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随着AI模型规模持续扩大，算力需求已不再局限于单纯堆叠GPU，而是转向系统级架构的全面优化。单芯片在功耗、带宽和内存等方面的物理限制，导致算力提升效率下降。当前研究与实践表明，系统级协同架构成为突破性能瓶颈的关键路径。这一转变的核心在于，单芯片已无法满足大规模模型的计算与存储需求。传统分布式训练方式在面对大模型时，面临通信开销增加、算力利用率降低等问题。通过高速无损互联技术，将多个GPU芯片整合为统一计算单元，形成具备高带宽、低延迟特性的超节点，已成为行业共识。这种架构不仅提升了算力密度，还增强了系统协同能力，降低了整体训练与推理成本。超节点通过高速互联协议和专用交换芯片构建，将数十至数百个GPU芯片逻辑上整合为一个统一的计算系统。该系统具备统一编址、低延迟和高带宽的特点，能够有效支持大规模并行计算任务。其设计兼顾灵活性与扩展性，适应不同场景下的算力需求。以超节点为核心，构建AI工厂是实现高效算力利用的重要方向。这一模式强调从项目到工厂的范式转变，通过大规模集群网络和统一的软件栈，提升算力资源的调度效率和使用率。AI工厂的优势在于提升训练与推理效率，降低综合成本，提高模型迭代速度，从而增强整体竞争力。中兴通讯在AI基础设施建设方面，致力于提供全栈协同的解决方案，覆盖从芯片到系统的各个环节，推动算力架构的持续演进与优化。
来源：中兴
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