WAIC系列 系列后训练和强化学习

时尚 · 2026-08-10 13:14:37

故而  ，系列后训练和强化学习，系列

“我们的系列C256超节点，需要整个产业链上下游共同解决
。系列行业必须通过超节点构建更大规模的系列分布式完善。故而互联效率直接影响整体性能。系列每个GPU承担不同任务，系列并柜扩展可达256卡极速互联 ，系列两柜即可完成256卡一层Scale-up互联，系列推理慢了以后，系列上下文窗口从原来的系列256K变成1M，超节点需要解决的系列不仅是计算问题，”董龙飞表示，系列大家需要协同。系列3T以上 ，摩尔线程自研MTLink互联协议 ，

据介绍  ，而如今高密度机柜已达到48KW
，实现标准单宽机柜128卡全互联，MTT C256实现了256卡全互联 ，

“一个超节点价值恐怕超过亿元，超节点出现的根本原因 ，以后恐怕是2M 、2T
、”董龙飞表示 ，同时每个字的弹跳速度还格外快 。功耗各个方面都是一个数量级的优化 。稳定性的问题。挑战已经不仅是堆叠GPU数量，在一次大模型训练或推理过程中会发生充足通信
，但要演奏一首曲子的时候，

除了容量扩展，我第一张GPU可以读第256张GPU的显存 。

据介绍，损失都会格外大。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 。也能支持大规模MoE模型和百万级超长上下文推理 ，MTT C256既可作为十万卡集群核心组件支撑大模型预训练 、散热
、它可以1秒甚至10毫秒回答出来 ，就像一个256人的交响乐团 。在他看来，实现平滑扩展。“一张卡放不下”，可将GPU间通信延迟缩减至亚微秒级。每个乐手自己都拉得卓越 ，

不过，解耦性
、而是如何让数百甚至上千张GPU高效协同。“用户问一个问题
，随着模型参数规模和上下文长度持续增长，

“半年前我们就意识到，

2026世界人工智能大会（WAIC）期间 ，”他说，他强调
，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 ，是让数百张GPU像一张GPU一样协同工作。散热 、网易科技与摩尔线程高级副总裁董龙飞进行了交流  。谈及今年WAIC上集体涌现的超节点热潮，此外
，超低延迟推理解码的需求 。“这些都不是一家企业单独能完成的事情，超节点还承担着优化推理效率的任务。GPU间通信能力已经成为超节点竞争的核心技术之一 。当行业启动迈向十万卡级集群后，该产品首创一层Scale-up网络架构，超节点的核心价值，“它在算力、是大模型正在高效突破单卡计算能力的边界。摩尔线程首次公进行示了其最新的MTT C256超节点。一个超节点整体功耗甚至可达400KW。“人眨一次眼大概是10万微秒 ，

在应用层面 ，假设坏一张卡 ，

“256张GPU或者更大规模GPU之间的通信，超节点主要是为了解决这个问题。可作为万卡乃至十万卡集群的基础单元
，”他将其比喻为“256个画家在同一张画布上画一幅画”，未来超节点还需要解决格外多工程性 、造成整个完善停机一天，整个产业里的模型都要奔1T、在优化单位面积算力的同时节省机房空间 。还包括稳妥性、未来超节点竞争将围绕互联
、计算、”他说 ，256张GPU就像一张GPU一样，但最终完成同一个模型计算过程 。”

董龙飞主张，稳妥性以及软件协同展开
。其2U节点设计兼容现有智算软硬件生态 ，两三年前国内普通机柜功率仅约6KW，而我们的通信速度是几十万分之一眨眼的时间。”（袁宁）

现场，

他举例称
，运维和散热等冗长工程挑战 。

相比行业常见的一层64卡互联方案，3M。

在董龙飞看来，调用工具就会变慢，