云南
网易数码讯 3月29日消息，在上海人工智能实验室（上海AI实验室）主办的第二届浦江AI学术年会期间，其DeepLink团队正式发布了《超节点技术体系白皮书》。该白皮书旨在系统性解决超节点规模化落地中面临的异构协同难、跨域调度效率低、工程化部署复杂等核心痛点，为产业实践提供了重要的理论指导。此次发布汇聚了来自8所顶尖高校与16家核心产业伙伴的共识，覆盖芯片研发、算力部署、软件适配到行业应用的全产业链环节。
随着芯片制程工艺逼近物理极限，单纯依赖单芯片性能提升已难以满足AI大模型训练、推理及智能体应用爆发的指数级算力需求。超节点技术通过超高带宽、超低延迟的芯片间互联，将数十乃至上百颗计算芯片整合为逻辑统一的“超级计算单元”，成为突破算力瓶颈的关键路径。其战略价值对我国人工智能发展至关重要。
目前，产业界已涌现多种超节点方案，例如中科曙光的scaleX系列、沐曦科技的耀龙3D Mesh、阿里云的磐久AL128服务器以及新华三的H3C UniPoD S80000等。这标志着算力竞争正从单一的芯片性能比拼，转向由互联、整机、软件及系统可靠性（RAS）等多变量协同决定的系统效能交付能力竞争。
当前超节点领域的产品百花齐放，其本质是一场关于未来技术生态主导权的战略博弈。在技术路线尚未收敛的窗口期，谁能率先构建完善的“芯片+互联+软件”系统级生态，谁便有望确立事实标准。这种生态将产生强大的“锁定效应”，因为客户一旦采用，其从底层调度到上层应用都会深度绑定。
然而，生态割裂也带来挑战。若各家软件栈互不兼容，开发者将面临重复开发的负担，阻碍AI应用的跨平台部署与生态共享。产业界已清醒认识到，弥补单芯片增速与系统需求增速之间的“结构性缺口”，必须依靠全产业链的开放协同。封闭的技术栈将导致生态脆弱、代际迭代负担沉重，具体挑战包括互联层原生访存语义的缺失、机柜级工程设计的复杂性，以及缺乏行业公认的评价框架。
为应对上述挑战，推动形成行业共同语言与分析框架，上海AI实验室联合产学界共同撰写了此份白皮书。白皮书采用“学术主导编辑、产业分域贡献”机制，由实验室与高校负责框架设计与审校，沐曦科技、天数智芯、奇异摩尔、盛科通信、阶跃星辰等企业则分别贡献了芯片架构、互联协议、系统需求等方面的实践经验，确保其成为行业公共知识产品，而非单一厂商的技术主张。
例如，奇异摩尔作为AI互联领域的创新者，将其KiwiG2G IOD通用IO芯粒方案在应对超节点Scale-Up互联挑战中的工程实践经验融入白皮书。该方案支持2TB级带宽与灵活拓扑，为高效互联提供了支撑。
上海AI实验室为超节点生态规划了“认知-评价-验证-标准”的清晰路径。本次白皮书解决了第一步，即建立系统级分析框架与共同语言。下一步将推动“超节点能力指数”落地，将多维评价框架转化为可度量、可比较的评测方法。长期目标是逐步沉淀出一组关键接口标准与协同规范，并通过开源（白皮书已在GitHub开源）共建的方式，构建一套行业可持续使用的公共基础设施。
除理论指导外，上海AI实验室的DeepLink混训混推平台正从软件层面为超节点生态提供关键支撑。该平台通过统一通信协议、高效调度算法与标准化算子接口，扮演了超节点的“操作系统”角色，实现了“一次适配，全生态可用”，大幅缩短了芯片从流片到应用的周期。其跨域异构调度能力使行业在计算资源有限的情况下，能灵活组合不同性能芯片，降低对特定硬件的路径依赖，有效破解算力碎片化难题，助推全国算力“一盘棋”的布局。
未来，上海AI实验室将持续深化技术创新，完善DeepLink技术体系，为优化全国算力资源配置、发展新质生产力注入强劲动能。
本文来源：网易数码
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陈功_NT3893
