从概念走向商用 国产超节点走向可选型交付

中经记者 秦枭 上海报道

当前，AI 技术正进入加速迭代的新阶段，大模型参数量呈百倍级扩张，MoE 稀疏架构、Agentic 智能体应用快速兴起，训练任务向万亿参数演进，推理业务也进入超长上下文、海量 Token、多模态协同的全新阶段。传统依靠以太网 RoCE 组网的服务器堆叠集群，逐渐暴露出通信时延高、内存资源碎片化、算力 MFU 利用率受限等突出瓶颈，难以充分释放新一代芯片的全部能力，超节点技术正在成为大规模训推任务的最优解，也成为 AI 计算与高端通用计算的关键发展方向。在华为全联接大会期间，神州鲲泰正式推出基于鲲鹏、昇腾 950 技术路线的新一代产品矩阵，首批发布的4款新品全面覆盖通用计算、大模型训练、高性能推理等多元业务场景。

神州鲲泰产品专家孙亚楠对《中国经营报》记者指出，国产超节点不是芯片简单堆叠，属于系统工程，考验硬件、散热、驱动、软件栈全栈协同。伴随鲲鹏 950、昇腾 950DT 原生支持超节点硬件能力，以神州鲲泰为代表的整机厂商，已经把超节点从概念推进到可选型产品阶段。

超节点推动国产算力规模化落地

当前AI大模型训练的参数规模还在持续走高，对集群算力和通信效率的要求只会越来越高，传统基础设施的短板会越来越突出 超节点架构的落地，能够针对性破解当前AI集群的效率痛点，是AI基础设施适配产业高速发展的重要升级方向。

“长期以来，行业内不少方案将普通服务器的以太网堆叠包装为‘超节点’，但这类方案并未解决传统集群的核心痛点。” 孙亚楠指出，真正的超节点需要同时满足三大硬性标准：一是具备专用高速硬件总线互联，区别于以太网 RoCE 的消息通信，减少协议转换与数据拷贝带来的时延开销；二是实现全域内存统一编址，支持内存语义 Load/Store 远端内存，无须数据拷贝，这是与普通集群最本质的差异；三是端到端全栈软硬件协同，实现芯片、互联硬件、CCU、驱动、操作系统、通信库的完整适配。

正是基于这一标准，神州鲲泰将超节点技术从行业概念，转化为标准化、可交付的整机产品。推出基于华为鲲鹏950的KunTai R722 K3均衡型服务器；基于昇腾950DT的KunTai A989 I5标准服务器、KunTai A989 I5风冷超节点，以及KunTai PoD2000 A5液冷超节点。

覆盖全场景算力需求

神州鲲泰此次推出的4款新品，覆盖通用计算、大模型训练、高性能推理等多元业务场景。

在通用算力侧，基于鲲鹏950，神州鲲泰完成了KunTai R722 K3整机的硬件、散热、驱动全流程适配，让灵衢组网的通用超节点能力得以落地。孙亚楠解释道：“这一方案解决了传统分布式数据库集群跨机访问时延高、内存资源碎片化、IO硬件资源孤岛的痛。通过灵衢总线组网，多台物理节点可形成一台逻辑大计算机，实现跨节点内存、SSD、DPU资源的池化，达到百纳秒级的内存语义访问，省去大量数据拷贝，不仅可以提升OLTP事务、OLAP查询性能，更能支撑小型机业务的平滑迁移，同时支持单机部署、按需开启超节点组网的分步改造模式，大幅降低企业的业务升级风险。”

而在AI智算侧，基于昇腾950DT的原生超节点能力，神州鲲泰自主完成了KunTai PoD2000 A5、A989 I5等整机的结构设计、灵衢互联、供电散热、软硬件联合调优。针对行业关注的MXFP4低精度技术，孙亚楠强调，低精度能力的落地不能只依靠芯片：“昇腾 950DT的内置FP4计算单元只是基础，我们在整机层面完成了硬件链路、驱动、CANN软件栈的完整适配，实现HiF8、FP8、MXFP8、MXFP4的全链路支持，让低精度技术真正落地，有效降低权重、激活、KVCache的显存占用，提升长上下文、MoE与Agent推理的吞吐能力，帮助企业降低智算建设与运营成本。”

针对不同客户的选型需求，孙亚楠也给出了清晰的分层建议：“针对新建大型智算中心、头部大模型企业，PoD2000 A5液冷整机柜可承载万亿MoE模型的预训练任务；针对已有风冷机房的中型智算、政企AI平台，A989 I5风冷超节点可利用现有基础设施，支撑训推混合、Agent 推理业务；而A989 I5标准服务器则可满足中小客户的小集群微调、轻量化AI推理需求；KunTai R722 K3则面向金融、运营商、大型政企，支撑核心交易、大型内存数据库等核心业务，承接小型机迁移需求。”

(编辑:张靖超 审核:李正豪 校对:燕郁霞)