▍报告来源：中兴通讯股份有限公司
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《中兴通讯超节点技术白皮书》由中兴通讯发布，深入阐述了面向下一代人工智能（AI）算力需求的核心技术架构——超节点。报告指出，随着AI模型参数规模突破万亿量级，单纯堆叠GPU芯片的传统方式已遭遇瓶颈，算力架构正经历从“芯片堆砌”向“系统级协同”的根本性演进。超节点技术通过高速互联将数十至数百颗GPU整合为逻辑统一的协同计算系统，旨在突破单芯片物理极限，实现算力密度与系统效率的跃升，是构建高效AI基础设施的关键路径。
AI算力架构的范式转变
报告开篇即指出，当前AI发展的核心矛盾在于单芯片的物理极限（功耗、互联带宽、内存容量）已成为算力增长的瓶颈。当模型规模远超单芯片能力时，传统分布式训练面临通信开销剧增、算力利用率下降的严峻挑战。因此，通过高速无损互联技术，将大量GPU芯片在逻辑上整合为一台“超级计算机”，已成为业界公认的下一代算力架构方向。这一转变不仅是算力密度的提升，更是实现系统高效协同、降低大模型训练与推理综合成本的关键。
超节点的核心架构与构建前提
超节点被定义为通过高速互联协议与专用交换芯片构建的高带宽域，它将众多GPU整合为统一编址、低延迟、高带宽的协同计算系统，对外呈现为单一强大的算力产品形态。报告强调，超节点并非简单的硬件堆叠，而是芯片、整机、互联与软件深度融合的集成系统。构建一个真正有效的超节点，必须满足四大核心前提：芯片算力、显存与互联带宽的均衡匹配；互联架构需兼顾通信效率、扩展性与场景适配性；支持统一内存编址，实现便捷的内存访问；以及架构本身需具备原生扩展能力，能从单体平滑扩展至大规模集群。
芯片与互联技术的协同演进
报告详细分析了构建超节点的两大技术基石：芯片能力与高速互联。在芯片层面，提升“单芯片有效算力密度”是关键。这要求GPU的互联带宽、算力（如FP4算力）、显存容量及带宽必须协同放大，避免资源浪费。同时，CPU也需要提升单核性能与I/O扩展能力，以保障系统调度效率。在互联技术层面，报告指出物理层技术正从传统的PCIe向更高带宽的以太网SerDes技术演进。在协议生态上，则呈现出“垂直整合封闭”（如英伟达NVLink）与“开放架构”（如UALink、国内CLink等倡议）双轨并行的格局，而物理层技术已基本收敛于以太网。
关键使能技术：统一内存与在网计算
为实现高效协同，超节点支持统一内存地址编址，让所有GPU共享同一地址空间，极大简化了编程模型并提升了数据访问效率。此外，报告重点介绍了“在网计算”这一突破性技术。通过将部分计算操作（如All-Reduce、MoE模型中的专家分发与结果聚合）从GPU卸载到交换芯片内部执行，能显著降低通信延迟、减少网络流量、提升GPU利用率。这对于训练大规模混合专家模型至关重要，能带来带宽节省、时延下降和系统扩展能力增强等多重收益。
迈向AI工厂：超节点的系统价值
报告最后升华了超节点的价值，提出以超节点为核心打造“AI工厂”的核心理念。这意味着AI算力供给将从项目制的、定制化的模式，转向像工厂一样标准化、规模化、高效率的生产模式。超节点作为标准化的极致算力单元，结合大规模集群网络与统一的软件栈（超节点的“操作系统”），能够构建稳定、高效、可灵活扩展的AI基础设施。这不仅能降低大模型训练的综合成本，更能加速AI技术的产业化落地与应用创新。
中兴通讯的全栈协同定位
白皮书明确了中兴通讯在AI基础设施领域的定位：全栈协同的构建者。这意味着中兴通讯致力于在芯片、互联、整机硬件、软件栈等各个环节进行深度协同优化，提供端到端的超节点解决方案。通过打破各层级的技术壁垒，实现全链路平衡与优化，旨在为客户交付真正高效、可靠且面向未来的AI算力底座。
