人工智能超万卡集群的设计架构解读

超万卡集群的核心设计原则和总体架构

超万卡集群建设正起步，现主要依赖英伟达GPU及其配套设备。英伟达GPU在大模型训练中优势显著。国产AI芯片虽在政策与应用驱动下取得进步，但整体性能与生态建设仍有不足。构建一个基于国产生态、技术领先的超万卡集群，仍需克服诸多挑战。

大模型向万亿参数多模态演进，万卡集群亟需升级底层算力。核心在于强化单芯片性能、提升超节点计算能力、融合DPU多计算能力，并追求算力能效极致化

1、超万卡集群核心设计原则

在大数据与大算力驱动大模型构建的时代，超万卡集群的部署远非算力堆砌，而是追求数万GPU如“超级计算机”般高效协同。集群设计需遵循五大核心原则，确保高效运行与卓越性能。

倾力构建超万卡集群大算力基座：融合Scale-up与Scale-out互联技术，单节点算力飙升，集群规模跃升至万卡以上，共同构筑极致集群算力新标杆。

构建协同调优系统，利用超大规模算力集群，结合DP/PP/TP/EP等分布式并行策略，提升有效算力，优化计算通信比，极大提升模型开发效率。

专注实现持久稳定训练：自动检测修复软硬件故障，优化千万器件满负荷系统，增强MTBF、缩短MTTR，支持断点续训。确保千亿稠密、万亿稀疏大模型稳定训练长达百日，提升系统稳定性与鲁棒性。

坚持灵活算力供给，支持集群算力高效调度，实现弹性供给与隔离，按需调配训练与推理资源，确保单集群大作业与多租户多任务并行训练性能卓越，助力业务高效运行。

坚持绿色低碳发展，深化液冷解决方案在超万卡集群应用，实现卓越绿色算力能效比(FLOPs/W)，突破液冷PUE至1.10以下，引领绿色计算新高度。

2、超万卡集群整体架构设计

超万卡集群架构独特，涵盖机房配套、基础设施、智算平台、应用使能四层，及智算运营运维一体化域，实现高效智能运算与管理。

机房配套层专为超万卡集群高密度建设设计，聚焦高效供电、先进制冷、强承重楼板与精巧走线架，确保稳定运行。

基础设施层集算、网、存于一体，实现集群算力最大化。CPU、GPU、DPU协同，强化计算能力；网络采用独立组网，大带宽RoCE与二层CLOS满足大象流需求，确保负载均衡与多租安全；存储方面，融合与分级存储技术确保数据并发访问无阻塞。整体设计精准高效，满足高性能计算需求。

智算平台层以K8s为核心，高效整合裸金属与容器资源，实现集群资源的自动化精准管理，确保高效训练与稳定运行。展望未来，平台将引入异厂家GPU芯片，并融入算力原生技术，实现跨架构应用迁移与异构混训，有效避免智算碎片化，提升整体算力效能。

应用使能层集模型训练框架与开发工具集于一体。基于开源框架，我们进行分布式训练优化，并前瞻性地设计自动分布式训练框架，实现通信与计算优化、算子融合及网络性能调优。同时，我们研发数据服务与模型部署工具集，推动从人工到自动化模型研发的转变，提升研发效率与能力。

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