在人工智能产业蓬勃发展的浪潮中，大模型的训练与部署成为推动行业进步的关键力量。H20芯片作为这一领域的参与者，曾被寄予厚望，然而随着技术的演进和实际应用的深入，它逐渐暴露出诸多问题，已难以满足客户部署大模型的多样化和高性能需求。
一、H20芯片的性能短板
（一）与H100的巨大差距
H20芯片本质是H100的阉割版本，在核心性能指标上与H100存在着令人咋舌的差距。其AI算力仅为H100的15%，FP8算力更是低至296TFLOPS，而H100的FP8算力高达1979TFLOPS。如此悬殊的差距，使得H20在大模型预训练这一关键环节几乎寸步难行。大模型预训练需要强大的算力支持，以处理海量的数据和复杂的算法，H20的低算力严重限制了其在该领域的应用，无法为模型的训练提供足够的动力，导致训练效率低下，难以满足科研和商业对大模型快速迭代的需求。
（二）特定场景下的性能瓶颈
尽管在某些特定场景，如特定模型架构的稠密模型长序列推理任务中，凭借96G的HBM3内存以及4.0TB/s的高带宽，H20芯片尚可展现一定的性能优势。但随着技术的快速发展，这种优势正逐渐被削弱。在向更为高效的MoE（混合专家）模式迈进的过程中，H20芯片现有的硬件设计显得力不从心。在高batchsize场景下，其性能极易触及瓶颈，时延大幅增加。以某三甲医院部署DeepSeek大模型用于智能诊疗系统为例，在长文本医疗报告处理场景下，系统吞吐量在达到某个临界点后不再增长，即便增加集群规模，性能提升也微乎其微，这充分暴露了H20芯片在处理长序列推理任务时的性能瓶颈，无法满足大模型在复杂场景下的高效运行需求。
二、MoE架构带来的挑战与H20的应对困境
（一）MoE架构的特点与需求
MoE架构凭借动态分配专家网络的独特优势，有效降低了单卡算力需求，显著提升了整体性能，成为大模型发展的重要方向。在这种架构下，每个输入的“小片段”（token）都能智能地找到最合适的专家网络处理，实现了“专家会诊”式的质变。然而，这也对硬件提出了更高的要求，包括计算波动性、通信风暴和显存过山车等挑战。
（二）H20芯片的应对难题
面对MoE架构的挑战，H20芯片显得捉襟见肘。在计算波动性方面，由于专家激活模式的不确定性，H20的计算单元利用率受到严重影响，动态路由导致SM单元平均利用率不足40%。在通信风暴方面，当专家分布在多卡时，每层网络都需要跨卡通信，128卡集群单次前向传播产生超过5TB数据交换，H20芯片在处理如此大量的通信数据时，显得力不从心。在显存管理方面，不同专家组合的显存占用差异显著，实测波动范围在32GB-72GB之间，这使得H20芯片在显存分配和管理上陷入困境，预分配浪费、动态分配延迟和碎片化损耗等问题严重影响了其性能表现。
三、集群部署的困境
（一）性能塌缩问题
当EP（专家并行）规模超过32时，H20集群出现明显的性能塌缩。在通信方面，每增加1倍EP规模，有效算力仅提升18%，远低于理想的线性增长。这意味着随着集群规模的扩大，H20芯片的通信效率并没有得到有效提升，反而成为制约性能的瓶颈。在显存方面，16K序列处理时，显存带宽利用率达98%，几乎达到饱和状态，成为绝对瓶颈，严重影响了数据的传输和处理速度。
（二）扩展悖论
128卡集群在16K/32BS场景下，吞吐量反而比64卡下降7%，这一扩展悖论进一步凸显了H20芯片在集群部署方面的困境。这表明H20芯片在大规模集群部署时，无法充分发挥其性能优势，甚至会出现性能下降的情况，无法满足大模型对高并发、高吞吐的需求。
四、幻方的选择与H20的算力瓶颈
（一）幻方的部署方案
幻方为实现更大的吞吐、更低的延时，采用了大规模专家并行的方案来部署DeepSeek推理。在这个方案中，幻方选用了32张H800来部署Prefill节点，用了144张H800来部署Decoding推理节点，最终实现了在50ms的时延下，每张H800达到了令人震惊的1800+tokens/秒的推理性能。
（二）H20的算力瓶颈分析
通过不同时延要求场景的计算，可以清晰地看到H20芯片的算力瓶颈。在输入长度2k，输出长度2k，Decode时延100ms的场景下，MLA计算部分在18路并发下即达到算力bound，超过18路并发会出现明显的单路性能下降；MoE计算部分最多支持20Batch，达到算力bound后超过20路并发也会出现性能下降；其他部分计算在超过48路并发后完全达到算力bound，超过48路之后几乎无法再做任何有效处理。在Decode时延要达到50ms的场景下，H20在24Batch并发即出现算力完全瓶颈，无法再提升任何吞吐，超过9batch并发之后，单路的性能也会出现明显下降。这充分证明H20芯片的算力无法支撑大模型部署所需的更高并发路数，无法有效提升单卡吞吐。
五、H20芯片的战略隐患
- 对企业自主研发的影响
英伟达借助H20芯片营造出一种“可用且实用”的假象，诱导国内企业对其产生依赖。如果企业长期沉浸在这种依赖中，很可能会放缓自主研发的脚步，忽视对核心技术的攻坚突破。从长远来看，这将给企业的技术升级之路设置重重障碍，使企业在全球科技竞争中处于被动地位。
（二）对产业发展的阻碍
从产业发展的宏观层面分析，对H20芯片的过度依赖，会使中国人工智能产业在全球竞争中陷入被动局面。核心技术无法通过购买或借用轻易获取，唯有坚定不移地走自主创新之路，才是推动产业持续发展的核心动力与关键所在。倘若中国企业沉迷于H20芯片带来的短暂便利，那么很可能会错失技术创新的黄金机遇期，在全球人工智能产业的激烈角逐中被越甩越远。
H20芯片在性能、架构适应性、集群部署和算力等多方面存在着难以克服的缺陷，已无法满足客户部署大模型的需求。在科技快速发展的今天，企业应清醒地认识到这一现状，积极寻求更先进、更适配的芯片解决方案，加大自主研发力度，摆脱对性能受限芯片的依赖，推动人工智能产业的健康、可持续发展。只有这样，才能在全球人工智能产业的竞争中占据一席之地，实现技术的自主可控和产业的繁荣昌盛。
文/李祥敬
