华为海思鲲鹏系列芯片和昇腾系列芯片在数据中心的应用存在诸多互补之处，主要体现在以下几个方面：

计算任务分工互补

• 鲲鹏系列：适合处理数据中心的通用计算任务，如大规模数据的存储、管理和检索，云计算中的虚拟化、容器化管理，以及常规的企业级业务应用，如办公自动化软件、企业资源规划系统等的运行。
• 昇腾系列：主要专注于人工智能领域的计算任务，包括深度学习模型的训练和推理，如图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的模型训练和实时推理任务，为数据中心的智能化应用提供强大的 AI 算力支持。

性能特点协同互补

• 鲲鹏系列：采用多核设计，具备高并发处理能力，能够同时处理大量的并发任务，在处理大规模数据的并行计算时效率较高，适用于需要高吞吐量的计算场景，如大数据分析、分布式存储等。
• 昇腾系列：针对 AI 运算的特点进行了优化，在矩阵运算、神经网络计算等方面具有卓越的性能，能够快速完成复杂的 AI 计算任务，大大提高了 AI 模型的训练和推理速度，可与鲲鹏系列芯片协同，在需要智能处理的环节发挥关键作用。

能耗管理优化互补

• 鲲鹏系列：基于 ARM 架构，本身具有低功耗的特点，在处理大量数据和高并发任务时，能够以较低的能耗提供较高的性能，降低了数据中心的运营成本，适用于对能耗要求较高的云计算和大数据处理场景。
• 昇腾系列：在提供强大算力的同时，也注重功耗控制，实现了低功耗运行，特别是在昇腾 910C 等芯片中，通过先进的工艺制程和优化的设计，进一步降低了能耗，使得数据中心在进行 AI 计算任务时，既能保证计算效率，又能控制能耗成本。

生态系统融合互补

• 鲲鹏系列：兼容主流的 Linux 操作系统和各类中间件、数据库等软件，并配合 openEuler 操作系统进行优化，华为还与众多合作伙伴共同构建了基于鲲鹏的软硬件生态系统，为数据中心的通用计算任务提供了丰富的软件支持和解决方案。
• 昇腾系列：依托华为自建的达芬奇架构，针对 AI 应用开发了专门的软件栈，如异构计算架构 CANN、MindSpore 框架等，同时也与众多 AI 开发者和企业合作，构建了昇腾生态，为数据中心的 AI 应用提供了完整的开发和部署环境。