芯耀
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本文介绍中国联通 “4+4+31+X+0” 智算基础设施布局及 AINet 算力智联网，再分析国内外产业现状、Scale-Up 与 Scale-Out 技术方向及面临的规模能效、资源协同、流量适配等挑战，最后提出光电协同超节点技术思路及相关研究方向与进展。
传统架构下，GPU间通信延迟、集群运维复杂度、能耗成本高等问题日益凸显，成为制约 AI 技术落地的关键瓶颈。而超节点互联技术的出现，正以 "紧耦合" 通信设计、集群化资源整合的创新思路，为这些难题提供了系统性解决方案，成为智能时代 "新基建" 的核心支撑。
本文来自“AI超节点互联技术发展思考”，“2026年ODCC超节点大会合集（1～4）”和“2025超节点数据中心峰会合集（1~4）”。
一、智算基础设施新布局：从 "分布式" 到 "一体化"
在算力智联网（AINet）的支撑下，"一跳入骨干" 的网络能力实现了大带宽、低时延、高可靠的通信保障。依托 "新八纵八横"G.654E 骨干光缆网和 100G/400G ROADM+WDM+OTN 技术，智算资源得以跨区域高效调度 —— 国家枢纽节点部署超大规模训练资源池，省级节点提供百卡规模训推服务，本地节点实现边缘推理 "毫秒用算"，国际节点则以香港为核心，聚合东京、新加坡等地算力，服务中企出海需求。这种全域覆盖、分层部署的架构，为超节点技术的落地提供了坚实的基础设施支撑。
二、超节点技术：四大核心优势破解智算痛点
超节点技术之所以能成为提升智算能力的突破方向，源于其对传统架构的颠覆性优化，核心优势体现在四个维度：
1. 解决并行计算通信刚需：传统 Scale-Out 架构的 "松耦合" 通信无法满足大模型并行计算需求，超节点通过芯片直出高速总线和硬件级内存语义，大幅降低延迟、提升带宽，让 GPU 间参数交换效率倍增，完美适配万亿参数级模型的训练需求。
2. 弥补单芯片算力差距：面对国际领先 AI 芯片的技术优势，超节点以集群化部署模式整合资源，通过规模化组网提升计算效能，实现了 "群体优势" 对 "单体差距" 的追赶。
3. 降低集群运维复杂度：当智算集群向万卡、十万卡规模升级，传统架构的组网复杂度呈指数级上升。超节点作为高度集成的小型集群，具备部署简化、运维便捷、扩展灵活的特点，显著降低了大规模集群的管理难度。
4. 平衡性能与成本效益：通过 "局部极致优化"，超节点减少了对全局带宽的依赖，提升了算力利用率，同时具备能耗优势，让企业以更低成本获得更高性能，实现了技术价值与商业价值的统一。
三、国内外产业现状：巨头竞逐超节点赛道
超节点技术的巨大潜力吸引了全球科技巨头纷纷布局，形成了各具特色的技术路线：
Nvidia：NVL72 超节点采用 NVLink 互联技术，专为万亿参数级生成式 AI 和高性能计算设计；Google：IPUv7 超节点引入光交换机，支持三维环形等拓扑动态切换，实现 9216 颗 TPU 芯片全互联，总带宽达 11PB/s；华为：昇腾 384 超节点采用全对等互联架构，通过 UB 总线 + 光互联实现资源池化与独立伸缩；中科曙光：ScaleX640 超节点凭借专用高速链路，单机柜可实现 640 卡全互联，双机柜即可构建 1280 卡千卡级计算单元。
在国内，Scale-Up 互联协议的生态建设同样如火如荼。中国移动牵头的 OISA 联盟主打原生内存语义和集合通信硬件加速；阿里云、中国联通参与的 ETH + 高通量以太网联盟推行协议极简化设计，引入光互连技术；华为的 UB 灵衢总线则实现了 IO、内存访问与处理单元通信的统一。
去年10月成立的 ESUN 工作组，更是推动 Scale-Up 技术对齐国际开放标准，加速构建以太 - based 的开放生态。
四、技术挑战：超节点发展面临的三大核心难题
尽管超节点技术优势显著，但在规模化落地过程中，仍面临多重挑战：
1. 规模与能效的双重制约：随着智算中心容量提升，交换机交换容量增长趋缓，交换芯片的能耗和热密度瓶颈日益突出，多级交换还会增加时延，导致有效算力受限。数据显示，交换机的能源效率随带宽增长持续降低，成为超节点规模扩张的主要障碍。
2. 通信与计算的协同壁垒：模型解耦架构与超节点带宽、算力资源难以精准匹配，网络状态反馈迟缓易引发流量冲突；多维并行参数交互复杂，加上网络故障多发，导致超节点的算力潜能难以充分释放，节点效率受限。
3. 多样化流量的适配压力：混合并行模型策略下，超节点需要同时应对三种流量模式 ——MoE 模型专家并行的散射型流向、模型切分的点对点对称流向、数据并行的高突发海量流向，对流量调度的灵活性和可靠性提出了极高要求。
五、文章总结：超节点互联，定义智算新未来
当 AI 成为驱动产业变革的核心引擎，算力已成为数字经济时代的核心生产要素。超节点互联技术通过架构创新、光电协同、生态共建，正在破解智算中心的性能瓶颈、成本压力和运维难题，为大模型训练、智能算力调度、国际化业务拓展提供了关键支撑。
从中国联通的 "4+4+31+X+0" 布局到全球科技巨头的技术竞逐，从Scale-Up 协议的生态构建到 AWGR 技术的突破，超节点技术正从概念走向落地，从单一产品走向全栈解决方案。
未来，随着光电协同技术的持续成熟和开放生态的不断完善，超节点将进一步释放智算潜能，推动AI技术在千行百业的深度应用，为数字经济高质量发展注入强劲动力。
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