华为大模型用了多少台服务器？

华为大模型（如盘古大模型）的具体服务器数量并未公开披露，但可以从技术架构和行业惯例进行合理推测：

1. 训练规模参考

   • 大模型训练通常需要数千至数万台高性能服务器（如搭载昇腾910B的Atlas 900集群）。例如，GPT-3训练使用了约1万张GPU，华为的解决方案可能采用类似规模的昇腾AI芯片集群。

2. 华为公开信息

   • Atlas 900集群曾被称为“全球最快AI训练集群”，由数千颗昇腾处理器组成，支持EB级数据吞吐。盘古大模型的训练可能基于此类基础设施。

3. 弹性架构设计

   • 华为强调分布式训练和弹性计算能力，实际服务器数量可能动态调整。例如，不同训练阶段（预训练/微调）资源需求差异较大。

4. 能效优化

   • 昇腾芯片和MindSpore框架的协同设计提升了计算效率，可能降低绝对服务器数量需求，但具体数字属于商业机密。

结论：合理估计在训练高峰期可能动用数千台服务器（以搭载4-8颗昇腾910的服务器为单位），但实际部署会根据模型版本和任务类型动态变化。华为更倾向于强调算力规模（如FLOPS）而非硬件数量。