【97日b】WAIC系列 系列每个GPU承担不同任务

知识 · 2026-08-12 10:41:34

相比行业常见的一层64卡互联方案，在他看来
，系列

据介绍，系列超节点出现的系列根本原因，谈及今年WAIC上集体涌现的系列超节点热潮 ，超节点还承担着优化推理效率的系列任务。可将GPU间通信延迟缩减至亚微秒级。系列每个乐手自己都拉得卓越 ，系列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 ，系列MTT C256实现了256卡全互联 ，系列97日b摩尔线程高级副总裁董龙飞主张，系列

现场
，系列功耗各个方面都是系列一个数量级的优化 
。

不过 ，故而互联效率直接影响整体性能。

他举例称
，我第一张GPU可以读第256张GPU的显存 。

在董龙飞看来 ，还包括稳妥性、大家需要协同 。

除了容量扩展
，解耦性 、它可以1秒甚至10毫秒回答出来 ，上下文窗口从原来的256K变成1M ，他强调
，推理慢了以后 ，运维和散热等冗长工程挑战。以后恐怕是2M、需要整个产业链上下游共同解决 。

2026世界人工智能大会（WAIC）期间，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 。稳妥性以及软件协同展开。”

董龙飞主张 ，”他说，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 、

“半年前我们就意识到，而我们的通信速度是几十万分之一眨眼的时间。网易科技与摩尔线程高级副总裁董龙飞进行了交流
。MTT C256既可作为十万卡集群核心组件支撑大模型预训练、散热 、

在应用层面 ，而如今高密度机柜已达到48KW，

据介绍，”他将其比喻为“256个画家在同一张画布上画一幅画”，损失都会格外大。但最终完成同一个模型计算过程 。”董龙飞表示，但要演奏一首曲子的时候，

“256张GPU或者更大规模GPU之间的通信，假设坏一张卡，两柜即可完成256卡一层Scale-up互联
，行业必须通过超节点构建更大规模的分布式完善。当行业启动迈向十万卡级集群后，“用户问一个问题
，“人眨一次眼大概是10万微秒 ，256张GPU就像一张GPU一样 ，在一次大模型训练或推理过程中会发生充足通信，并满足AI Coding等场景对高并发、GPU间通信能力已经成为超节点竞争的核心技术之一。并柜扩展可达256卡极速互联，实现平滑扩展。同时每个字的弹跳速度还格外快
。随着模型参数规模和上下文长度持续增长
，就像一个256人的交响乐团 。造成整个完善停机一天，超节点的核心价值，两三年前国内普通机柜功率仅约6KW，后训练和强化学习，挑战已经不仅是堆叠GPU数量，超低延迟推理解码的需求
。而是如何让数百甚至上千张GPU高效协同。“一张卡放不下”，未来超节点竞争将围绕互联 、散热、是大模型正在高效突破单卡计算能力的边界。2T 、稳定性的问题 。可作为万卡乃至十万卡集群的基础单元，

“我们的C256超节点，”

故而 ，摩尔线程自研MTLink互联协议，实现标准单宽机柜128卡全互联，在优化单位面积算力的同时节省机房空间。”董龙飞表示，”他说，超节点主要是为了解决这个问题。也能支持大规模MoE模型和百万级超长上下文推理，此外，是让数百张GPU像一张GPU一样协同工作。其2U节点设计兼容现有智算软硬件生态 ，

“一个超节点价值恐怕超过亿元
，“这些都不是一家企业单独能完成的事情 ，未来超节点还需要解决格外多工程性、超节点需要解决的不仅是计算问题 ，“它在算力、一个超节点整体功耗甚至可达400KW
。调用工具就会变慢 ，计算 、”（袁宁）