行业背景与市场需求 - 大模型发展进入“技术摸高”与“工程创新”并行的新阶段，高参数量MoE大模型成为主流，市场对高性能算力需求呈爆发式增长 [2] - 在大模型商用落地阶段，各大厂商的首要考量是降低每Token成本，训推效率成为在AI时代抢占市场先机的关键 [2][3] - 传统跨节点（Scale-out）组网方式在应对百卡、千卡级大模型训推需求时，巨大的通信开销导致算力利用率大幅下降，GPU等待和空转问题突出 [3] 技术挑战与解决方案 - 万亿级参数成为常态，大模型训练数据传输量和频率激增，张量并行、专家并行等训练模式对GPU间带宽和时延提出极高要求 [3] - 大模型推理阶段广泛采用PD分离技术，Decode阶段需频繁访问KV Cache，对显存容量和带宽要求极高 [4] - 破局的关键在于采用Scale-up架构实现GPU多卡全互联，以此打破“通信墙”，提升GPU利用效率，减少空闲 [3] - 超节点技术通过节点内GPU直接高速互联，相比跨节点通信可提高数倍带宽，大幅缩减传统多机多卡训练的通信开销，实现“以网强算” [3] - 超节点支持计算与存储资源独立扩展，为Prefill和Decode阶段分别配置高算力与大内存节点，避免资源浪费，其多卡高速直联特性可大幅降低推理时延，确保KV Cache快速同步，天然适配PD分离场景 [4] 新华三H3C UniPoD S80000产品核心特性 - 产品基于“算力×联接”技术理念，以算力芯片多元化、互联协议标准化、基础设施集成化为核心设计理念 [5] - 采用Scale-up架构实现柜内GPU全互联，相比传统8卡服务器组网，卡间互联带宽提升8倍，单卡推理效率提升80% [1][5] - 支持液冷高密部署，单柜可支持64卡超节点部署，并兼容下一代高性能AI加速卡 [5] - 产品兼容多款国内外主流GPU，支持多品牌GPU兼容适配 [1][7] 产品稳定性与可维护性 - 公司高度重视大模型训练的长稳性，通过软硬件协同调优保障训练连续性，避免因中断导致的进度丢失、资源浪费和模型性能退化 [7] - 在硬件层面，针对数百卡以上超节点规模，公司积极投入节点级光互联技术研发，旨在利用光技术的高速、低延迟、低能耗优势，同时致力于降低光学器件的高故障率，以提供稳定可靠的商用产品 [7] 市场应用与未来规划 - 目前，该超节点产品已在多个大型智算项目中完成集群化部署并落地 [1][7] - 公司正积极推动产品向1024卡以上超大规模全互联演进，并持续开展与上下游生态伙伴的软硬件协同开发和调优工作 [1][7] - 公司表示将以超节点技术为路标，持续深化“算力×联接”理念，构建性能强劲、多元开放、持续进化的算力基础设施 [8] 案例点评与行业意义 - 在算力堆砌难以为继的背景下，新华三超节点体现了从“算力堆叠”向“算力质效”转型的战略前瞻性 [9] - 该方案通过将高速互联从跨节点下沉至节点内全互联，有效打破通信瓶颈，显著提升GPU利用效率 [9] - 公司在追求极致性能的同时，高度重视稳定性与可维护性，回应了产业对AI基础设施“既快又稳”的双重期待 [9] - 这一实践为国产智算基础设施树立了技术标杆，为构建自主可控、高效绿色的大模型生态提供了支撑 [9]