超节点SuperPodAI算力革命的战略支点！

　　近年来，随着AI大模型参数规模呈指数级增长，算力需求已突破传统计算架构的承载极限。在此背景下，超节点（SuperPod）作为新型算力基础设施应运而生，成为支撑智能计算发展的关键技术路径。

　　业界权威机构与专家普遍认为，该技术将引领智能计算领域的重要发展趋势，并有望引发新一轮技术革新浪潮。那么，超节点的核心定义与技术价值何在？其诞生的必要性又体现在哪些方面？

　　超节点（SuperPod）作为英伟达提出的创新性架构概念，其本质是对传统计算节点架构的突破性重构。

　　在AI算力基础设施领域，GPU作为支撑AIGC大模型训练与推理的核心硬件，其集群规模需求伴随模型参数量级跃升呈现指数级增长态势。当前主流需求已从千卡级扩展至万卡级，未来或将突破十万卡量级。面对这种规模化挑战，业界主要采取两种技术路径：纵向扩展（Scale Up）与横向扩展（Scale Out）。

　　纵向扩展聚焦于单节点算力密度的提升，通过增加GPU配置数量实现算力扩容；横向扩展则通过多节点互联构建分布式计算集群。其中，单台配置8-12块GPU的服务器即构成基础计算节点。

　　就纵向扩展而言，传统服务器架构受限于物理空间、散热系统与功耗设计，其GPU集成上限普遍在12卡以内。更关键的是，硬件间的互联带宽与通信效率直接影响算力聚合效果。

　　2022年，英伟达通过独立部署NVLink交换机，将互连范围从单机扩展至多机系统，形成高带宽域（HBD）架构。这种支持16卡以上GPU集群、具备超万卡级互连带宽的纵向扩展系统，即构成超节点的核心形态。

　　现有Infiniband与RoCEv2网络虽能提供Tbps级带宽，但其微秒级时延难以满足张量并行（TP）等高密度通信需求。超节点通过板级互连实现10Tbps级带宽与百纳秒时延，使跨GPU内存直读成为可能。

　　每个超节点单元相当于预集成的计算模组，大幅减少分布式系统中的节点数量。测试数据显示，256卡超节点相较8卡节点可降低38%训练成本，提升40%推理效率。

　　预集成架构不仅缩短50%部署周期，更通过标准化设计简化日常维护流程。模块化扩展能力支持从8卡到512卡的弹性配置，满足差异化场景需求。

　　以384张昇腾算力卡组成一个超节点，在目前已商用的超节点中单体规模最大，可提供高达300 PFLOPs的密集BF16算力，接近达到英伟达GB200 NVL72系统的两倍。

　　私有协议往往意味着高昂的成本。对于AI这个热门方向来说，发展开放标准，有利于降低行业门槛，帮助实现技术平权。目前来看，超节点的开放标准还不止一个，但基本上都是以以太网技术（ETH）为基础。因为以太网技术最成熟、最开放，也拥有最多的参与企业。

　　在超节点开放标准中，其中比较有代表性的，是由开放数据中心委员会（ODCC）主导、中国信通院与腾讯牵头设计的ETH-X开放超节点项目。ETH-X基于以太网技术构建大带宽、弹性可扩展的HBD，具备高算力密度、高互联带宽、高功率密度和高能效等特点。

　　根据腾讯在开放数据中心大会提供的数据，基于ETH-X超节点，在训练场景下，LLama-70B稠密型模型在64K集群下的性能/成本进行对比，采用256卡的Scale Up，比8卡的Scale Up低了38%的训练成本。在推理场景下，LLama-70B在FP4精度128卡实例推理性能/成本对比中，256卡的Scale Up比8卡的Scale Up增加了40.48%的推理收益。

　　随着AI浪潮的继续发展，业界对超节点的需求会变得越来越强烈。超节点方案具有性能跃升、成本优化、架构简化三大核心优势，成为AI算力基础设施的主流选择。

　　其技术路线既包括英伟达、华为的私有协议方案，也涵盖ETH-X等开放标准，为不同需求场景提供灵活适配。未来，随着国产化生态的成熟和液冷等绿色技术的普及，互盟超节点将进一步推动AI算力的普惠化与可持续发展！返回搜狐，查看更多