5月17日消息，近日，華為云AI峰會在北京召開，華為云副總裁黃瑾發(fā)表主題演講，介紹了更多CloudMatrix 384超節(jié)點技術優(yōu)勢與細節(jié)。他指出，隨著大模型訓練和推理對算力需求的爆炸式增長，傳統(tǒng)計算架構已難以支撐AI技術的代際躍遷，超節(jié)點架構的誕生不僅是技術的突破，更是以工程化創(chuàng)新開辟AI產(chǎn)業(yè)的新路徑。華為云CloudMatrix 384超節(jié)點具備MoE親和、以網(wǎng)強算、以存強算、長穩(wěn)可靠、朝推夜訓、即開即用六大領先技術優(yōu)勢，以系統(tǒng)架構創(chuàng)新重新定義新一代AI基礎設施。

當前，大模型訓練經(jīng)歷了從早期小模型在單卡訓練、小參數(shù)大模型在單機訓練，到現(xiàn)在MoE、長序列、多模態(tài)大模型都在AI集群上訓練的演進過程。AI算力的瓶頸，從單卡算力的瓶頸到單機內(nèi)總線帶寬的瓶頸，再到現(xiàn)在集群間通信帶寬的瓶頸，需求增長了1萬倍。

然而過去的8年里，單卡硬件的算力增長了40倍，但是節(jié)點內(nèi)的總線帶寬只增長了9倍，跨節(jié)點的網(wǎng)絡帶寬只增長了4倍，這使得集群網(wǎng)絡通信成為當前大模型訓練和推理的最大挑戰(zhàn)。

黃瑾表示，面對這些挑戰(zhàn)，華為云創(chuàng)新性的推出了采用全對等互聯(lián)架構的CloudMatrix 384超節(jié)點。這項技術創(chuàng)新跳出單點技術限制走向系統(tǒng)性、工程性的創(chuàng)新算力架構，直面通信效率瓶頸、內(nèi)存墻制約、可靠性短板三大技術挑戰(zhàn)。通過新型高速互聯(lián)總線實現(xiàn)384張卡互聯(lián)成為一個超級云服務器，最高提供300Pflops的算力規(guī)模，比業(yè)界同類產(chǎn)品領先67%。

目前，基于CloudMatrix的超節(jié)點集群已經(jīng)在蕪湖、貴安、內(nèi)蒙規(guī)模上線，黃瑾進一步深入解讀了六大技術創(chuàng)新點：

MoE親和架構，從“小作坊”到“超級工廠”。在傳統(tǒng)架構下，MoE模型訓練容易因通信延遲導致算力浪費，而CloudMatrix 384超節(jié)點的分布式推理平臺可以說是專為MoE大模型而生。黃瑾指出，對比一卡多專家的“小作坊模式”，超節(jié)點更像“大工廠模式”，通過高速互聯(lián)總線，能夠?qū)崿F(xiàn)一卡一專家高效分布式推理，單卡的MoE計算和通信效率都大幅提升。這也是為什么有幾百個政務、零售、醫(yī)療、保險、制造、礦山、旅游等各行各業(yè)的客戶，基于華為云昇騰AI云服務部署DeepSeek模型的創(chuàng)新應用，例如在智能助手、智能客服、互聯(lián)網(wǎng)搜索、內(nèi)容創(chuàng)作等各種場景落地。

以網(wǎng)強算，雙層網(wǎng)絡破解“數(shù)據(jù)堵車”。當AI算力走向規(guī)模化部署，單點的芯片性能不再是制約算力發(fā)展的唯一變量，如何由點及面地激活算力矩陣的共振效應，也是破解AI時代算力命題的關鍵一步。而釋放聯(lián)接力也正是超節(jié)點最大的創(chuàng)新突破之一，黃瑾介紹，傳統(tǒng)網(wǎng)絡像擁堵的城市道路，CloudMatrix 384則構建了AI專屬高架橋，通過MatrixLink服務將單層網(wǎng)絡升級為兩層高速網(wǎng)絡，一層是超節(jié)點內(nèi)部的ScaleUp總線網(wǎng)絡，確保超節(jié)點內(nèi)384卡全對等高速無阻塞互聯(lián)，卡間超大帶寬2.8T，納秒級時延；另一層是跨超節(jié)點間的ScaleOut網(wǎng)絡，可支持微秒級時延，資源彈性擴展；同時，基于全局拓撲感知的智能調(diào)度算法，保障客戶任務長穩(wěn)運行。

以存強算，彈性內(nèi)存改寫“算存綁定”。 華為云首創(chuàng)了EMS彈性內(nèi)存存儲，打破傳統(tǒng)GPU算力與顯存綁定的關鍵障礙，通過內(nèi)存池化技術，實現(xiàn)顯存和算力解綁。一方面，用EMS替代NPU中的顯存，可使得首Token時延降低，最高降幅可達80%；另一方面，當NPU的顯存不足時，EMS獨立擴容，不必再通過堆NPU以獲得更多內(nèi)存。同時，EMS還支持算力卸載，這也使得系統(tǒng)吞吐量提升，有的場景達100%的提升。總之，這一技術創(chuàng)新大幅提升了資源利用率、性能和吞吐量。

長穩(wěn)可靠，故障自愈的“AI醫(yī)生”。隨著模型訓練需求的不斷接入，大集群的運維難度大、復雜性高的問題日益凸顯。對此，華為云開發(fā)了昇騰云腦運維“1-3-10”標準，即1分鐘感知、3分鐘定界、10分鐘內(nèi)恢復。通過5層壓測、靜默故障感知技術，昇騰云腦可將硬件故障感知率從40%提升至90%。同時，覆蓋計算、存儲、網(wǎng)絡、軟件四大種類故障模式庫也打通了全棧故障場景，這一全棧故障知識庫能夠覆蓋95%常見問題以實現(xiàn)故障快速定界；在恢復機制上，3層快恢技術、快速建鏈技術、圖編譯緩存等技術能夠?qū)崿F(xiàn)萬卡故障快速恢復。

朝推夜訓，算力資源“錯峰用電”。在大模型訓練中，提升算力利用率，避免算力閑置也是企業(yè)關心的重點之一。CloudMatrix 384超節(jié)點通過“訓推共池”“靈活調(diào)度”兩大關鍵技術實現(xiàn)朝推夜訓，白天進行模型推理，晚上閑時進行模型訓練，算力資源利用率可提升30%以上。

即開即用，“算力水電”普惠模式。為助力客戶更好地專注業(yè)務模型開發(fā)，華為云已經(jīng)在全國三大樞紐數(shù)據(jù)中心——烏蘭察布、貴安和蕪湖完成了超節(jié)點規(guī)模布局，支持百TB級的帶寬互聯(lián)，10毫秒時延圈覆蓋全國19個城市群，讓客戶能夠第一時間享受到即開即用的AI算力資源。同時，華為云擁有專業(yè)的超節(jié)點運維團隊，在為客戶免去繁瑣的管理和維護的同時，保障資源的穩(wěn)定運行。

黃瑾強調(diào)，華為云現(xiàn)已全面適配了DeepSeek在內(nèi)的160多個大模型，以云服務的方式，協(xié)助客戶進行模型的開發(fā)，訓練，托管和應用。昇騰AI云服務上線以來，面向政府、金融、零售、互聯(lián)網(wǎng)、交通、制造等行業(yè)已經(jīng)服務六百多家創(chuàng)新先鋒企業(yè)，加速行業(yè)智能化應用的快速落地。（崔玉賢）