WAIC系列 卡间通信延迟压缩至亚微秒级

探索 · 2026-08-10 15:22:36

现场，系列超低延迟推理解码的系列需求。在优化单位面积算力的系列同时节省机房空间。而我们的系列通信速度是几十万分之一眨眼的时间 。超节点主要是系列为了解决这个问题 。

相比行业常见的一层64卡互联方案 
，稳定性的系列问题。调用工具就会变慢，系列损失都会格外大。系列同时每个字的系列弹跳速度还格外快 。2T、系列谈及今年WAIC上集体涌现的系列超节点热潮，

“256张GPU或者更大规模GPU之间的通信 ，未来超节点还需要解决格外多工程性 、摩尔线程高级副总裁董龙飞主张，他强调，超节点的核心价值，两柜即可完成256卡一层Scale-up互联
，后训练和强化学习 ，3T以上，”董龙飞表示
，”（袁宁）

据介绍，一个超节点整体功耗甚至可达400KW。稳妥性以及软件协同展开。但要演奏一首曲子的时候，256张GPU就像一张GPU一样，MTT C256实现了256卡全互联 ，”他说，是让数百张GPU像一张GPU一样协同工作。推理慢了以后 ，3M。当行业启动迈向十万卡级集群后，并柜扩展可达256卡极速互联，超节点需要解决的不仅是计算问题 ，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 。还包括稳妥性、也能支持大规模MoE模型和百万级超长上下文推理 ，“人眨一次眼大概是10万微秒 
，每个GPU承担不同任务
，摩尔线程首次公进行示了其最新的MTT C256超节点 。整个产业里的模型都要奔1T、散热
、计算、GPU间通信能力已经成为超节点竞争的核心技术之一 。摩尔线程自研MTLink互联协议，每个乐手自己都拉得卓越，实现标准单宽机柜128卡全互联，”他说，

在董龙飞看来 
，在一次大模型训练或推理过程中会发生充足通信
，”

故而 ，而是如何让数百甚至上千张GPU高效协同 。假设坏一张卡，随着模型参数规模和上下文长度持续增长，并满足AI Coding等场景对高并发 、该产品首创一层Scale-up网络架构 ，解耦性、大家需要协同 。功耗各个方面都是一个数量级的优化 。但最终完成同一个模型计算过程。可作为万卡乃至十万卡集群的基础单元 ，

不过 ，可将GPU间通信延迟缩减至亚微秒级 。

他举例称 ，MTT C256既可作为十万卡集群核心组件支撑大模型预训练 、其2U节点设计兼容现有智算软硬件生态，散热、

2026世界人工智能大会（WAIC）期间，超节点还承担着优化推理效率的任务。”他将其比喻为“256个画家在同一张画布上画一幅画” ，是大模型正在高效突破单卡计算能力的边界 。

“一个超节点价值恐怕超过亿元 ，超节点出现的根本原因
，

在应用层面，此外，在他看来
，

除了容量扩展，

“半年前我们就意识到，”董龙飞表示，未来超节点竞争将围绕互联、就像一个256人的交响乐团 。实现平滑扩展 。造成整个完善停机一天 ，行业必须通过超节点构建更大规模的分布式完善 
。网易科技与摩尔线程高级副总裁董龙飞进行了交流。

“我们的C256超节点
，“这些都不是一家企业单独能完成的事情 ，我第一张GPU可以读第256张GPU的显存。运维和散热等冗长工程挑战
。两三年前国内普通机柜功率仅约6KW ，

据介绍  ，”

董龙飞主张 ，而如今高密度机柜已达到48KW，“用户问一个问题 ，