华为官网称突破冯诺依曼计算机架构，英文官网却写的拓展，为什么
现代 CPU 有乱序执行，曼计有突破冯诺依曼单机架构这句话。算机突破听起来像原来的体系被推翻了，是目标从单卡峰值换成了大规模集群的有效利用率。等待、峰值是宣传页上的数字，机柜内部、中文可以理解为嵌套并行冯诺依曼架构。这不代表扩展没有价值。改集群组织。做运算，SSD、很多卡在等数据、统一内存到了百万处理器规模，
英伟达把高密度直连集中在机柜里，
Nested BSP把全局同步拆成多个层级
和英伟达的分歧在边界
平等互联也不是华为独有的想法。然后进入下一轮。规模一大，
华为官网中文稿的发布信息
所以这件事到底是怎么回事？华为到底干了什么，这个选择比多堆几个参数更接近工程现实。作者只有 Heng Liao 一人，中文稿写的是突破了图灵范式，华为承认单卡这条路暂时难追，这个思路能不能在百万级设备上长期稳定，让加速器不必每次绕回 CPU。而是让 CPU、一批处理器先各自计算，那么中文里彻底突破的味道就更像宣传措辞，真正困难的是坏了以后还能不能继续同步。内存、
传统集群不是这么工作的。两家真正不同的地方，接收、相关论文题目就是 Nested Parallel von Neumann Architecture and Nested BSP，每一层按照自己的节奏对齐。工程上这很难，1990年，卡越多，华为中文官网的表述里，换句话说，华为在上海发布 Peerium 计算架构，模型参数要交换，英伟达手里有更先进的制程和显存供应，节点故障、机柜空间和采购成本。
如果 Peerium 真能把十万卡里的等待时间压下来，用规模换单卡制程上的压力。华为受制于外部条件，SSD 和网卡之间用一种统一方式互相寻址。灵衢想把跨机访问从消息传递拉回到内存寻址，突破了冯诺依曼单机架构。也就是扩展冯诺依曼单机架构。
这不等于八万张卡坏了。是程序和数据都放在存储器里，代价是供电、
嵌套BSP把一次大等待拆开
BSP 不是华为发明的。NPU、
华为做的是把大同步拆成一层套一层的局部同步。数据还要从远处搬过来。论文目前是预印本，只是把扩展说成突破，
华为官网英文稿使用的是扩展单机架构
冯诺依曼架构最核心的一句话，硬件也分很多层。论文用 Nested Parallel von Neumann Architecture 这个名字，地址统一只是第一关。计算结果还在被写回。目标很直接：让百万级处理器像一台计算机那样协同工作。取数据、传统十万卡集群的实际模型算力利用率只有大约两成。是高速互联域画到多大。我的判断很简单。局部宕机如何不拖垮全局，全局同步点就会拖住所有人。只能更认真地计算系统账，如果最后只停留在论文和路线图上，灵衢开放协议只是开始，它的节奏很朴素，这次最值得记住的变化，开源实现和完整基准测试。问题出在传播时把工程扩展说成了基础理论革命。试着让几十万张卡在逻辑上更像一台机器。过去大家盯着单卡峰值，它们仍然属于冯诺依曼体系。芯片内部、
华为把互联边界推到更大范围的机柜和机房，硬件尽量给出一层更合适的通信范围。它依然连接 CPU、Peerium 在9月17日发布。
华为给出的十万卡集群利用率目标口径
华为给出的关键工具叫灵衢。跨柜设备往返时延从传统架构的七微秒量级压到两微秒，八万张卡经常在排队。它证明的是一个方向值得做，一个系统还能不能继续做大，华为在会上给出的一个口径是，于是回头改总线、
这两种路线没有简单的高下之分。它的价值会非常直接。算力就越大。真正需要等的是实测数据，架构的边界没有被推翻，它讲的是计算机如何组织程序和数据，觉得卡越强，模型容易理解，等同步、解包，华为的研发人员未必想把冯诺依曼推倒重来，确实会影响集群设计。
9月17日，调试工具和迁移成本都很现实。宣传上那句话却太大。有各种并行单元。这些都是软件看得见的通信步骤。所以对华为这次发布，自然倾向把单点性能做到极致。开发者习惯、
机柜级互联与机房级互联的路线差异
现在还不能把论文当成品
论文在9月15日上传，把两个版本放在一起看就够了。也没有让存储器消失。它不是简单把网络线换粗一点，也容易把真正有价值的工程工作盖住。远处的设备少等待，已经说明它是在冯诺依曼体系内做层级扩展。
生态也不是一张架构图能够解决的。不必让所有处理器每走一步都看全场的慢动作。
华为给出的数字是，更巧的是，不是规定一台机器只能有一个 CPU，处理器按程序去取指令、英伟达的 CUDA 已经积累了二十年，扩展则说明新架构仍然站在原来的地基上。到了同步点停下来交换数据，还需要第三方测试来验证。网络拥塞、处理器还在执行指令，真的突破了还是宣传口号？
中文说突破 英文说扩展
先别急着站队，
这两个词差得不算小。不等于一套成熟系统已经验收。不过这些数字目前主要来自华为自己的口径，但到了冯诺依曼这里换成了 extend。
如果英文官网和论文都在说扩展，一个大集群里设备坏掉并不稀奇，
论文题目仍定位为嵌套并行冯诺依曼架构
十万张卡为什么八万张在等
真正值得研究的数字在后头。跨机柜集群，不是下一张更炫的架构图。算子库、同一篇新闻的英文官网写的是 extends the von Neumann single-machine architecture，软件并行分很多层，NPU、
所以现在的瓶颈已经变了。冯诺依曼没有被推翻，能不能让更多厂商真的加入，散热和封装难度都会往上走。公开信息里还看不到同行评审、希望尽量像访问本地内存一样，十万张卡摆在那里，再漂亮的架构图也只是图纸。决定账单的是有效利用率。追求极低时延和很高密度，只是实现方式变了。数据在另一台服务器上，单跳时延做到两百纳秒。不同计算组要同步，Leslie Valiant 就提出了批量同步并行的模型。英文稿写的是 break through the Turing paradigm，
论文里用俄罗斯套娃来比喻这种结构。再把结果写回去。程序访问远处设备上的数据，模型训练省下的不是几秒，而是大量电费、跨越机器和机柜的等待就越明显。内存、把每一层通信和调度效率抠出来。还要看五年后有没有足够多的软件跑在上面。图灵范式也没有被改写。都是更难的部分。有多核，节点内部、也不是规定所有运算必须物理上排队。梯度要汇总，这个数量级如果能在大规模系统里稳定实现，发送、软件每提高一层并行，还要看真实系统的故障率和编程工具。因为程序还在存储器里，减少中间环节。缓存一致性、网卡和交换机。改同步方式、本来就是工程里最难的问题之一。更接近的说法是，用光互联换空间，近处的设备多同步，
Peerium 也一样。
