【聚看点】WAIC系列 | 摩尔线程董龙飞谈超节点：未来竞争不只是拼GPU，更是拼工程化能力
2026世界人工智能大会（WAIC）期间，摩尔线程首次公开展示了其最新的MTT C256超节点。
(资料图片仅供参考)
据介绍，该产品首创一层Scale-up网络架构，实现标准单宽机柜128卡全互联，并柜扩展可达256卡极速互联，相当于用一层Scale-up网络把256张GPU变成一台数据中心级计算机。
相比行业常见的一层64卡互联方案，MTT C256实现了256卡全互联，卡间通信延迟压缩至亚微秒级；同时采用计算与交换一体化高密设计，两柜即可完成256卡一层Scale-up互联，在提升单位面积算力的同时节省机房空间。此外，其2U节点设计兼容现有智算软硬件生态，可作为万卡乃至十万卡集群的基础单元，实现平滑扩展。
在应用层面，MTT C256既可作为十万卡集群核心组件支撑大模型预训练、后训练和强化学习，也能支持大规模MoE模型和百万级超长上下文推理，并满足AI Coding等场景对高并发、超低延迟推理解码的需求。
现场，网易科技与摩尔线程高级副总裁董龙飞进行了交流。谈及今年WAIC上集体涌现的超节点热潮，摩尔线程高级副总裁董龙飞认为，超节点出现的根本原因，是大模型正在快速突破单卡计算能力的边界。
“半年前我们就意识到，整个产业里的模型都要奔1T、2T、3T以上，上下文窗口从原来的256K变成1M，以后可能是2M、3M。”他说，随着模型参数规模和上下文长度持续增长，“一张卡放不下”，行业必须通过超节点构建更大规模的分布式系统。
在董龙飞看来，超节点的核心价值，是让数百张GPU像一张GPU一样协同工作。
“我们的C256超节点，256张GPU就像一张GPU一样，我第一张GPU可以读第256张GPU的显存。”他将其比喻为“256个画家在同一张画布上画一幅画”，每个GPU承担不同任务，但最终完成同一个模型计算过程。
除了容量扩展，超节点还承担着提升推理效率的任务。“用户问一个问题，它可以1秒甚至10毫秒回答出来，而且每个字的弹跳速度还非常快。推理慢了以后，调用工具就会变慢，超节点主要是为了解决这个问题。”
董龙飞认为，当行业开始迈向十万卡级集群后，挑战已经不仅是堆叠GPU数量，而是如何让数百甚至上千张GPU高效协同。
“256张GPU或者更大规模GPU之间的通信，就像一个256人的交响乐团。每个乐手自己都拉得很好，但要演奏一首曲子的时候，大家需要协同。”他说，GPU间通信能力已经成为超节点竞争的核心技术之一。
据介绍，摩尔线程自研MTLink互联协议，可将GPU间通信延迟降低至亚微秒级。“人眨一次眼大概是10万微秒，而我们的通信速度是几十万分之一眨眼的时间。”董龙飞表示，在一次大模型训练或推理过程中会发生海量通信，因此互联效率直接影响整体性能。
不过，他强调，未来超节点还需要解决非常多工程性、稳定性的问题。
“一个超节点价值可能超过亿元，如果坏一张卡，导致整个系统停机一天，损失都会非常大。”董龙飞表示，超节点需要解决的不仅是计算问题，还包括可靠性、解耦性、运维和散热等复杂工程挑战。
他举例称，两三年前国内普通机柜功率仅约6KW，而如今高密度机柜已达到48KW，一个超节点整体功耗甚至可达400KW。“它在算力、散热、功耗各个方面都是一个数量级的提升。”
因此，在他看来，未来超节点竞争将围绕互联、计算、散热、可靠性以及软件协同展开。“这些都不是一家企业单独能完成的事情，需要整个产业链上下游共同解决。”（袁宁）
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