单颗Ascend 950DT NPU提供243 TFLOPs HF32算力、486 TFLOPs FP16算力、919 TFLOPs FP8算力，8颗NPU整机FP16算力达3.888 PFLOPs——华为自研Ascend 950DT是Atlas 650E服务器的AI算力核心。本文详解其算力规格、片上内存架构、互联带宽与整机配置。

Ascend 950DT是华为自研的高性能通用NPU计算芯片，面向大模型训练与推理场景。单颗处理器支持多种精度格式的算力规格如下：HF32总算力243/212 TFLOPs（Cube 216.3/189.2 TFLOPs + Vector 27/23.7 TFLOPs）；FP16/BF16总算力486/425 TFLOPs；FP8/HiF8/mxF8总算力919/804 TFLOPs；INT8总算力919/804 TFLOPs；mxFP4总算力1784/1561 TFLOPs。
整机配置8颗Ascend 950DT NPU模组，整机算力规格：FP16/BF16总算力3.888/3.400 PFLOPs；INT8总算力7.352/6.432 POPS；mxFP4总算力14.274/12.488 PFLOPs。算力为稳定提供的峰值稠密算力，实测可能存在1%误差。

片上内存是Ascend 950DT的关键性能指标之一。单模组最大支持84GB或96GB配置：当片上内存为84GB时，带宽速率最大为3.5TB/s；当片上内存为96GB时，带宽速率最大为4.0TB/s。8颗NPU模组共提供最高768GB片上内存，总带宽最高达32TB/s，为大模型训练中的大规模并行计算提供充足的高速缓存支持。

每个NPU模组支持15个UB端口和1个参数面端口。框内互联方面，每个NPU通过7个UB端口与其他NPU互联，实现8个NPU FullMesh全互联拓扑，确保框内任意两颗NPU之间通信只需一跳。出框互联方面，每个NPU通过8个UB端口与其他NPU互联，跨框采用光互连。
单机场景框内8个NPU模组采用FullMesh结构，NPU互联理论带宽达到ALL to ALL双向784GB/s（7×112GB/s）。双机场景NPU互联理论总带宽达8×1.68TB/s（双向），显著提升跨服务器通信能力。

NPU模组是以高性能通用NPU计算芯片为核心的高密高功耗基础AI硬件单元，采用54V DC供电。主要集成1颗NPU芯片和电源、时钟、Flash芯片、低速连接器、高速连接器等部件。高速信号通过10个Luna连接器对外引出，然后通过CableTray线缆模组或光笼子线缆与其他NPU芯片、CPU芯片或光模块连接实现高速信号交互。
NPU模组在服务器内部的编号为1~8，其中A1槽位（底层）NPU抽屉对应1/2/3/4，A2槽位（上层）NPU抽屉对应5/6/7/8，NPU5相对位置在NPU1正上方。每个NPU模组配备模组导风罩、散热器和散热齿，通过风冷实现高效散热。