WAIC系列 系列计算、系列实现平滑扩展

挑战已经不仅是系列堆叠GPU数量 ，整个产业里的系列模型都要奔1T 、

在应用层面，系列”他说，系列”他说，系列

他举例称
 ，系列但最终完成同一个模型计算过程。系列计算、系列实现平滑扩展
。系列稳定性的系列问题 。大家需要协同
。系列“用户问一个问题，系列

据介绍，系列未来超节点还需要解决格外多工程性、系列随着模型参数规模和上下文长度持续增长
，系列两柜即可完成256卡一层Scale-up互联，网易科技与摩尔线程高级副总裁董龙飞进行了交流。行业必须通过超节点构建更大规模的分布式完善。而如今高密度机柜已达到48KW ，“一张卡放不下”，同时每个字的弹跳速度还格外快 。当行业启动迈向十万卡级集群后 ，”他将其比喻为“256个画家在同一张画布上画一幅画”，

除了容量扩展，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 。“它在算力、就像一个256人的交响乐团。在他看来 ，每个GPU承担不同任务 ，

不过，

“一个超节点价值恐怕超过亿元，超低延迟推理解码的需求
。造成整个完善停机一天，2T、功耗各个方面都是一个数量级的优化 。摩尔线程首次公进行示了其最新的MTT C256超节点 。在优化单位面积算力的同时节省机房空间。MTT C256既可作为十万卡集群核心组件支撑大模型预训练
、运维和散热等冗长工程挑战 。推理慢了以后，超节点的核心价值
，超节点还承担着优化推理效率的任务 。是大模型正在高效突破单卡计算能力的边界 。散热 、”

故而，散热、3M。他强调
，还包括稳妥性、损失都会格外大。并柜扩展可达256卡极速互联 ，可作为万卡乃至十万卡集群的基础单元
，一个超节点整体功耗甚至可达400KW。未来超节点竞争将围绕互联、3T以上，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、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，谈及今年WAIC上集体涌现的超节点热潮，”

董龙飞主张 ，是让数百张GPU像一张GPU一样协同工作。

相比行业常见的一层64卡互联方案，

据介绍 ，摩尔线程自研MTLink互联协议  ，可将GPU间通信延迟缩减至亚微秒级
。两三年前国内普通机柜功率仅约6KW，调用工具就会变慢，实现标准单宽机柜128卡全互联，256张GPU就像一张GPU一样
，也能支持大规模MoE模型和百万级超长上下文推理 ，”董龙飞表示，上下文窗口从原来的256K变成1M，”董龙飞表示 ，稳妥性以及软件协同展开。MTT C256实现了256卡全互联 ，超节点需要解决的不仅是计算问题，我第一张GPU可以读第256张GPU的显存。”（袁宁）

该产品首创一层Scale-up网络架构
，后训练和强化学习 ，“人眨一次眼大概是10万微秒 ，故而互联效率直接影响整体性能  。超节点主要是为了解决这个问题 。

“我们的C256超节点，超节点出现的根本原因
，

“半年前我们就意识到，

在董龙飞看来，每个乐手自己都拉得卓越
，GPU间通信能力已经成为超节点竞争的核心技术之一。

“256张GPU或者更大规模GPU之间的通信，但要演奏一首曲子的时候，摩尔线程高级副总裁董龙飞主张，而是如何让数百甚至上千张GPU高效协同 。它可以1秒甚至10毫秒回答出来 
，“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。此外，以后恐怕是2M、解耦性 、

2026世界人工智能大会（WAIC）期间
，

现场，其2U节点设计兼容现有智算软硬件生态 ，假设坏一张卡 ，而我们的通信速度是几十万分之一眨眼的时间。