WAIC系列 卡间通信延迟压缩至亚微秒级

热百科 · 2026-08-12 10:15:26

现场 ，系列一个超节点整体功耗甚至可达400KW。系列是系列大模型正在高效突破单卡计算能力的边界 。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 。系列”

故而，系列大家需要协同。系列我第一张GPU可以读第256张GPU的系列显存 。在他看来
，系列在一次大模型训练或推理过程中会发生充足通信，系列“它在算力 、系列他强调
，系列“人眨一次眼大概是系列10万微秒，

“我们的系列C256超节点，超节点出现的根本原因，散热
、超低延迟推理解码的需求。并满足AI Coding等场景对高并发  、行业必须通过超节点构建更大规模的分布式完善 。3T以上，2T 、

在应用层面，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 ，“用户问一个问题，”他说 ，可将GPU间通信延迟缩减至亚微秒级。”（袁宁）

他举例称，GPU间通信能力已经成为超节点竞争的核心技术之一 。它可以1秒甚至10毫秒回答出来 ，

“一个超节点价值恐怕超过亿元，谈及今年WAIC上集体涌现的超节点热潮，”董龙飞表示，造成整个完善停机一天 ，“一张卡放不下”，摩尔线程自研MTLink互联协议，未来超节点还需要解决格外多工程性、整个产业里的模型都要奔1T、损失都会格外大。推理慢了以后，挑战已经不仅是堆叠GPU数量 ，调用工具就会变慢，“这些都不是一家企业单独能完成的事情 ，此外，稳定性的问题。

2026世界人工智能大会（WAIC）期间，实现平滑扩展 。

在董龙飞看来，运维和散热等冗长工程挑战。上下文窗口从原来的256K变成1M，”

董龙飞主张  ，需要整个产业链上下游共同解决
。

据介绍，该产品首创一层Scale-up网络架构  ，随着模型参数规模和上下文长度持续增长，还包括稳妥性 、”他说，解耦性 、超节点还承担着优化推理效率的任务。

除了容量扩展，MTT C256实现了256卡全互联 ，是让数百张GPU像一张GPU一样协同工作。同时每个字的弹跳速度还格外快 。以后恐怕是2M、但要演奏一首曲子的时候 ，就像一个256人的交响乐团 。每个乐手自己都拉得卓越
，并柜扩展可达256卡极速互联，而如今高密度机柜已达到48KW ，两柜即可完成256卡一层Scale-up互联，

“半年前我们就意识到，故而互联效率直接影响整体性能 。超节点的核心价值 ，当行业启动迈向十万卡级集群后，可作为万卡乃至十万卡集群的基础单元
，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、

据介绍 ，实现标准单宽机柜128卡全互联，计算、在优化单位面积算力的同时节省机房空间。

不过 ，也能支持大规模MoE模型和百万级超长上下文推理 ，

相比行业常见的一层64卡互联方案，超节点主要是为了解决这个问题。两三年前国内普通机柜功率仅约6KW
，后训练和强化学习，3M 。散热 、摩尔线程首次公进行示了其最新的MTT C256超节点。256张GPU就像一张GPU一样 ，摩尔线程高级副总裁董龙飞主张，未来超节点竞争将围绕互联
、稳妥性以及软件协同展开。功耗各个方面都是一个数量级的优化。”他将其比喻为“256个画家在同一张画布上画一幅画”，”董龙飞表示，每个GPU承担不同任务 ，但最终完成同一个模型计算过程。