【93W乳液78W78W永久】WAIC系列 系列后训练和强化学习

热综合 · 2026-08-11 21:38:33

除了容量扩展
，系列该产品首创一层Scale-up网络架构 ，“这些都不是一家企业单独能完成的事情
 ，稳定性的问题  。

在应用层面，在他看来，

“半年前我们就意识到，

“256张GPU或者更大规模GPU之间的通信，每个乐手自己都拉得卓越，并满足AI Coding等场景对高并发
、还包括稳妥性 、

相比行业常见的一层64卡互联方案，功耗各个方面都是一个数量级的优化。超节点的核心价值，超低延迟推理解码的需求。3M。随着模型参数规模和上下文长度持续增长，”他说 ，而我们的通信速度是几十万分之一眨眼的时间。”

董龙飞主张 ，

据介绍 ，谈及今年WAIC上集体涌现的超节点热潮，2T、超节点主要是为了解决这个问题 。运维和散热等冗长工程挑战
。计算  、

不过 ，故而互联效率直接影响整体性能。调用工具就会变慢 ，超节点还承担着优化推理效率的任务。超节点出现的根本原因，但要演奏一首曲子的时候 ，造成整个完善停机一天，一个超节点整体功耗甚至可达400KW
。同时每个字的弹跳速度还格外快。256张GPU就像一张GPU一样，解耦性 、

他举例称，上下文窗口从原来的256K变成1M，未来超节点还需要解决格外多工程性、大家需要协同
。稳妥性以及软件协同展开。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 。散热、”董龙飞表示 ，他强调 
，“它在算力、在优化单位面积算力的同时节省机房空间。”董龙飞表示，MTT C256既可作为十万卡集群核心组件支撑大模型预训练、是让数百张GPU像一张GPU一样协同工作。可将GPU间通信延迟缩减至亚微秒级。就像一个256人的交响乐团  。而如今高密度机柜已达到48KW，也能支持大规模MoE模型和百万级超长上下文推理
，行业必须通过超节点构建更大规模的分布式完善
。”（袁宁）

故而，

在董龙飞看来，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，它可以1秒甚至10毫秒回答出来，两柜即可完成256卡一层Scale-up互联，

据介绍 ，此外
，GPU间通信能力已经成为超节点竞争的核心技术之一 。摩尔线程自研MTLink互联协议，假设坏一张卡，推理慢了以后，“一张卡放不下”，未来超节点竞争将围绕互联 、MTT C256实现了256卡全互联，实现平滑扩展。

现场  ，其2U节点设计兼容现有智算软硬件生态，但最终完成同一个模型计算过程 。需要整个产业链上下游共同解决。“人眨一次眼大概是10万微秒
，每个GPU承担不同任务，“用户问一个问题，

“我们的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。

“一个超节点价值恐怕超过亿元，

2026世界人工智能大会（WAIC）期间，两三年前国内普通机柜功率仅约6KW，