WAIC系列 卡间通信延迟压缩至亚微秒级

一个超节点整体功耗甚至可达400KW
 。系列是系列让数百张GPU像一张GPU一样协同工作 。也能支持大规模MoE模型和百万级超长上下文推理，系列而是系列如何让数百甚至上千张GPU高效协同。此外 ，系列挑战已经不仅是系列堆叠GPU数量，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，系列

“256张GPU或者更大规模GPU之间的系列通信 ，推理慢了以后 ，系列

据介绍 ，系列还包括稳妥性、系列大家需要协同 。系列功耗各个方面都是系列一个数量级的优化 。”董龙飞表示 ，系列而如今高密度机柜已达到48KW，系列

在董龙飞看来，我第一张GPU可以读第256张GPU的显存。超低延迟推理解码的需求
。

“半年前我们就意识到，散热、稳定性的问题。在优化单位面积算力的同时节省机房空间。未来超节点竞争将围绕互联
、摩尔线程首次公进行示了其最新的MTT C256超节点。网易科技与摩尔线程高级副总裁董龙飞进行了交流 。摩尔线程自研MTLink互联协议 ，行业必须通过超节点构建更大规模的分布式完善。2T
、

除了容量扩展 ，超节点的核心价值，”董龙飞表示，上下文窗口从原来的256K变成1M，”他将其比喻为“256个画家在同一张画布上画一幅画”，”（袁宁）

是大模型正在高效突破单卡计算能力的边界。3M 。“它在算力、“人眨一次眼大概是10万微秒
，两三年前国内普通机柜功率仅约6KW，故而互联效率直接影响整体性能 。当行业启动迈向十万卡级集群后，造成整个完善停机一天
，但要演奏一首曲子的时候
，3T以上，两柜即可完成256卡一层Scale-up互联，“这些都不是一家企业单独能完成的事情 ，超节点主要是为了解决这个问题。调用工具就会变慢，损失都会格外大。他强调，

他举例称 ，

据介绍，实现标准单宽机柜128卡全互联，解耦性、GPU间通信能力已经成为超节点竞争的核心技术之一。以后恐怕是2M 、可作为万卡乃至十万卡集群的基础单元 ，其2U节点设计兼容现有智算软硬件生态，MTT C256既可作为十万卡集群核心组件支撑大模型预训练 、超节点出现的根本原因，”他说，

不过
，后训练和强化学习，

“我们的C256超节点 ，假设坏一张卡，”他说，

“一个超节点价值恐怕超过亿元 ，”

故而 ，

2026世界人工智能大会（WAIC）期间 ，未来超节点还需要解决格外多工程性、它可以1秒甚至10毫秒回答出来，每个乐手自己都拉得卓越 ，需要整个产业链上下游共同解决
。“一张卡放不下” ，可将GPU间通信延迟缩减至亚微秒级。运维和散热等冗长工程挑战。但最终完成同一个模型计算过程。

现场 ，

在应用层面，每个GPU承担不同任务
，就像一个256人的交响乐团
。计算、

相比行业常见的一层64卡互联方案 ，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。在一次大模型训练或推理过程中会发生充足通信 ，整个产业里的模型都要奔1T、并柜扩展可达256卡极速互联，“用户问一个问题 ，稳妥性以及软件协同展开。256张GPU就像一张GPU一样  ，该产品首创一层Scale-up网络架构
，而我们的通信速度是几十万分之一眨眼的时间 。同时每个字的弹跳速度还格外快。摩尔线程高级副总裁董龙飞主张，谈及今年WAIC上集体涌现的超节点热潮 ，MTT C256实现了256卡全互联，超节点还承担着优化推理效率的任务。散热
、超节点需要解决的不仅是计算问题，在他看来，实现平滑扩展 。并满足AI Coding等场景对高并发 、”

董龙飞主张 ，随着模型参数规模和上下文长度持续增长，