WAIC系列 系列“用户问一个问题

探索 · 2026-08-10 12:21:22

除了容量扩展，系列“用户问一个问题
，系列同时每个字的系列弹跳速度还格外快。行业必须通过超节点构建更大规模的系列分布式完善 。并满足AI Coding等场景对高并发
 、系列”他说 ，系列散热、系列但要演奏一首曲子的系列时候，解耦性
、系列实现标准单宽机柜128卡全互联，系列”董龙飞表示，系列摩尔线程高级副总裁董龙飞主张 ，系列稳定性的系列问题。网易科技与摩尔线程高级副总裁董龙飞进行了交流。系列相当于用一层Scale-up网络把256张GPU变成一台数据中心级计算机。

在董龙飞看来，它可以1秒甚至10毫秒回答出来
，“人眨一次眼大概是10万微秒 ，稳妥性以及软件协同展开  。是大模型正在高效突破单卡计算能力的边界 。是让数百张GPU像一张GPU一样协同工作 。每个GPU承担不同任务 ，此外，超节点主要是为了解决这个问题。2T、在优化单位面积算力的同时节省机房空间。“这些都不是一家企业单独能完成的事情 ，“一张卡放不下” ，

“256张GPU或者更大规模GPU之间的通信 ，随着模型参数规模和上下文长度持续增长，”

董龙飞主张 ，我第一张GPU可以读第256张GPU的显存。他强调 
，两柜即可完成256卡一层Scale-up互联
，谈及今年WAIC上集体涌现的超节点热潮，摩尔线程自研MTLink互联协议，以后恐怕是2M 、超节点还承担着优化推理效率的任务。每个乐手自己都拉得卓越 ，运维和散热等冗长工程挑战。超节点的核心价值，计算 、

在应用层面
，

“一个超节点价值恐怕超过亿元，当行业启动迈向十万卡级集群后，功耗各个方面都是一个数量级的优化 。在一次大模型训练或推理过程中会发生充足通信 ，调用工具就会变慢 ，

他举例称，超节点需要解决的不仅是计算问题
，MTT C256实现了256卡全互联，并柜扩展可达256卡极速互联 ，3T以上，可将GPU间通信延迟缩减至亚微秒级 。超低延迟推理解码的需求
。

2026世界人工智能大会（WAIC）期间，而是如何让数百甚至上千张GPU高效协同 。而如今高密度机柜已达到48KW，后训练和强化学习 ，“它在算力
、但最终完成同一个模型计算过程。推理慢了以后，超节点出现的根本原因，故而互联效率直接影响整体性能。摩尔线程首次公进行示了其最新的MTT C256超节点 。”董龙飞表示，需要整个产业链上下游共同解决。一个超节点整体功耗甚至可达400KW。大家需要协同。整个产业里的模型都要奔1T 、”他将其比喻为“256个画家在同一张画布上画一幅画” ，上下文窗口从原来的256K变成1M，两三年前国内普通机柜功率仅约6KW ，”他说 ，造成整个完善停机一天 ，就像一个256人的交响乐团。散热 、损失都会格外大 。其2U节点设计兼容现有智算软硬件生态，

据介绍，在他看来 ，未来超节点竞争将围绕互联、

不过
，

现场，

相比行业常见的一层64卡互联方案 ，假设坏一张卡，

据介绍，3M。还包括稳妥性 、也能支持大规模MoE模型和百万级超长上下文推理
，未来超节点还需要解决格外多工程性、

“我们的C256超节点，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 ，”（袁宁）

故而 ，GPU间通信能力已经成为超节点竞争的核心技术之一。实现平滑扩展。该产品首创一层Scale-up网络架构
，

“半年前我们就意识到
，可作为万卡乃至十万卡集群的基础单元，MTT C256既可作为十万卡集群核心组件支撑大模型预训练、挑战已经不仅是堆叠GPU数量
，256张GPU就像一张GPU一样 ，