华为 昇腾 910C 参数详解 — 算力、显存、功耗与价格
双 910B 合封的国产旗舰，FP16 算力约 800 TFLOPS，配合 CloudMatrix 超节点已规模部署。
昇腾 910C 核心参数规格表
| 型号 | 华为 昇腾 910C |
|---|---|
| 类别 | 国产加速卡 |
| 架构 | 达芬奇 |
| 发布年份 | 2025 |
| 显存 | 128GB HBM2e |
| 显存带宽 | ~3200 GB/s |
| FP32 算力 | 未公开 |
| FP16/BF16 算力 | ~800 TFLOPS |
| 低精度算力 | INT8 ~1600 |
| 互联方案 | HCCS 784GB/s |
| TDP 功耗 | ~400W |
| 市场参考价 | 约12-15万（约 135000 元，每万元 59 TFLOPS） |
| 综合算力评分 | 80 / 100（全站第 24 名，本站加权计算） |
本页 8 项核心参数中，无约值标记 3 项、约值 4 项、未公开 1 项。 带 ~ 的为约值或折算值，— 表示厂商未公开；稀疏加速值已在「低精度算力」一栏注明。价格为市场参考区间，不是报价。
昇腾 910C 怎么部署、配什么生态
| 供电要求 | ~400W，建议 850W 电源 |
|---|---|
| 机箱形态 | 机架式服务器，需配套散热与冗余供电 |
| 软件生态 | CANN，MindSpore 原生，PyTorch 需 torch_npu 适配 |
| 跑 70B 的方案 | 单卡就能装下 70B 的 4bit 量化权重（约 40GB），不需要多卡切分 |
生态成熟度直接决定「买回来能不能跑起来」，比算力更该先看。国产卡的迁移成本主要花在算子适配与调优上。
昇腾 910C 的算力水平与瓶颈在哪
华为 昇腾 910C 采用 达芬奇 架构，FP32 单精度算力 未公开， FP16/BF16 半精度算力 ~800 TFLOPS，低精度算力 INT8 ~1600。 按大模型训练与推理的综合权重计算，该卡在本站 115 张算力卡中排第 24 位，算力够训练百亿参数级模型，配上大显存也能承载更大的推理负载。
显存 128GB HBM2e，带宽 ~3200 GB/s。在「5 – 20 万元」档的 18 款卡里，它的每万元 FP16 算力排第 7（59 TFLOPS/万元）。与排名相邻的 寒武纪 思元 MLU690 相比，它的 FP16 算力高出 90%、显存多 32GB、显存带宽高 56%。
互联是 HCCS 784GB/s，高速互联意味着多卡扩展时通信不会成为瓶颈，适合组建训练集群。按 128GB 显存算，单卡可跑 70B 的 4bit 量化模型，或 30B 级模型的全精度推理。
昇腾 910C 能跑多大的模型
按「权重 + 20% 运行时开销 ≤ 90% 显存」估算，✓ 表示单卡可运行，— 表示需要多卡或降精度。
| 模型规模 | FP16/BF16（2 字节） | FP8/INT8（1 字节） | 4bit 量化（0.5 字节） |
|---|---|---|---|
| 7B | ✓ | ✓ | ✓ |
| 14B | ✓ | ✓ | ✓ |
| 32B | ✓ | ✓ | ✓ |
| 70B | — | ✓ | ✓ |
| 110B | — | — | ✓ |
估算不含长上下文场景的 KV Cache 膨胀，也不含张量并行带来的额外显存占用；实际部署请以实测为准。
与 昇腾 910C 同级的显卡对比
对比对象是总榜中与它排名相邻的显卡，点击型号可查看各自的完整参数。
| 型号 | 显存 | FP16/BF16 | FP8/INT8 | TDP | 参考价 | 评分 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 华为 昇腾 910C达芬奇 | 128 GB | ~800 | INT8 ~1600 | ~400W | 约12-15万 | 80 |
| 寒武纪 思元 MLU690MLUarch06 | 96 GB | ~420 | INT8 ~840 | — | 未公开报价 | 79 |
| 摩尔线程 MTT S5000MUSA 平湖 | 80 GB | ~500 | FP8 1000 | — | 未公开报价 | 81 |
| NVIDIA RTX PRO 6000 BlackwellBlackwell | 96 GB | 220 | FP8 440 | 600W | 约7.5-9万 | 78 |
昇腾 910C 常见问题
昇腾 910C 多少钱一张？
华为 昇腾 910C 的市场参考价为 约12-15万（2026 年 11 月行情）。数据中心卡与国产加速卡的价格随供需和政策波动明显，采购前建议向厂商或代理商询实价，表内价格只作横向比较用。
昇腾 910C 的算力是多少？
华为 昇腾 910C 未公开 FP32 标称值，FP16/BF16 算力为 ~800 TFLOPS，低精度算力 INT8 ~1600。在本站 115 张算力卡中综合排名第 24 位。
昇腾 910C 能跑多大的大模型？
华为 昇腾 910C 配备 128GB HBM2e 显存，单卡可跑 70B 的 4bit 量化模型，或 30B 级模型的全精度推理。按 FP16 每 10 亿参数约 2GB 估算，实际可用规模还要留出 KV Cache 与框架开销。
昇腾 910C 的功耗和部署要求？
华为 昇腾 910C 的 TDP 为 ~400W。需要在机架服务器中部署，注意散热与供电冗余。
昇腾 910C 的性价比怎么样？
按参考价中位数 135000 元计算，华为 昇腾 910C 每万元可买到约 59 TFLOPS 的 FP16 算力。这个指标只反映算力单价，不包含显存容量、带宽与软件生态的差异，跨类别比较时需谨慎。
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