摘要：百度在世界大会上公布昆仑芯M100、M300及相关超节点产品，国产AI芯片的发展路径首次以体系化的形式被展示出来。

芝能智芯出品

百度在世界大会上公布昆仑芯M100、M300及相关超节点产品，国产AI芯片的发展路径首次以体系化的形式被展示出来。

从推理场景优化到瞄准万亿参数模型训练，从三万卡集群点亮到规划2030年百万卡单集群，中国AI算力体系正在从“补位”走向“自驱”。

昆仑芯的路线图展示了其芯片迭代的技术方向，推动了国产AI基础设施从硬件、互联架构到软件生态的系统级能力提升。

Part 1

昆仑芯M100／M300 架构

昆仑芯的全新迭代路线图，比较清晰。

◎ M100面向大规模推理场景，核心能力集中在能效比、低时延互联以及吞吐率优化两个维度。例如推理任务中关键的int8、FP8等低精度算力会作为重点，结合更高比能的片间互联协议，以应对LLM推理阶段巨大的tokens输出需求。

考虑到其宣称吞吐量是上一代的3.5倍，推断其会采用更高带宽的片上互联结构，可能包括升级后的NoC设计和片外高速SerDes链路，并在架构层引入更深的指令流水线用于处理大批量的矩阵计算。

◎ M300则明确面向超大规模训练与推理，训练任务需要更稳定的高带宽通信、更高的浮点算力以及长时稳定运行能力。这意味着训练芯片需要配备FP16／BF16甚至更高精度的计算单元，片上SRAM容量也会更大，以降低访存开销。

此外，训练涉及跨卡梯度同步，因此高带宽互联是核心竞争力。百度同时推出的天池512超节点强调“支持512卡极速互联”，显示其可能构建了新一代自研互联架构。

在单节点内实现万亿参数模型训练，意味着互联带宽必须接近甚至超越当前NVLink级别，且具备可靠的拓扑结构以减少通信瓶颈。

2028年的千卡级超节点目标进一步说明百度希望将训练集群的规模密度推向更大规模，其路径与英伟达的DGX／Grace Hopper超级节点类似，但更强调集群规模和部署灵活性。

据披露，百度今年已实现单集群三万卡点亮，这种规模表明其互联架构、调度系统和容错能力已经跨越了仅靠芯片性能堆叠的阶段，而进入到系统工程主导算力的阶段。

若按路线图推进，2030年的百万卡单集群点亮将对网络拓扑、冷却架构、电力调度及编译器生态提出远高于芯片本身的系统要求。

百万卡的集群规模意味着通信架构必须采取严格分层设计，可能形成类似“机柜级子网—数据中心级互联—跨中心算力调度”的三级结构，以稳住同步训练的时延需求。

Part 2

超节点互联架构

百度同步发布的天池256与天池512超节点揭示其对大规模互联与系统吞吐的工程化方向。

◎ 天池256超节点相比前代互联带宽提升四倍，这一跨越可能来自底层互联协议迭代，例如自研高速链路、光互联采用率提升或采用多维拓扑互联结构。

推理任务中单卡tokens吞吐提升3.5倍，显示其通信层优化不仅仅来自芯片性能提升，更可能来自系统层的流水线优化、调度预测机制及跨卡缓存策略调整。

◎ 天池512超节点支持512卡互联，可以完成万亿参数训练，这意味着在同期国内产品中具备极高的水平扩展能力。

其互联层可能采用高维度的mesh、torus或Dragonfly拓扑，以保持大规模同步通信的稳定性，并可能在节点内部使用高带宽PCB与光电混合连接，以提升能效。

系统工程能力也是国产AI芯片长期弱项，而百度在此次大会中着重强调稳定性和集群规模，说明其系统工程能力得到了显著提升。

例如其已经采用昆仑芯6000卡集群训练视频模型“蒸汽机”，这类多模态大模型对存储带宽与数据流管线的要求更高，显示底层集群调度已经具备稳定的流水化能力。

昆仑芯布局越来越强调“算力私有化部署”这一市场方向，核心客户包括银行、电网、运营商和制造企业。

客户往往对稳定性和系统维护性更敏感，需要统一的管理系统、成熟的调度平台及安全可控的底层架构，这也是昆仑芯强调工程化与集群规模的现实理由。

小结

昆仑芯五年路线图的公布，推动芯片从单一硬件能力向“芯片—互联—节点—集群—应用”五层结构的系统化扩张。其未来规划的百万卡集群，若顺利落地，将使国产训练算力真正具备同等规模对抗国际巨头的能力。

来源：芝能智芯