国产算力崛起，超节点的生态开放将是破局关键

在通向AGI时代的宏大叙事中，算力是最具战略意义的基础设施。新华三集团高级副总裁、云与计算存储产品线总裁徐润安说，“今天所有对算力的创新与尝试都是值得的。”

的确，每一次算力架构的突破，每一份工程化实践的积累，都在为未来AGI的繁荣奠定基石。而超节点，其实可以看做当前算力创新的一个重要标志，它代表了算力工程化创新的极致水平。

我们知道，智算中心正从 “简单粗放的堆算力” 转向 “精打细算的挤效率”，这要求多元算力从分散部署走向泛在协同，超节点的出现则以极致的密度、效率与协同能力，成为当下算力工程化创新的标尺。

但同样叫做超节点，其内在的架构和技术方向可能完全不同，在开放和封闭的不同选项中，超节点要如何走出一条创新之路？

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超节点的路径分歧：开放VS封闭

众所周知，传统数据中心的算力增长往往依赖算力设备的堆砌来实现，这种方式虽然简单直接，但随着数据中心的规模越来越大，开始面临着效率递减、能耗攀升、管理复杂度倍增等挑战。

客观的说，超节点的诞生就源于对算力效率的极致追求。简单的说，超节点是将服务器、存储、网络、散热等要素进行系统性重构，通过硬件集成优化与软件协同调优，实现算力密度与能耗比的全面突破。这对于与日俱增的人工智能训练和推理算力需求，无疑是一个破局的关键。

徐润安指出，超节点创新主要体现在三个维度：“首先是算力密度的突破，通过创新的整机柜设计、先进的液冷技术和精密的电源管理，在有限空间内实现算力的指数级增长；其次是通信效率的革命，通过低延时、高带宽的互联技术，打破传统服务器间的数据交换瓶颈；最后是系统调优的深化，通过软硬件协同设计，使多元算力能够高效协同工作，这三个维度的创新共同构成了超节点技术的核心竞争力。”

当然，既然是“工程化创新”，就意味着超节点不存在既定的标准，因此一个超节点的发展呈现出两种截然不同的技术路线：封闭式生态与开放式生态。

顾名思义，“封闭式”超节点，是以单一厂商的芯片与软件栈为核心，通过垂直整合实现极致性能。其优势在于软硬件协同度高，开发周期短，能快速投向市场，并满足特定场景需求。

但由于生态的封闭性，会让一些客户担心被技术锁定，且难以适应当下国产算力多元化的发展趋势。对此，新华三集团云与计算存储产品线副总裁、产品支持与解决方案部总经理武家春说，“新华三更强调开放式的合作，我们认为，要选择什么样的GPU这份选择权要交给客户，然后我们会根据客户的需求，来搭适合客户需求的超节点。”

很显然，开放生态的超节点，会适配多品牌 GPU，乃至多类型存储协议与多元网络架构，并通过标准化接口实现跨厂商协同。这种模式更好地满足了算力多元化的需求，我们也不能忽视技术对齐困难、研发周期长等挑战。

当然，无论是封闭还是开放，超节点的核心价值始终指向“好用的算力”。

正如徐润安所指出的，今天的智算发展正处于“螺旋上升的过程”，而超节点正是推动这一螺旋向上的关键动力。它不仅解决了当前算力供给与需求之间的效率错配，更在为未来多元算力融合奠定基础。我们相信，在国产算力崛起的大背景下，开放式超节点有机会成为推动智算产业整体进步的关键路径。

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布满荆棘的开放之路

技术对齐与生态协同成最大考验

新华三集团云与计算存储产品线 智慧计算产品市场部总监汤涛表示，“从产业的角度，封闭生态一定不利于发展，所以新华三会选择坚持走开放式生态的路线。”

而这条路的前方，实则也布满了不确定性的荆棘。因为开放式超节点的构建远比封闭式系统更复杂，这是一项需要协调芯片厂商、整机厂商、软件开发商等多方力量的系统工程。

首要挑战在于技术对齐。在开放生态中，各GPU厂商的技术路线、接口标准、研发节奏各不相同，如何实现硬件层面的互联互通成为巨大难题。

徐润安坦言，“比如芯片设计需要12-18个月周期，整机开发又需要9-18个月，而AI技术每12-18个月就会发生代际演进，所以在最后形成交付的时候，我们会面临从设计理念、生产制造再到最后交付环节的重重挑战。”

其次，异构算力的高效协同是另一座待攻克的高峰。当前国产GPU呈现百花齐放的态势，各家在架构设计、互联协议、性能特点上各有所长。有的擅长高并发推理，有的专精大规模训练，有的则在能效比上表现突出。这意味着，超节点要整合这些差异化算力，不仅需要硬件接口的标准化，更需要软件栈的深度适配。

而在此过程中，存储和网络性能也是常被忽视的“隐形瓶颈”，英伟达创始人黄仁勋曾提出，“现在很多人都已经知道AI该怎么用GPU，但AI怎么用网络，AI怎么用存储，现在是还缺少人研究。” 确如其言，当算力达到一定规模后，存储I/O和网络延迟往往成为制约整体效率的关键因素。而新华三的长处就在于除了算力之外，同样拥有在网络和存储领域的技术积累，这是业界大部分厂商都不具备的优势。

最后，则是最复杂的生态协同的挑战。开放生态意味着需要建立全新的产业协作机制，从芯片设计阶段就要开始协同规划，贯穿产品全生命周期，这需要有综合技术实力的厂商能够牵头推动协同机制的运行，“而新华三愿意站出来，承担这样的工作”。徐润安说。

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以“算力×联接”战略

对应国产算力崛起的历史机遇

面对如此复杂的挑战，为什么一定要坚持开放路线？答案在于：国产算力的历史性机遇。

历史已一次次向我们证明过：唯有多元竞争才是技术进步的源泉，开放生态的建立，虽然前路艰难，但却是实现AI普惠、打破技术壁垒的必由之路。

正因如此，新华三选择承担起这一责任，通过“算力×联接”战略，为国产算力提供协同创新的平台。

“算力×联接”的本质，是通过算力方案与联接方案做最佳的调优和配合，通过端网协同、网算一体等技术带来智算效率的大幅提升，两者的深度融合带来的不是简单的叠加效果，而是倍增的效益，让智算的价值最大化。

而在算力层面，新华三以“开放多元”为核心，构建起覆盖全场景的算力支撑体系。在超节点方面，全新发布的H3C UniPoD超节点产品以算力芯片多元化、互联协议标准化、基础设施集成化为核心设计理念，主要涵盖H3C UniPoD S80000和H3C UniPoD F80000两个子产品系列。

其中，H3C UniPoD S80000单柜支持最多部署64卡，采用液冷方式散热整柜功率可支持到120KW，同时兼容下一代高性能AI加速卡。面对客户追求极致性能的需求，其柜内卡间全互联通信，互联带宽提升8倍，单机柜训练性能相较于单节点最高可提升10倍，单卡推理效率提升13倍。

H3C UniPoD F80000则依托全国产算力平台，采用创新的PCIe光互联技术，突破单机板内走线限制，实现了64张AI加速卡的高速互联，将卡间带宽大幅提升至576GB/s，实现模型训练性能提升35%以上，并支持按需定义产品拓扑16/32/64卡，实现灵活按需交付。

随着AGI时代的临近，“百花齐放”的算力生态将是实现算力平权和AI普惠的关键。在这条道路上，既需要技术上的锐意创新，也需要生态上的开放包容，更需要产业担当，而这正是新华三的责任与使命。