近期，“超节点”在AI圈成为当红热词。

　　半个月之内，业界陆续推出了多款超节点方案，字节、阿里、腾讯的新一代服务器均将采用超节点设计，旨在突破单机性能瓶颈，满足激增的大模型应用需求。浪潮信息也于近日官宣了其超节点AI服务器——“元脑SD200”。

　　所谓超节点，英文名为SuperPod，最早由英伟达提出，是一种通过系统级架构创新，将大量计算芯片紧密耦合为单一高速互连域的技术。与简单堆砌多个集群不同的是，超节点是系统不断Scale Up的最优解。

　　厂商们向超节点涌入，将算力困境的解决方案从单点突破带向系统级重构，他们的探索有望推动AI产业突破算力瓶颈，解决当下最棘手的问题。

　　Scale Up成为突破算力瓶颈的必然选择

　　随着AI技术的飞速发展，大模型参数规模已突破万亿级别，如DeepSeek、Qwen、Kimi等开源模型的涌现，显著降低了技术门槛，推动了“智能平权”。然而，模型规模的膨胀也带来了前所未有的算力挑战。

　　更大规模（万亿参数）、更长上下文演进的发展趋势，导致推理时KV Cache需求剧增，远超当前单颗AI芯片乃至主流多卡服务器的承载极限。

　　同时，Agentic AI具备自主决策、连续任务执行、多模态交互等核心能力，Agent推理过程需要生成比传统模型多100倍的Token。

　　此外，Agent中的大模型输出往往是下一步的输入，要求推理速度越快越好，当前主流大模型API普遍拥有50-100 Tokens/s的推理速度，这对显存带宽提出了更高的要求。

　　构建更大规模的GPU集群有两种路径，分别是Scale Out和Scale Up，前者指的是横向扩展，增加节点的数量，Scale Up是纵向扩展，增加单节点的资源数量。

　　据中国科学院物理所介绍，每台服务器里，多塞几块GPU，这就是Scale Up。这时，一台服务器就是一个节点。通过网络，将多台电脑（节点）连接起来，这就是Scale Out。

　　对于单台服务器来说，受限于空间、功耗和散热，能塞入的GPU数量是有限的，一般也就8卡、12卡。塞入这么多块GPU，还要考虑服务器的内部通信能力是否能够支持。如果GPU互连存在瓶颈，那么就达不到Scale Up的预期效果。

　　单纯堆砌硬件不仅成本高昂，且难以实现线性性能提升，算力利用率低下。要想解决算力难题，依靠单芯片或小规模集群的性能提升已难以为继。

　　面对单点算力、显存的天花板，构建大规模Scale Up系统，通过并行计算技术（如专家并行、张量并行）将模型权重与KV Cache拆分到多个AI芯片上协同工作，是解决万亿参数模型推理挑战的唯一可行路径。

　　对模型进行更大尺度的拆分，可以进一步降低单芯片负载，释放空间容纳更多KV Cache，从而提升系统并发数与推理速度，实现降本提速。

　　浪潮信息副总经理赵帅接受采访时表示，我们需要构建大规模、高集成度的Scale Up系统，通过紧密耦合大量的AI芯片形成单一高速互连域，才能汇聚起超大显存池以承载模型，并通过优化互连拓扑与协议实现芯片间超低延迟、高带宽通信，从而满足万亿模型推理“放得下、算得快”的极致要求。

　　超节点这种加强版的Scale Up，在性能、成本、组网、运维等方面，有其巨大优势。

　　“超节点架构本质上也是系统化思维的产物。”赵帅说，超节点不是某一个点的突破，而是在现有技术、生态和成本约束下，从系统层面去打破芯片本身的性能边界，最大化用户价值。

　　超节点开放架构的生态价值

　　浪潮信息的“元脑SD200”超节点属于开放架构，以开放系统设计向上扩展支持64路本土GPU芯片，可以实现单机内运行超万亿参数大模型，支持多个领先大模型机内同时运行，也可以实现多智能体实时协作与按需调用，目前已经商用。

　　具体来看，在应用架构层面，浪潮信息基于Open Fabric Switch，构建了3D Mesh系统架构，实现了单机64路本土GPU芯片的高速互连。

　　同时，他们通过远端的GPU虚拟映射技术，突破了多Host交换域的统一编址难题，让显存的统一地址空间直接扩增了8倍。

　　由此，单机可以提供最大4TB的统一显存，和64GB的统一内存。这为万亿超长序列模型提供了充足的KV Cache空间。

　　超节点不只要求硬件能力，更考验软硬协同能力。

　　“超节点是一个软硬件协同系统，而不是一个纯硬件。”赵帅表示，多年来，从实验室到应用，再到用户POC的过程，浪潮信息围绕万亿参数大模型计算密集、通信敏感的特性，构建起了一整套软硬协同优化的系统方案。

　　在系统层面，元脑SD200对于全规约（All Reduce）、全聚集（All Gather）等典型通信算子，开展不同数据量大小的细粒度通信策略设计，如多层级通信机制等，实现通信延时进一步降低。同时依托开放的PD分离框架，支持异步KV Cache高效传输与差异化并行策略，在提升业务服务级别目标的同时保持对多元算力的兼容性，实现计算与通信架构的深度协同优化。

　　“开放架构”是赵帅强调的另一个关键词，他表示，基于开放架构设计的超节点，能够支持多样化芯片、开放AI框架及主流开发工具，在保障高性能、低延迟的同时，实现跨平台的良好兼容与灵活扩展，推动AI基础设施真正走向开放、可持续的发展路径。

　　开源开放，是中国AI产业的标志之一。当前，中国开源大模型已在全球范围内展现显著领先性，特别是以DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等为代表的新一代开源大模型浪潮，其意义已超越单一技术突破，正深刻重塑AI产业格局与发展路径。

　　超节点技术的兴起，则标志着服务器产业从单机竞争迈入了系统级能力重构的新阶段。

　　这不仅带来了算力的跃升，更对底层硬件、技术标准和产业协作模式提出了全面升级的要求。

　　赵帅表示，浪潮信息也希望通过开源开放生态链条的构建，促进标准统一和深化产业协作，最终驱动整个产业链的创新融合发展。