华为大模型用了多少台服务器？

截至目前（2024年），华为官方并未公开披露其训练大模型（如盘古大模型）所使用的具体服务器数量。不过，根据公开信息和行业分析，我们可以进行一些合理的推测：

1. 盘古大模型的规模
   华为的“盘古”系列大模型包括多个版本，如盘古3.0，参数量达到数千亿级别，属于超大规模语言模型。这类模型的训练通常需要数千张高性能AI提速卡（如NPU或GPU）协同工作。

2. 基于昇腾AI集群的部署
   华为主要使用自研的昇腾（Ascend）AI处理器（如Ascend 910）构建AI训练集群。一个典型的昇腾AI服务器（如Atlas 800T）可搭载8张Ascend 910芯片。
   根据华为在昇腾AI生态大会上的介绍，其建设了多个大型AI算力中心（如成都、贵安等），单个集群可提供数千PetaFLOPS的算力。

3. 估算服务器数量
   若以训练千亿级大模型为例，通常需要数千到上万张AI提速卡。假设使用Ascend 910 NPU：

   • 每台服务器配备8张NPU → 需要约500至2000台服务器（即4000～16000张NPU）。
   • 实际训练中可能采用多阶段、分布式训练，结合数据并行、模型并行等技术，因此具体数量会因架构优化而减少。

4. 华为云与集群支持
   华为云提供了基于昇腾的AI训练服务，其“盘古大模型”是在华为全栈自研的AI基础设施上训练完成的，包括MindSpore框架、CANN软件栈和Atlas硬件平台。

✅ 结论：
虽然没有确切数字，但综合行业惯例和华为的技术能力，可以合理推测：

华为训练盘古大模型时，动用了数百到上千台搭载昇腾AI芯片的服务器组成的高性能计算集群，具体数量可能在500～2000台之间，取决于模型规模和训练效率优化。

如需更精确的数据，需等待华为官方发布相关技术白皮书或论文。