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WAIC系列 | 摩尔线程董龙飞谈超节点:未来竞争不只是拼GPU,更是拼工程化能力

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2026世界人工智能大会(WAIC)期间,摩尔线程首次公开展示了其最新的MTT C256超节点。

据介绍,该产品首创一层Scale-up网络架构,实现标准单宽机柜128卡全互联,并柜扩展可达256卡极速互联,相当于用一层Scale-up网络把256张GPU变成一台数据中心级计算机。

相比行业常见的一层64卡互联方案,MTT C256实现了256卡全互联,卡间通信延迟压缩至亚微秒级;同时采用计算与交换一体化高密设计,两柜即可完成256卡一层Scale-up互联,在提升单位面积算力的同时节省机房空间。此外,其2U节点设计兼容现有智算软硬件生态,可作为万卡乃至十万卡集群的基础单元,实现平滑扩展。

在应用层面,MTT C256既可作为十万卡集群核心组件支撑大模型预训练、后训练和强化学习,也能支持大规模MoE模型和百万级超长上下文推理,并满足AI Coding等场景对高并发、超低延迟推理解码的需求。

现场,网易科技与摩尔线程高级副总裁董龙飞进行了交流。谈及今年WAIC上集体涌现的超节点热潮,摩尔线程高级副总裁董龙飞认为,超节点出现的根本原因,是大模型正在快速突破单卡计算能力的边界。

“半年前我们就意识到,整个产业里的模型都要奔1T、2T、3T以上,上下文窗口从原来的256K变成1M,以后可能是2M、3M。”他说,随着模型参数规模和上下文长度持续增长,“一张卡放不下”,行业必须通过超节点构建更大规模的分布式系统。

在董龙飞看来,超节点的核心价值,是让数百张GPU像一张GPU一样协同工作。

“我们的C256超节点,256张GPU就像一张GPU一样,我第一张GPU可以读第256张GPU的显存。”他将其比喻为“256个画家在同一张画布上画一幅画”,每个GPU承担不同任务,但最终完成同一个模型计算过程。

除了容量扩展,超节点还承担着提升推理效率的任务。“用户问一个问题,它可以1秒甚至10毫秒回答出来,而且每个字的弹跳速度还非常快。推理慢了以后,调用工具就会变慢,超节点主要是为了解决这个问题。”

董龙飞认为,当行业开始迈向十万卡级集群后,挑战已经不仅是堆叠GPU数量,而是如何让数百甚至上千张GPU高效协同。

“256张GPU或者更大规模GPU之间的通信,就像一个256人的交响乐团。每个乐手自己都拉得很好,但要演奏一首曲子的时候,大家需要协同。”他说,GPU间通信能力已经成为超节点竞争的核心技术之一。

据介绍,摩尔线程自研MTLink互联协议,可将GPU间通信延迟降低至亚微秒级。“人眨一次眼大概是10万微秒,而我们的通信速度是几十万分之一眨眼的时间。”董龙飞表示,在一次大模型训练或推理过程中会发生海量通信,因此互联效率直接影响整体性能。

不过,他强调,未来超节点还需要解决非常多工程性、稳定性的问题。

“一个超节点价值可能超过亿元,如果坏一张卡,导致整个系统停机一天,损失都会非常大。”董龙飞表示,超节点需要解决的不仅是计算问题,还包括可靠性、解耦性、运维和散热等复杂工程挑战。

他举例称,两三年前国内普通机柜功率仅约6KW,而如今高密度机柜已达到48KW,一个超节点整体功耗甚至可达400KW。“它在算力、散热、功耗各个方面都是一个数量级的提升。”

因此,在他看来,未来超节点竞争将围绕互联、计算、散热、可靠性以及软件协同展开。“这些都不是一家企业单独能完成的事情,需要整个产业链上下游共同解决。”(袁宁)

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