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　　CloudMatrix384超节点在规模及推理性能上比肩英伟达NVL72超节点。此前，英伟达NVL72系统最大支持72卡集群，而华为通过“384卡无收敛组网”技术，将单节点规模扩展至384卡，成为全球最大的商用AI算力集群。实际测试中，硅基流动基于CloudMatrix384部署DeepSeek-R1模型，在单用户20TPS负载下实现1920tokens/秒的吞吐量，超越国际主流芯片的1850tokens/秒，且生成精度在知识问答、代码生成等任务中表现更优。然而值得注意的是，单个NVIDIA HGX H200系统（8张H200芯片）部署DeepSeek-R1NIM可达到3872tokens/秒，虽此比较受限于模型和测试条件的差异，但CloudMatrix384凭借384张芯片规模在处理大规模MoE架构模型时展现出独特优势。在资源有限的场景下（如边缘计算），NVIDIA HGX H200系统的每GPU性能优势更明显；在数据中心超大规模部署中，CloudMatrix384的规模优势更突出。

　　AI基础设施是大模型落地的关键支撑。DeepSeek的高效、低成本MoE架构虽然为应对大模型推理挑战打开了局面，但其成功部署离不开强大的AI基础设施技术能力。CloudMatrix384通过高带宽、低延迟的架构设计，使MoE模型推理效率大幅提升。CloudMatrix384的单节点超大规模特性可容纳更多MoE并行计算，而无需频繁跨服务器通信，显著降低开发门槛。这种能力为AI应用从实验室走向商业化提供了高效、低成本的算力底座，成为应对大模型推理挑战的核心驱动力。