核心主题：随着AI大模型规模急剧扩大（如从千亿参数到万亿参数），传统算力架构无法满足高带宽、低时延、持续数据供给的需求，计算基础设施需转向超节点架构。超节点的演进与技术特征。AI算力需求空间与趋势。国产芯片在超节点布局的进展。摘要：核心主题：随着AI大模型规模急剧扩大（如从千亿参数到万亿参数），传统算力架构无法满足高带宽、低时延、持续数据供给的需求，计算基础设施需转向超节点架构。
超节点是一种结合硬件互联和软硬件协同的架构，通过纵向扩展（Scale-up）方式提升性能：
基础特征：超高带宽互联：采用高效互联协议（如华为UB、英伟达NVLink），实现处理器间大流量数据传输。例如，华为Atlas 950带宽达16PB/s，是现有互联网峰值带宽的10倍以上。内存统一编址：全局内存地址唯一化，消除序列化-网络传输瓶颈，提升参数同步效率（如大模型训练中的小包数据传输）。未来优化方向：资源池化：抽象化为统一逻辑资源池（如内存、存储），实现动态调度（如KV Cache池化解锁长上下文处理）。资源灵活配比：基于任务特征（计算/访存密集型），自动调整CPU、NPU、内存等资源比例，支持多任务逻辑切分。产业演进：从传统Scale-out架构（以太网互联）转向Scale-up超节点架构，满足万亿参数模型需求。国产品牌加速突破，引领AI基础设施创新：
华为：Atals 900超节点（2025年3月）：满配384颗Ascend 910C芯片，全球已部署超300套。Atlas 950/960超节点（2025年9月发布）：950支持8192颗Ascend 950DT，算力8EFLOPS FP8，内存1152TB；960支持15488颗芯片，算力30EFLOPS FP8，性能提升显著。集群产品：Atlas 950 SuperCluster（50万卡）算力524EFLOPS FP8，Atlas 960 SuperCluster（百万卡）算力2ZFLOPS FP8。开放“灵衢2.0”互联协议，支持万卡级架构。发布全球首个通用计算超节点TaiShan 950。中科曙光：发布AI超集群系统（2025年9月），基于开放架构支持多品牌AI卡和CUDA生态，降低成本和适配难度。浪潮信息：“元脑SD200”超节点服务器（2025年8月），首创三维网格架构，支持64路GPU高速互联，显存统一寻址空间达4TB。本报告系统阐述了AI算力需求向超节点架构的转型，超节点通过高带宽互联、统一编址和资源池化解决了传统架构瓶颈。全球AI资本支出预期达数万亿美元，推理需求和主权AI成为增长亮点。国产芯片厂商（华为、中科曙光、浪潮信息等）在超节点产品上取得突破，技术领先性支撑行业“推荐”评级。
来源：禾略研究院
