何為超節點？內存統一編址是支撐超節點實踐落地的必備能力

文/黃海峰的通信生活

當千億參數大模型成為產業智能化標配，我們的計算基礎設施，能接住這場AI浪潮嗎？

12月25日，筆者前往杭州參加“昇思MindSpore為超節點而生的AI框架”為主題的昇思人工智能框架峰會，看展、聽會、交流，頗有收獲，找到問題答案。

最讓筆者印象深刻的一句話是華為中央軟件院總裁謝桂磊在致辭中指出，AI邁入產業規模化應用關鍵階段，而基于高速互聯的超節點成為AI算力基礎設施的新常態。

當傳統計算集群捉襟見肘，超節點技術與生態實踐，是否預示著AI基礎設施的換代時刻已經到來？如今市面上一下子涌現出多個“超節點”，哪一種是真正滿足未來需求的？

模型的算力焦慮，傳統集群為何難承重負？

AI技術的爆發式增長，正在對底層計算基礎設施提出前所未有的嚴苛要求。模型規模的指數級擴張引發算力海嘯，而業界卻面臨著效率低下、穩定性不足等諸多難題。

首先是算力協同效率低。傳統計算集群中，數百張AI芯片通過以太網連接，數據傳輸需經過序列化-網絡傳輸-反序列化的復雜流程。就像多個倉庫各自為政，貨物調運要走繁瑣的審批手續，即便道路再寬（高帶寬），也會因流程梗阻導致效率低下。

其次是內存資源孤島化。大模型訓練的海量參數和中間數據需要在不同芯片間頻繁交互，但傳統架構中每張芯片的內存都是獨立空間，跨芯片訪問不僅耗時，還會出現數據不一致。

最后是生態適配成本高。不同廠商的芯片、框架、工具鏈各自為戰，企業在部署大模型時，往往需要投入大量資源進行適配開發，阻礙AI技術的規模化落地。

面對這些痛點，超節點技術應運而生。超節點的基礎技術特征應包含哪些核心要素？

一是超大帶寬，可支撐大規模AI處理器間高效協同與海量數據傳輸；二是超低時延，能大幅降低跨設備通信耗時，避免計算等待通信的效率損耗；三是內存統一編址，實現超節點內所有互聯設備的內存地址全局唯一，支持設備間基于內存語義直接訪問，提升數據交互效率。

經過筆者對目前國內已落地的超節點實踐來看，除了大帶寬、低時延能力之外，內存統一編址發揮了巨大作用，在互聯網、運營商等行業應用中，極大加速了大模型訓練及推理的效率。

作為超節點的核心必備能力，內存統一編址實現了超節點內所有互聯設備的內存地址全局唯一，讓不同芯片間可基于內存語義直接訪問數據，無需經過傳統“序列化-網絡傳輸-反序列化”的繁瑣流程。這一特性不僅徹底打破了內存資源孤島，大幅降低跨設備數據交互的時延，更成為支撐萬億參數模型、MoE架構及長序列任務高效運行的關鍵技術底座。

互聯網廠商超節點實踐，大模型創新的算力先鋒樣本

在大模型向萬億參數、多模態方向快速迭代的行業背景下，超節點已成為互聯網企業突破AI算力瓶頸的核心選擇，其商業價值通過多個實踐案例充分顯現。

第一，商用成本與效率雙優。某頭部互聯網企業采用超節點部署MoE模型分布式推理方案，依托超大帶寬、超低時延特性，以及內存統一編址帶來的直接數據訪問能力，無需CPU中轉即可完成跨芯片數據交互，將單token成本壓縮40%-50%，單卡吞吐較行業平均水平提升2.4-2.8倍，成功打通MoE模型規模化商用的關鍵路徑。

第二，大模型訓練效能躍升。另一互聯網科技公司依托超節點的內存統一編址能力，徹底打破傳統集群的資源孤島限制，配合高效互聯協議，讓訓練過程中頻繁的參數同步與數據交互無需額外轉換流程，將未掩蓋的通信耗時占比優化至 15%，大幅提升算力利用率，高效支撐了多專家、長序列基礎模型的訓練工作。

第三，技術生態靈活適配。國內某互聯網平臺基于超節點推進強化學習訓練，內存統一編址技術保障了Qwen、DeepSeek等主流模型在跨芯片協同計算時的數據一致性與傳輸效率，配合超節點對verl+vLLM等工具鏈的兼容能力，讓企業無需在算力適配層額外投入，得以聚焦算法創新，加速技術落地。

可以看出，這些來自互聯網行業的實踐案例，充分驗證了超節點在大模型訓推效率、成本控制、技術創新等方面的核心價值。作為AI基礎設施的新一代形態，超節點正通過與互聯網廠商的深度協同，加速大模型技術從實驗室走向產業實踐。

運營商部署超節點，從技術驗證到規模落地的實踐樣本

在超節點應用前，電信運營商在AI大模型時代面臨著傳統集群難以支撐千億級參數行業大模型的訓練需求，跨節點數據傳輸時延導致推理響應速度不達標，制約AI和通信融合。筆者了解到多家電信運營商已完成昇騰超節點部署實踐，驗證其技術成熟度與行業適配價值。

其一，國內某電信運營商的基礎大模型項目，依托昇騰384超節點架構優勢，以及內存統一編址帶來的高效數據交互能力，跨芯片參數同步效率顯著提升，通過機間通信合并優化進一步降低隨機通信量，最終實現訓練性能提升20%；在集群穩定性層面，借助算子通信預建鏈等技術，將大規模集群的故障恢復時間縮短至小于13分鐘，集群可用度達99%。

其二，某運營商智算平臺搭載昇騰超節點，內存統一編址技術讓Llama3.1-405B 模型訓練中的海量中間數據可直接跨芯片訪問，減少了數據遷移損耗，使其算力利用率（MFU）達到43%，處于業界領先水平；同時通過冷熱專家遷移創新，解決MoE模型訓練中熱門/冷門專家分布不均的問題，在收益區間內實現性能提升7.83%。

這些實踐充分證明，昇騰超節點憑借在性能優化、穩定性保障與場景適配方面的核心優勢，精準破解了運營商在大模型發展中的核心痛點，為運營商在智算競爭中構建差異化優勢、實現算力+算法+數據全棧能力升級奠定了堅實基礎。

筆者觀察：為何昇騰超節點成為引領者？

看完現場展示，筆者更加確定所有超節點的落地實踐，在實際應用中，內存統一編址都是必備能力，這與部分同類超節點形成了鮮明對比。

市面上部分超節點產品仍采用傳統以太網方案，受限于架構特性無法實現內存統一編址，本質僅是高速互聯的硬件堆疊。這類方案的數據傳輸依賴傳統消息通信模式，跨節點訪問需經CPU中轉完成數據序列化與反序列化，不僅時延難以突破毫秒級下限，更無法支持內存語義通信，導致大模型訓練中高頻小包數據傳輸效率低下，形成難以突破的通信瓶頸。

這就像沒有統一門牌號的大型社區，不同樓棟（對應芯片/節點）的住戶（數據）要互通消息，得先找社區管理員（CPU）登記核實位置，再通過專門 的送信人（傳統通信協議）傳遞，不僅要走繁瑣流程，還容易因信息傳遞偏差耽誤時間。

而具備內存統一編址能力的超節點，就像給社區里每一戶都分配了唯一且通用的門牌號，所有住戶憑借門牌號就能上門溝通，數據在不同芯片間的訪問無需額外轉換流程，就像鄰里間即時對話般順暢，這正是大模型訓練中打破內存孤島、實現高效協同計算的關鍵所在。

因此我們認為，超節點的定義除了超大帶寬和超低時延之外，“內存統一編址”是必備能力。業界有聲音認為，不能支持超節點域內“內存統一編址”能力的都不是超節點。

當前，眾多企業紛紛布局超節點產品。筆者發現，不同廠商的技術路線各有側重：有的主打單機柜高密度部署，有的聚焦封閉生態下的極致性能，有的側重開放架構的兼容性。

在這些玩家中，昇騰超節點為何能成為全球超節點領域的引領者？

首先，技術架構與工程創新雙領先。昇騰超節點以超大帶寬、超低時延及內存統一編址三大核心能力為架構基石，通過自研靈衢總線實現384卡超節點的緊密耦合，徹底攻克節點內通信瓶頸。依托這一先進架構，結合工程技術創新，打造了規模領先的超節點產品。

其次，生態開放性與兼容性，相比國外企業的封閉生態，昇騰超節點的開放互聯協議更能適應多廠商協同的產業需求。

最后，場景適配深度，從運營商的算力服務到金融行業的核心業務，從大模型訓練到端側部署，昇騰超節點已在多領域形成成熟方案，展現出強大的場景適配能力。

未來隨著AI技術向更深入、更廣泛的領域滲透，超節點的應用場景將不斷拓展。而內存統一編址作為超節點的核心必備能力，將成為行業準入的硬標準。

算力潮涌開新境，生態協同啟遠航。超節點為AI時代的競爭提供了新賽道，而昇騰生態不僅將推動超節點技術不斷成熟，更會讓智能時代的紅利惠及更多行業與用戶。