2026超节点技术白皮书-360页(附下载)
- 2026-10-06 18:42:02
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文章摘要
当前,大模型训练已从单机计算演进为超大规模集群的协同工程。随着模型参数量向万亿级迈进,万卡级集群已成为头部算法厂商的标配。在这一演进过程中,底座架构的瓶颈正在从单卡的算力峰值(TFLOPS)转向集群维度的通信效率(MFU-ModelFLOPsUtiization)。当训练任务分布在数千甚至上万个加速节点上时,All-to-All-Reduce等集合通信操作产生的流量呈几何倍数增长,如何降低长尾延迟、提升有效算力利用率(MFU),成为大规模工程落地中首要解决的硬核课题。
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