這個真的很難一概而論，一個是訓練，一個是推理。看做什麼任務，不同任務快慢不一。非要分高下，那就直接看雙方PPT宣傳的算力吧：

阿里平頭哥含光：一個含光算力等於10個GPU。（這話很模糊，哪家GPU，什麼型號沒說）

華為海思昇騰910：1024個昇騰910組成的Atlas 900叢集，在做如圖的典型任務時，比第二名快10左右。（10秒在算力界是極大的提升。當然這裡同樣沒說對手的算力是什麼構成，是GPU還是NPU，含多少顆芯）

阿里這顆定位推理，應用場景主要在邊緣計算，華為這顆定位訓練，用在資料中心。如此，兩者的單顆和叢集算力到底如何，大家心裡應該有個數了吧。

華為與阿里均推出了號稱最強的AI處理器昇騰910和含光800，誰才是真正最強？

其實仔細看看定語，並不矛盾。華為昇騰910自稱算力最強，公佈半精度FP16算力為256TFLOPS。同時使用昇騰910搭建的Atlas900訓練叢集在ResNet-50模型訓練只用59.8秒，比世界紀錄快10秒。

而阿里含光800則自稱最強AI推理晶片，在權威基準MlPerf測試結果中得分69306.6IPS，即每秒可識別69306.6張圖片，是排名第二的兩倍還多。

可見海思昇騰910是算力最強晶片，主要用於訓練。而含光800主要用於推理，對算力需求相對較小而更看重功耗的資料，因此單純算力比較含光800必然遠遠低於昇騰910，海思對應的推理晶片是昇騰310。具體到推理應用中含光800拿到了最高成績。因此兩者宣稱的最強並無衝突。