分解 vs 算子融合】、【KV Cache 中心式 vs 分布式存储】、【训练 vs 推理资源画像】等多组取舍，以及万亿训练、MoE、长上下文 KV Cache 显存压力缓解；最后讨论 Scale-up 物理极限、互联成本、国产生态挑战与光互联（NPO/CPO）、更大 domain、软硬协同的演进方向。关键指标标注量级与年代。上篇讲背景、概念与使能技术。

基于各厂商官网/官方发布会、公开财报与行业研报，图文梳理国产 GPU 产业全景：技术发展历程、稠密 FP16/显存/带宽横向对比、落地场景与营收出货数据、Chiplet 突破制程方案与未来趋势。覆盖华为昇腾、壁仞科技、寒武纪、百度昆仑芯、摩尔线程、沐曦、海光信息、天数智芯、阿里平头哥、燧原科技 10 家厂商；已对关键数据做口径校正（如 BR100 的 1024 实为 INT8 TOPS 而非 FP16），并逐项标注官方/研报来源。

图文并茂梳理 GPU 产业全景：先讲清 CPU / GPU / GPGPU 概念，再盘点国外 NVIDIA / AMD / Intel 与云厂商自研 ASIC 的最新进展与市场占比（NVIDIA 官方财报 + Jon Peddie Research + Silicon Analysts），接着梳理国内 GPU 厂商图谱（华为昇腾、寒武纪、海光、摩尔线程、沐曦、壁仞、天数智芯、燧原、昆仑芯、平头哥）技术路线、性能参数与落地现状（IDC 2025 出货数据），随后做国内外横向对比，最后讨论制程、HBM、软件生态三大挑战与未来展望。