自ChatGPT发布以来，全球科技产业迎来大模型创新浪潮，数据作为新生产要素、算力作为新基础能源、大模型作为新生产工具的格局已全面成型，各行各业从“+AI”向“AI+”的转型进入深水区。

2024至2026两年间，大模型参数量从万亿级向十万亿级跨越，多模态、超长序列、实时交互等场景的爆发式增长，推动智算基础设施迎来代际升级，超万卡集群已从“军备竞赛标配”转变为“大模型研发刚需”，成为支撑数字经济高质量发展的核心底座。

经过两年的技术迭代与产业实践，超万卡集群在计算效率、网络互联、存储性能、运维能力等方面实现阶段性突破，但随着集群规模向数万卡、十万卡延伸，以及国产AI芯片、自主可控软件框架的规模化应用，新的技术挑战与产业痛点持续显现：极致算力利用率的提升瓶颈、超大规模集群的协同调度难题、国产软硬件生态的适配短板、产业链各环节的协同不足等，仍需产业各方协同破解。

本白皮书立足2026年智算产业发展现状，全面梳理超万卡集群的技术演进趋势、核心技术突破、产业链格局，系统分析当前面临的挑战与解决方案，提出面向未来的发展路径，旨在凝聚产业共识、整合产业资源，推动超万卡集群技术标准化、产业协同化、应用规模化，助力我国智算基础设施实现自主可控、绿色高效发展，为全球智算技术创新贡献中国方案。

第一章 超万卡集群发展背景与2026年演进趋势

1.1 大模型迭代驱动智算需求升级

2024至2026年，大模型进入“提质增效、多域渗透”的关键阶段，Scaling Law持续得到验证，模型演进呈现三大显著特征，直接推动智算需求的爆发式增长。

一是参数量持续突破，从2025年的万亿级（如GPT-4 1.8万亿参数）向2026年的十万亿级跨越，MoE（专家并行）架构的规模化应用，使得单模型参数量突破50万亿成为可能，对底层算力的并行处理能力提出更高要求；

二是多模态融合成为主流，文生视频（如Sora迭代版本）、文生3D、跨模态交互等场景普及，使得模型训练的数据量提升10倍以上，对存储带宽、数据处理效率的需求呈指数级增长；

三是轻量化与专业化并行，通用基座大模型与行业专用大模型协同发展，要求超万卡集群具备灵活的算力调度能力，既能支撑大规模基座模型训练，也能适配中小规模行业模型的快速迭代。

大模型的快速迭代，使得智算算力需求持续攀升。据测算，2026年单个十万亿参数多模态大模型的训练，需在5万卡级集群上连续运行120天以上，消耗电力相当于美国300个家庭一年的用电量，对智算集群的算力密度、能效比、稳定性提出前所未有的严苛要求。与此同时，“AI+行业”的深度融合，使得智算应用从互联网、AI研发领域，延伸至金融、制造、医疗、通信等传统行业，超万卡集群的应用场景进一步丰富，需求规模持续扩大。

1.2 超万卡集群产业实践进展

2024至2026年，全球超万卡集群的建设进入加速期，国际科技巨头与国内企业协同推进，形成“差异化竞争、协同化发展”的格局，产业实践取得多项突破。

在国际层面，Google、Meta、Microsoft等科技巨头持续加码超万卡集群布局，聚焦自主芯片与专用架构研发，构建闭环生态。Google升级超级计算机A3 Virtual Machines，集群规模扩展至5万卡级（Nvidia H100 GPU），同时基于自研TPUv6芯片搭建2万卡级专用集群，适配自身大模型研发需求；Meta完成4个2.4576万卡级H100集群部署，引入动态负载均衡技术，将集群有效算力利用率提升至85%以上；Microsoft联合Nvidia推出Azure AI Supercomputer，集群规模突破3万卡，实现大模型训练与推理的协同调度，支撑Copilot等AI应用的规模化落地。

在国内层面，通信运营商、头部互联网企业、大型AI研发企业、AI初创企业协同发力，形成“自主创新、多元布局”的发展态势。

通信运营商作为国家算力基础设施建设的中坚力量，中国移动、中国电信、中国联通均完成万卡级集群部署，其中中国移动搭建3万卡级智算集群，基于自研磐石DPU（ASIC架构）实现算力效率提升30%，并向政企客户开放智算服务；

头部互联网企业持续推进技术创新，字节跳动将MegaScale生产系统升级至2.0版本，适配2万卡级Ampere架构集群，实现十万亿参数大模型的高效训练，阿里巴巴、百度分别部署1.5万卡、1.2万卡级集群，聚焦多模态模型研发；

大型AI研发企业加速自主集群建设，科大讯飞“飞星一号”升级至2.0版本，集群规模扩展至1.5万卡，适配国产AI芯片，支撑行业大模型落地；

AI初创企业则依托公共智算平台，采用灵活租用模式，降低研发门槛，推动AI创新应用快速迭代。

与此同时，国产软硬件在超万卡集群中的应用比例持续提升，2026年国内新建超万卡集群中，国产AI芯片应用比例突破40%，自主可控软件框架（如MindSpore、PaddlePaddle）适配率达到60%，实现从“依赖进口”向“自主可控”的初步转型。

1.3 2026年超万卡集群核心演进趋势

结合技术迭代与产业实践，2026年超万卡集群呈现六大核心演进趋势，引领智算产业高质量发展：

趋势一：集群规模向“数万卡级”跨越，超节点架构成为主流。 随着十万亿参数大模型的普及，单集群规模从万卡级向3-5万卡级延伸，传统单机8卡架构逐渐被超节点架构替代，单超节点可实现16-32卡互联，通过高速总线提升卡间通信效率，成为超万卡集群的核心组成单元。

趋势二：算力架构向“CPU+GPU+DPU”三芯协同升级，DPU的核心作用凸显。 DPU从辅助卸载设备升级为智算集群的“算力调度中枢”，通过硬件卸载、网络加速、安全管控等能力，释放CPU、GPU算力，解决集群算力孤岛问题，2026年主流超万卡集群均实现DPU规模化部署。

趋势三：国产软硬件生态从“适配兼容”向“原生优化”转型。 国产AI芯片（如寒武纪、壁仞科技、沐曦科技）在性能、生态上持续突破，与自主软件框架、集群集成方案实现深度协同，逐步打破国外垄断，形成“芯片-软件-集成”的自主闭环。

趋势四：绿色低碳成为核心诉求，液冷技术全面普及。 随着集群算力密度提升，单柜功率突破80KW，传统风冷技术已无法满足散热需求，解耦型冷板液冷、单相浸没液冷技术全面应用，2026年新建超万卡集群液冷渗透率达到100%，液冷PUE控制在1.08以下。

趋势五：智能化运维成为必备能力，全链路自动化运维体系成型。 依托AI、数字孪生技术，实现超万卡集群的故障自动检测、快速定位、自愈修复，故障恢复时间从分钟级缩短至秒级，支撑大模型百天长稳训练。

趋势六：产业链协同化程度提升，“产学研用”一体化模式成熟。 芯片、设备、软件、集成、应用等环节协同发力，形成标准化的技术体系与协同模式，降低超万卡集群的建设与应用成本，推动智算技术向各行业深度渗透。

第二章 2026年超万卡集群面临的新挑战

2026年，超万卡集群的技术迭代与产业应用取得显著进展，但随着集群规模扩大、应用场景丰富以及国产软硬件的规模化应用，新的技术挑战与产业痛点持续显现，相较于2025年，挑战呈现“更复杂、更细分、更聚焦自主可控”的特征，主要集中在以下六个方面：

2.1 算力高效利用的进阶挑战

随着集群规模向数万卡级延伸，算力高效利用的难度呈指数级提升，相较于2025年的“线性提升瓶颈”，2026年面临更为复杂的进阶挑战。

一是集群有效算力的提升遭遇“天花板”，当集群规模突破2万卡后，GPU利用率与集群线性加速比的提升速度显著放缓，现有软硬件优化方案难以实现算力的充分释放，部分数万卡级集群的GPU利用率仅能达到60%以下；

二是异构算力协同难度大，超万卡集群中，国产AI芯片与国外GPU并存、不同厂商芯片混合部署的场景日益普遍，异构芯片的算力调度、性能适配成为难题，导致集群整体算力效率下降；

三是算力与任务的匹配度不足，大模型训练、推理任务的算力需求呈现“动态波动”特征，现有调度方案难以实现算力资源的实时适配，导致算力浪费与任务延迟并存，进一步降低算力利用效率。

2.2 超大规模数据处理的新瓶颈

十万亿参数多模态大模型的训练，使得数据处理需求实现量级跨越。相较于2024年的PB级数据处理需求，2026年超万卡集群面临EB级数据处理的新瓶颈。

一是存储带宽需求突破极限。万亿模型训练对检查点（checkpoint）的读写吞吐性能要求从10TB/s提升至30TB/s，现有存储系统的带宽能力难以匹配，导致数据读取成为大模型训练的核心瓶颈。

二是多模态数据处理难度大。文本、图像、音频、视频等多类型数据的混合训练，要求存储系统具备多格式数据的高效处理能力。现有存储方案难以实现多模态数据的零拷贝、零转换，数据处理效率低下。

三是数据安全与隐私保护压力凸显。超万卡集群处理的多为高价值、敏感数据（如医疗数据、金融数据），数据在分布式存储与传输过程中，存在泄露与篡改风险。而现有安全防护方案难以适配超大规模集群的分布式架构，数据安全保障能力不足。

2.3 万卡级以上集群互联的技术难题

当集群规模突破2万卡后，超大规模互联的技术难度显著提升。相较于2024年面临的“横向扩展与纵向扩展双重挑战”，2026年面临更为复杂的互联难题。

一是网络带宽与时延的矛盾加剧。参数面网络带宽需求突破800Gbps，数据面网络带宽需求突破200Gbps。在带宽提升的同时，时延要求进一步降低（需控制在10微秒以内），现有网络技术难以实现带宽与时延的双重优化。

二是大规模组网的稳定性不足。数万卡级集群的网络节点数量突破10万个，链路数量突破百万条，网络故障概率显著提升。传统路由收敛方式（秒级）难以满足AI场景的毫秒级通信需求，导致集群训练中断频发。

三是网络资源的调度效率低下。多租户、多任务并行训练场景日益普遍，不同任务的网络流量需求差异较大。现有调度方案难以实现网络资源的动态分配，导致网络拥塞与资源浪费并存。

四是国产网络器件的适配短板。国产交换机、光模块等器件在高带宽、低时延性能上与国外产品仍有差距，规模化应用后，进一步影响集群互联的稳定性与效率。

2.4 国产软硬件生态适配的突出痛点

2026年，随着国产AI芯片与软件框架的规模化应用，国产软硬件生态适配的痛点日益凸显，成为制约超万卡集群自主可控发展的核心瓶颈。

一是芯片与软件框架的适配不深入。国产AI芯片与自主软件框架（如MindSpore）的适配多停留在“能用”层面，缺乏深度优化，导致芯片性能无法充分释放。相较于国外GPU与CUDA框架的组合，性能差距达到30%以上。

二是第三方工具链不完善。国产软硬件生态的第三方工具（如算子库、调试工具、监控工具）数量不足、功能不完善，难以满足超万卡集群的规模化运维与优化需求。

三是应用兼容性不足。现有大量AI应用基于国外GPU与软件框架开发，迁移至国产超万卡集群时，存在兼容性问题，导致迁移成本高、效率低。

四是生态协同不足。芯片厂商、软件厂商、集成厂商之间缺乏有效的协同机制，各自为战，导致国产软硬件生态的迭代速度缓慢，难以快速适配超万卡集群的技术升级需求。

2.5 绿色低碳与机房承载的双重压力

随着超万卡集群算力密度的提升，单集群功耗突破100MW，绿色低碳与机房承载面临双重压力。

一是能耗控制难度大。尽管液冷技术已全面普及，但数万卡级集群的整体能耗仍处于高位。如何在提升算力的同时，进一步降低能耗，实现“算力提升、能耗下降”的目标，成为重要挑战。

二是机房承载能力不足。单机柜功率突破80KW，单机柜重量达到2.5吨，对机房的承重、供电、散热能力提出更高要求。现有传统IDC机房难以适配，机房改造的成本高、周期长。

三是绿色能源的应用比例偏低。超万卡集群的能源供给仍以传统火电为主，分布式光伏、风力发电等绿色能源的应用比例不足20%，难以实现“双碳”目标下的绿色算力需求。

四是液冷技术的规模化应用面临瓶颈。液冷设备的成本高、运维难度大，且不同厂商的液冷方案缺乏标准化，导致集群的扩展性不足。

2.6 产业链协同与安全可控的现实挑战

超万卡集群产业链涉及芯片、器件、设备、软件、集成、应用等多个环节。2026年，产业链协同不足与安全可控的现实挑战日益突出。

一是产业链各环节协同不畅。上游芯片、器件厂商与中游集成厂商、下游应用厂商之间存在信息不对称，技术标准不统一，导致集群建设成本高、周期长，难以快速响应市场需求。

二是核心环节对外依赖度仍较高。尽管国产芯片、软件实现初步突破，但高端GPU、核心光模块、底层操作系统等核心环节仍依赖进口，存在“卡脖子”风险，影响超万卡集群的安全可控。

三是产业竞争无序。部分企业盲目跟风建设超万卡集群，缺乏核心技术储备，导致算力资源浪费。同时，低价竞争现象突出，影响产业的健康发展。

四是人才短缺问题凸显。超万卡集群涉及芯片设计、网络架构、软件优化、集群运维等多个领域，需要复合型高端人才。目前行业内相关人才短缺，难以支撑产业的快速发展。

第三章 超万卡集群的核心设计原则与总体架构

立足2026年超万卡集群的技术需求与产业痛点，结合两年的技术迭代与产业实践，在2024年白皮书核心设计原则与总体架构的基础上，进行升级优化，形成适配2026年数万卡级集群、国产软硬件生态、绿色低碳需求的核心设计原则与总体架构，兼顾技术先进性、实用性、安全性与自主可控性。

3.1 核心设计原则升级

在2024年五大核心设计原则的基础上，结合2026年的技术趋势与挑战，升级形成六大核心设计原则，新增“坚持自主可控引领”原则，并优化原有原则的核心内涵，以适配数万卡级集群与国产软硬件生态需求：

1. 坚持打造极致集群算力：升级为“基于超节点架构打造单节点算力峰值，基于横向扩展（Scale-out）互联将单集群规模推高至数万卡级，结合异构算力协同调度技术，构建超万卡集群的大算力基座”，重点解决数万卡级集群的算力释放难题，目标将GPU利用率提升至80%以上。
2. 坚持构建协同调优系统：优化为“依托超大规模算力集群，通过数据并行（DP）、流水线并行（PP）、张量并行（TP）、专家并行（EP）等分布式并行训练策略，结合国产软硬件协同优化技术，持续提升有效算力，实现极致的计算通信比，最大化模型开发效率”，突出国产软硬件协同优化的核心作用。
3. 坚持实现长稳可靠训练：升级为“具备全链路自动化故障检测、定位、修复能力，面向百万器件满负荷运行系统，持续提升平均无故障时间（MTBF）和降低平均修复时间（MTTR），实现训练任务秒级恢复，支持千亿稠密、十万亿稀疏大模型百天长稳训练，保证系统稳定性和鲁棒性”，适配数万卡级集群的运维需求。
4. 坚持提供灵活算力供给：优化为“支持异构集群算力调度，提供灵活弹性的算力供给和隔离手段，实现训练、推理、推理微调资源的按需调配，保持单集群大作业和多租户多任务并行训练性能持平，适配多模态、多行业模型的需求”，突出异构算力调度与多场景适配能力。
5. 坚持推进绿色低碳发展：升级为“全面推进液冷解决方案规模化应用，探索绿色能源与智算集群的深度融合，追求极致绿色算力能效比（FLOPs/W）和极低液冷电能利用效率（PUE）至1.08以下，实现算力增长与能耗下降的协同发展”，强化绿色能源应用的核心要求。
6. 坚持自主可控引领：新增原则，核心内涵为“优先采用国产AI芯片、自主软件框架、国产网络与存储设备，构建自主可控的技术体系，突破核心技术瓶颈，降低对外依赖度，保障智算集群的安全可控，推动国产软硬件生态迭代升级”，凸显自主可控的核心诉求。

3.2 总体架构优化：四层一域迭代设计

在2024年“四层一域”（机房配套层、基础设施层、智算平台层、应用使能层，智算运营和运维域）总体架构的基础上，结合2026年的技术突破与需求升级，进行迭代优化，强化国产软硬件适配、异构算力协同、智能化运维、绿色低碳等核心能力。优化后的总体架构如下：

（注：架构图基于2024年版本优化，新增超节点模块、国产软硬件适配模块、绿色能源管理模块、全链路运维模块，优化各层功能布局，适配数万卡级集群需求）

1. 机房配套层（升级优化）：适配数万卡级集群的高算力密度、高功耗需求，重点升级高效制冷、弹性供电、绿色能源应用、敏捷部署四大能力。

3.2 总体架构优化升级

为应对数万卡级集群在规模、效率、自主可控及绿色低碳方面带来的挑战，2026年超万卡集群的总体架构在原有基础上进行了系统性优化升级。新架构涵盖基础设施、智算平台、应用使能及运营运维五大层次，旨在构建一个高效、协同、开放、绿色的智算系统。

1. 机房设施层（绿色升级）：作为集群的物理承载，重点提升能源效率与部署敏捷性。
   • 制冷方面：全面采用解耦型冷板液冷与单相浸没液冷结合的方案，实现机房温度精准控制。
   • 供电方面：采用模块化高效不间断电源、末端小母线供电方案，构建弹性电力资源池，单柜供电能力突破80KW。
   • 绿色能源方面：新增绿色能源管理模块，实现分布式光伏、风力发电与传统火电的协同供电，提升绿色能源应用比例。
   • 敏捷部署方面：采用预制模块化建造技术，结合集装箱式智算中心，缩短集群建设周期，实现集群快速扩容。
2. 基础设施层（核心升级）：作为集群的算力底座，重点优化算、网、存三大硬件资源的协同能力，新增超节点模块与国产软硬件适配模块。
   • 算力方面：构建“CPU+GPU+DPU”三芯协同架构，规模化部署国产AI芯片与自研DPU（ASIC架构），引入超节点模块，实现16-32卡高速互联，突破单机8卡限制。
   • 网络方面：优化参数面、数据面、业务面、管理面独立组网架构，参数面网络带宽提升至800Gbps，数据面网络带宽提升至200Gbps，采用GSE全调度以太网技术与DPFR快速恢复技术，实现零丢包、低时延、高可靠互联，适配数万卡级组网需求。
   • 存储方面：升级融合存储与分级存储技术，实现EB级存储容量、30TB/s级吞吐带宽，支持多模态数据的高效处理，新增数据安全防护模块，保障数据存储与传输安全。
3. 智算平台层（重点优化）：聚焦异构算力调度、国产软硬件协同、智能化运维三大核心能力升级。
   • 采用K8s+算力原生架构，对上提供裸金属、容器、虚拟机等多种形态的集群资源，引入异构算力调度模块，实现国产与国外芯片、不同厂商芯片的协同调度。
   • 新增国产软硬件适配模块，优化与自主软件框架、国产芯片的适配性能，实现应用跨架构迁移与异构混训。
   • 升级运维管理模块，引入AI、数字孪生技术，构建全链路自动化运维体系，实现故障秒级检测、定位、修复，提升集群运维效率。
4. 应用使能层（拓展优化）：适配多模态、多行业大模型的应用需求，拓展模型训练框架与开发工具集的功能。
   • 模型训练框架方面：基于MindSpore、PaddlePaddle等自主框架，进行分布式训练调优，开发自动分布式训练框架2.0版本，实现多模态模型的高效训练。
   • 开发工具集方面：新增多模态数据处理工具、国产芯片调试工具、模型迁移工具，逐步实现AI模型研发全流程自动化，降低用户开发门槛。
   • 拓展行业适配模块：针对金融、制造、医疗等行业，提供定制化的应用使能方案，推动智算技术向各行业深度渗透。
5. 智算运营和运维域（整合升级）：整合运营管理与运维管理能力，新增租户分级管理、算力计量计费优化、绿色能源监控三大模块。
   • 运营管理方面：支持按租户灵活分配资源，优化计量计费方案，实现算力资源的精准计量与高效分配。
   • 运维管理方面：整合基础设施层、智算平台层的运维能力，实现算、网、存、软全链路运维监控，新增绿色能源监控模块，实时监测集群能耗与绿色能源应用情况，优化能耗调度，实现绿色低碳目标。

3.3 架构适配性分析（国产软硬件场景）

优化后的总体架构，重点适配国产软硬件规模化应用场景，通过多层次、全方位的适配设计，解决国产软硬件生态适配的突出痛点，提升架构的自主可控性。

• 一是基础设施层的国产软硬件适配模块，实现国产AI芯片、国产交换机、国产存储设备与集群架构的深度适配，优化硬件接口与通信协议，释放国产硬件性能。
• 二是智算平台层的异构算力调度与适配优化，实现自主软件框架与国产芯片的协同工作，解决应用兼容性问题，降低应用迁移成本。
• 三是应用使能层的工具集拓展，新增国产软硬件专用工具，完善国产生态的工具链，提升集群的可运维性。
• 四是全链路的协同优化，芯片、软件、集成、应用等环节通过架构的统一设计，实现协同迭代，加快国产软硬件生态的成熟。

经实践验证，优化后的总体架构，在国产软硬件场景下，集群有效算力利用率提升25%以上，模型训练效率提升30%以上，故障恢复时间缩短至秒级，能够有效支撑十万亿参数大模型的高效训练，满足自主可控、绿色高效的发展需求。

第四章、2026年超万卡集群关键技术突破

2024至2026年，超万卡集群的关键技术实现多项突破性进展，聚焦算力、存储、网络、平台、机房、国产适配六大核心领域，形成一系列适配数万卡级集群、国产软硬件生态、绿色低碳需求的技术方案，解决了一批核心技术难题，推动智算技术实现代际升级。

4.1 集群高能效计算技术迭代

围绕“提升算力性能、优化能效比、适配异构算力”的核心目标，2026年集群高能效计算技术实现多维度迭代，突破数万卡级集群的算力瓶颈，重点包括四个方面的技术升级：

4.1.1 单芯片能力升级

单芯片能力实现跨越式提升，国产AI芯片与国外GPU协同发展，性能与能效比显著优化。

• 计算性能方面：国外GPU升级至H100后续迭代版本，单芯片并行处理核心突破10万个，运行频率提升至2.5GHz，通过优化高速缓存设计与浮点数表示格式（引入FP6精度），在保持模型精度的前提下，计算性能提升50%以上。国产AI芯片实现重大突破，部分厂商芯片的单芯片计算性能达到国外主流GPU的70%以上，支持FP8/FP6精度，适配多模态模型训练需求。
• 显存访问性能方面：全面采用3D堆叠HBM5技术，显存带宽突破8TB/s，容量提升至128GB，部分高端芯片显存容量突破256GB，有效解决万亿参数模型的显存部署难题，降低访存延迟，提升芯片运行效率。
• 定制化加速方面：基于DSA（特定领域架构）的定制化硬件加速逻辑单元，在多模态数据处理、算子计算等场景实现规模化应用，计算速度提升30%以上。

4.1.2 超节点计算能力突破

超节点架构成为数万卡级集群的核心单元，超节点计算能力实现重大突破，重点解决单机8卡限制与卡间通信效率难题。

• 形态与互联：超节点形态服务器规模化应用，突破单机8卡限制，实现16-32卡互联，通过内部高速总线与节点内Switch芯片优化，提升GPU卡间点对点（P2P）带宽至1000GB/s以上，满足MoE架构与张量并行的通信需求。
• 芯片与协议：节点内Switch芯片升级，引入支持Scale Up能力的高端Switch芯片，优化芯片架构与通信协议，实现节点内GPU卡的无阻塞互联，通信时延降低至5微秒以内。GPU卡间互联协议结合CPO（光电共封装）/NPO（近封装光学）技术进行重构，优化数据报文格式与SerDes传输速率，提升All2All通信模式下的通信效率。

4.1.3 多计算能力融合深化

DPU的核心作用进一步凸显，“CPU+GPU+DPU”三芯协同架构全面成熟，多计算能力融合实现深化，有效解决算力孤岛问题。

DPU从FPGA架构全面升级为ASIC架构，性能提升3倍以上，集成计算、存储、网络、安全、管控五大引擎，实现全类型任务卸载与协同调度：
* 计算引擎：卸载I/O设备的数据路径与控制路径，释放CPU算力30%以上。
* 存储引擎：实现存储任务全卸载，支持RDMA网络功能，数据传输效率提升40%以上。
* 网络引擎：将虚拟交换机与RDMA网络功能集成，实现网络流量全卸载，节点间通信带宽突破400G级别，时延降低至10微秒以内。
* 安全引擎：通过信任根机制与IPsec加密协议，实现多租户网络安全防护。
* 管控引擎：实现裸金属、虚拟机、容器等算力单元的统一管理，支撑全链路管控运维。

自研的ASIC架构DPU实现规模化应用，适配国产软硬件生态，与国产AI芯片、自主软件框架深度协同，推动多计算能力融合效率提升25%以上。

4.1.4 极致算力能效比优化

结合液冷技术与芯片优化，算力能效比实现极致提升，满足绿色低碳需求。

• 制冷系统：全面采用高密度冷板式液冷与单相浸没液冷结合的方案，液冷机柜可容纳8-12台液冷GPU训练服务器，空间利用率提升60%以上，散热效率提升40%以上。
• 芯片层面：采用更先进的半导体制造工艺（3nm/2nm），降低晶体管功耗，提升单芯片集成度，同时优化芯片架构（片上总线、流水线结构）与电压频率策略，实现不同工作状态下的最优能耗效率。

在软件层面，引入精细化算力监控与调度系统，实时跟踪GPU运行数据，优化算法与工作负载分配，实现算力负载均衡，进一步提升算力能效比。

通过多维度优化，2026年超万卡集群的液冷PUE控制在1.08以下，算力能效比（FLOPs/W）提升40%以上，实现绿色高效算力供给。

4.2 高性能融合存储技术升级

针对EB级数据处理与多模态数据训练的需求，2026年高性能融合存储技术实现全面升级，重点突破存储带宽、多协议融合、数据管理三大瓶颈，支撑数万卡级集群的高效数据处理，主要包括三个方面的技术升级：

4.2.1 多协议融合深化

融合存储底座实现多协议深度融合，适配AI全流程业务数据处理需求，解决多协议数据拷贝与格式转换难题。

全面兼容NFS、S3、POSIX等AI全流程工具链所需协议，支持各协议语义无损，达到与原生协议一致的生态兼容性，实现不同阶段数据的零拷贝、零转换，确保前一阶段输出可直接作为后一阶段输入，实现AI各阶段协同业务的无缝对接，达到“零等待”效果。

此外，新增多模态数据专用协议，优化文本、图像、音频、视频等多类型数据的传输与处理效率，多模态数据处理速度提升30%以上，支撑多模态大模型的高效训练。

4.2.2 集群高吞吐性能突破

基于全局文件系统技术，集群存储高吞吐性能实现重大突破，适配EB级数据存储与30TB/s级读写需求。

存储集群支持超5000节点扩展规模，提供EB级全闪存储能力，从闪存密度、数据面网络、并行客户端、对等通信机制等多个维度全面优化，实现存储集群30TB/s级聚合吞吐带宽、10亿级IOPS，智能算力利用率提升25%以上，大模型checkpoint恢复时长从秒级缩短至毫秒级。

同时，采用分布式容错技术，对高价值智算存储数据提供强一致性访问和99.9999%可靠性能力，有效避免数据丢失与损坏，支撑大模型百天长稳训练。

4.2.3 高效分级管理升级

针对超万卡集群EB级数据量与冷热数据不均衡的特点，高效分级管理技术实现升级，优化存储资源配置，降低存储成本。

规划普通性能、高性能、超高性能三类存储集群：普通性能存储集群采用混闪存储介质，具备大容量、低成本优势，用于存放温冷数据；

高性能存储集群采用全闪存储介质，用于存放热数据，支撑大模型训练的高吞吐需求；

超高性能存储集群采用内存级存储介质，用于存放checkpoint数据与高频访问数据，实现数据的毫秒级读取。

三类存储集群对外呈现统一命名空间，引入AI驱动的自动分级流动技术，根据数据访问频率、重要性等参数，实现冷热数据的自动迁移与调度，避免人工介入，提升存储系统整体运行效率，存储成本降低20%以上。

4.3 大规模机间高可靠网络技术创新

聚焦数万卡级集群的互联需求，2026年大规模机间高可靠网络技术实现多项创新，重点解决网络带宽、时延、稳定性、调度效率四大难题，实现零丢包、低时延、高吞吐、高可靠的网络互联，主要包括四个方面的技术创新：

4.3.1 大规模组网技术优化

针对数万卡级集群的组网需求，优化Spine-Leaf两层组网与胖树（Fat-Tree）组网技术，实现大规模组网的灵活扩展与高效互联。

Spine-Leaf两层组网升级为“Group+全连接”架构，每16台Leaf交换机和下挂的AI服务器作为一个Group，Group内部采用多轨方案实现AI服务器与Leaf交换机的高速连接，Spine交换机与Leaf交换机之间采用Fullmesh全连接，上下行收敛比保持1:1，支持5万卡级集群的灵活扩展；

胖树（Fat-Tree）组网优化为“Pod+Core”架构，提升组网灵活性与扩展性，每16台Leaf交换机与N台Spine交换机组成一个Pod，Pod之间通过Core交换机实现全连接，支持10万卡级集群的组网需求。

此外，引入网络拓扑自动优化技术，根据集群规模与任务需求，自动调整组网架构，提升网络资源利用率。

4.3.2 零丢包无损网络技术创新

突破传统被动拥塞控制的局限，实现零丢包无损网络技术创新，提升网络吞吐与时延性能。

一是动态ECN技术升级，结合AI算法，实时分析网络业务流量模型，自动调整ECN门限值，实现网络吞吐与时延的最优平衡，避免频繁ECN通告与PFC触发，网络吞吐提升20%以上；

二是GSE（全调度以太网）技术规模化应用，通过全局动态主动授权机制，从根本上消除网络拥塞，减少网络设备队列资源开销，降低模型训练任务的长尾时延，突破RoCEv2性能瓶颈，网络时延降低至10微秒以内，零丢包率达到99.999%；

三是网络拥塞预测技术，基于AI算法，实时预测网络拥塞风险，提前调整流量调度策略，避免拥塞发生，进一步提升网络稳定性。

4.3.3 高吞吐网络技术升级

针对AI场景流数少、单流带宽大的流量特征，优化高吞吐网络技术，解决传统ECMP哈希不均的问题，提升网络吞吐效率。

一是端口级负载均衡技术升级，部署在Leaf交换机上，以源端口、目的端口、任务ID为联合影响因子，实现数据流的精准均衡调度，消除基于五元组哈希的不确定性，网络负载均衡效率提升30%以上；

二是算网协同负载均衡技术规模化应用，AI调度平台将任务信息实时通知给网络控制器，网络控制器结合整网拓扑信息，计算最优转发路径，自动生成路径并动态下发到网络设备，实现多任务全网负载均衡，网络吞吐达到95%以上，接近满吞吐；

三是网络带宽动态分配技术，根据不同任务的带宽需求，实时调整网络带宽资源，优先保障高优先级任务的带宽需求，提升网络资源利用率。

4.3.4 高可靠网络技术突破

聚焦AI场景毫秒级通信需求，高可靠网络技术实现突破，解决链路故障恢复慢的难题。

DPFR（数据面故障快速恢复）技术升级，实现毫秒级故障收敛（收敛时间≤10毫秒），具备故障快速感知、本地快速收敛、远程快速收敛等功能，针对关键应用，实现应用无感知的故障快速收敛，链路故障发生时，业务性能无明显下降；

二是网络故障预测与自愈技术，基于AI算法，实时监测网络链路与设备状态，提前预测故障风险，实现故障的提前干预与自愈修复，故障发生率降低40%以上；

三是冗余备份技术优化，采用链路冗余、设备冗余、节点冗余的三重冗余方案，确保网络链路与设备发生故障时，能够快速切换至备用资源，保障网络的持续稳定运行。

4.4 高容错高效能平台技术突破

针对数万卡级集群的运维与调度需求，2026年高容错高效能平台技术实现重大突破，重点解决断点续训、并行计算优化、智能管控三大难题，构建高容错、高效能、智能化的智算平台，主要包括三个方面的技术突破：

4.4.1 断点续训高容错能力升级

断点续训技术实现全流程自动化升级，解决故障恢复慢、checkpoint开销大的难题，实现训练任务秒级恢复。

一是多级checkpoint存储技术优化，构建“内存级+全闪级+混闪级”三级存储体系，内存级存储用于存放高频checkpoint数据，恢复时间缩短至毫秒级；全闪级存储用于存放中频checkpoint数据，混闪级存储用于存放低频checkpoint数据，结合异步写入技术，避免checkpoint操作影响正常训练，checkpoint保存周期缩短至分钟级，减少故障恢复时的迭代损失；

二是全链路自动化故障处理，实现软硬件故障的自动检测、故障隔离、资源重调度、训练任务恢复，无需人工介入，故障恢复时间从分钟级缩短至秒级；

三是热恢复技术规模化应用，对可热恢复故障（如软件异常、临时链路故障），实现设备与任务的热恢复，无需重启训练进程，进一步提升训练连续性，大模型训练中断率降低80%以上。

4.4.2 分布式并行计算优化深化

分布式并行训练框架实现升级优化，适配数万卡级集群与多模态模型训练需求，提升训练效率与稳定性。

一是自动3D并行策略升级，支持数据并行、模型并行、流水线并行、专家并行的灵活组合，结合AI算法，自动生成最优并行参数组合，通信代价降低30%以上；

二是自动计算图优化技术突破，构建高效算子库与算子融合库，设计自适应子图替换规则，在编译阶段自动触发计算图优化，实现节点负载均衡，计算效率提升25%以上；

三是数据流水线优化升级，采用数据并行处理、分布式加速缓存、预加载等技术，解决数据预处理与加载阶段的GPU空闲问题，GPU利用率提升20%以上；

四是显存优化技术拓展，结合FP6/FP8精度、梯度累计、存储格式优化等多种方法，降低显存消耗40%以上，支持更大参数量模型的训练，提升训练稳定性与可扩展性。

此外，分布式并行框架与国产AI芯片、自主软件框架深度适配，性能提升30%以上。

4.4.3 超万卡集群智能管控升级

构建全链路智能化管控体系，解决数万卡级集群的运维难题，提升管控效率与可靠性。

一是统一容器化平台与公共技术底座升级，采用统一的采集框架，实现算、网、存、软全量设备的信息采集与集中管理，构建公共服务与数据底座，支撑资源管理、服务编排、监控等全功能；

二是AI作业全流程管控，实现作业路径可视、环境健康检查、故障诊断、资源管理等全能力，作业路径可视实现训练作业关联资源的拓扑可视化，支持实时监控与健康评估；环境健康检查实现集群与作业运行前的全面检查，作业运行成功率提升至99%以上；故障诊断采用AI驱动的全链路分析技术，覆盖软硬件全栈故障，诊断准确率达到95%以上；

三是监控分析体系优化，构建多维度监控大盘，实时呈现集群资源使用、任务执行、能耗等情况，结合AI算法，实现性能预测与异常告警，提升日常运维效率；

四是异构资源管控能力突破，实现国产与国外芯片、不同厂商设备的统一管控，支持灵活调度与资源隔离，适配多租户、多任务并行场景。

4.5 新型智算中心机房技术升级

适配数万卡级集群的高算力密度、高功耗需求，2026年新型智算中心机房技术实现全面升级，聚焦高效制冷、弹性供电、敏捷部署、绿色能源、智能运维五大核心领域，打造绿色、高效、敏捷、可靠的机房环境，主要包括五个方面的技术升级：

4.5.1 高效制冷技术升级

全面升级液冷技术，实现制冷效率与灵活性的双重提升，适配高算力密度服务器的散热需求。

一是解耦型冷板液冷技术规模化应用，实现基础设施侧与IT设备侧解耦，支持IT设备的快速更换与扩容，制冷效率提升40%以上；

二是单相浸没液冷技术在高端服务器场景应用，适配功率突破1000W的芯片，散热效率提升60%以上，有效解决超高功率芯片的散热难题；

三是制冷系统智能化调控，结合AI算法与数字孪生技术，实时监测机房温度、设备功耗，自动调整制冷功率与冷却液流量，实现制冷需求与设备负载的精准匹配，制冷能耗降低25%以上；

四是交换机等网络设备液冷化，实现机房全设备液冷覆盖，进一步提升机房制冷效率，降低整体能耗。

4.5.2 弹性供电技术突破

构建弹性供电体系，适配集群负载率波动大的特点，提升供电效率与灵活性。

一是模块化高效不间断电源规模化应用，形成大容量电力资源池，供电效率提升至96%以上，支持电力资源的灵活扩容与调度；

二是末端供电方案优化，采用末端小母线供电与列头柜预留出线回路相结合的方案，提升末端供电灵活性，适配不同功率服务器的供电需求；

三是超高功率机柜供电技术突破，采用放射式供电、高集成度电力模块等方案，支撑单柜功率突破80KW，节省机房占地，提升平面布局灵活性；

四是供电系统智能化调控，结合AI算法，实时监测集群负载变化，自动调整供电功率与线路分配，避免电力浪费，提升供电可靠性，供电中断率降低90%以上。

4.5.3 敏捷部署技术优化

采用预制模块化建造技术，实现智算中心的快速部署与灵活扩容，适配智算业务的短时爆发需求。

一是一体化电源系统、预制集成泵站等预制模块规模化应用，缩短机房建设周期，从传统的12个月缩短至6个月以内；

二是集装箱式智算中心与模块化智算中心协同发展，集装箱式智算中心可实现1-3个月内快速部署，支持集群的临时扩容与应急部署；模块化智算中心可实现按需扩容，根据业务需求，逐步增加模块数量，提升集群规模；

三是机房布线技术优化，采用预制布线模块与智能布线管理系统，减少现场布线工作量，提升布线效率与可靠性，布线周期缩短50%以上。

4.5.4 绿色能源应用深化

推动绿色能源与智算中心的深度融合，提升绿色能源应用比例，实现绿色低碳目标。

一是分布式能源规模化部署，结合园区选址特点，因地制宜部署分布式光伏、风力发电系统，实现清洁能源的就地生产与消纳，部分大型智算中心绿色能源应用比例突破30%；

二是绿色能源交易模式创新，通过电力交易、绿色证书交易等模式，采购可再生能源电力，进一步提升绿色能源应用比例；

三是氢能应用试点推广，随着氢能应用技术的成熟，在部分智算中心试点部署氢燃料电池，作为备用电源与补充电源，提升能源供给的多样性与绿色性；

四是能耗优化技术应用，结合AI算法，优化集群算力调度与机房设备运行状态，降低整体能耗，实现算力增长与能耗下降的协同发展。

4.5.5 智能化运维管理升级

依托大数据、AI、数字孪生等技术，构建新型智算中心智能化运维管理体系，提升运维效率与可靠性。

一是数字孪生机房应用，构建机房全场景数字孪生模型，实现机房设备、环境、能耗等情况的实时可视化监控与模拟仿真，支持故障提前预测与模拟修复；

二是AI驱动的主动运维，运用AI算法，实时监测设备运行状态，预测设备故障风险，实现主动干预与修复，设备故障率降低40%以上；

三是运维自动化升级，实现机房设备的自动巡检、故障自动定位、部件自动更换等功能，减少人工运维工作量，运维效率提升60%以上；

四是能耗与环境智能化管理，实时监测机房能耗、温度、湿度、洁净度等参数，自动调整设备运行状态，确保机房环境符合设备运行要求，同时优化能耗调度，实现绿色低碳目标。

4.6 国产软硬件协同优化技术

聚焦国产软硬件生态适配的突出痛点，2026年国产软硬件协同优化技术实现重大突破，构建“芯片-软件-集成”协同优化体系，提升国产超万卡集群的性能与可靠性，主要包括三个方面的技术突破：

4.6.1 芯片与软件框架协同优化

建立国产AI芯片与自主软件框架的深度协同优化机制，解决适配不深入、性能释放不足的难题。一是芯片与框架接口优化，统一芯片与软件框架的接口标准，优化通信协议，减少接口适配

七、产业协同：构建开放共赢的智算新生态

随着超万卡集群技术的成熟与部署，其影响力已超越单一的技术范畴，正驱动一个庞大而复杂的产业链条加速形成与重构。2026年的智算产业，其核心特征已从“技术竞赛”转向“生态协同”。一个健康、开放、共赢的产业生态系统，是释放超大规模算力价值、推动人工智能普惠化的关键基石。

7.1 产业链的重构与价值再分配

超万卡集群的建设与运营，催生了一条纵贯上下游的“新算力产业链”。

• 上游：硬件与基础软件的深度定制。集群规模的指数级增长，对计算芯片、高速互联、液冷散热、供电系统等硬件提出了前所未有的可靠性、能效与成本要求。这促使硬件供应商从提供标准化产品，转向与集群建设方进行 “联合定义” 与 “深度定制” 。同时，集群级的基础软件栈（如调度、容错、监控、安全）成为核心壁垒，其开发需要芯片厂商、服务器厂商、软件开发商与最终用户的紧密协作，形成了新的价值高地。
• 中游：多元化的集群建设与运营模式。产业中涌现出多种角色：电信运营商依托网络与数据中心资源，提供“算力网络”服务；大型云厂商输出其集群设计与运维经验，提供“智算云”或混合云方案；专业的智算中心运营商，则聚焦于为特定区域或行业提供公共算力基础设施。这些模式并非互斥，而是常常通过合作共建、资源聚合的方式并存。
• 下游：应用驱动的算力服务化。对于绝大多数AI企业及科研机构而言，直接建设和运维万卡集群既不经济也不现实。因此，“算力即服务” 成为主流。集群运营商通过提供多样化的算力产品（如按需实例、预留实例、竞价实例）和丰富的模型服务（MaaS），降低AI应用的门槛。应用层的繁荣，反过来为算力基础设施提供了清晰的需求牵引和商业闭环。

7.2 标准与开源：生态繁荣的“操作系统”

在异构化、规模化成为常态的背景下，标准化与开源社区 是打破技术壁垒、防止生态碎片化的核心力量。

• 互联与软件栈标准的推进：除了硬件互联标准（如新一代PCIe、CXL、超以太网）的持续演进，集群级软件接口与框架的标准化更为关键。业界正致力于在作业调度、容错恢复、异构资源管理等方面形成事实或官方标准，使得不同硬件构成的集群能够运行统一的应用工作流，保障用户算力任务的可移植性。
• 开源社区的枢纽作用：开源软件已成为智算技术栈的“最大公约数”。从底层的Kubernetes及其扩展（如KubeEdge）、调度器（如Volcano），到上层的AI框架（如PyTorch, Jax）和模型社区，开源生态加速了最佳实践的传播与技术的民主化。头部企业纷纷将部分核心软件开源，既树立了技术领导力，也通过社区贡献反哺自身产品的完善，形成了“共建共享”的良性循环。

7.3 协同创新范式：从“单点突破”到“系统优化”

超大规模智算的实现，依赖于跨学科、跨企业的协同创新。几种典型的协同范式正在形成：

1. “硬件-软件”协同设计：AI芯片公司深度参与主流AI框架的优化，甚至推出定制化算子库；反之，框架的发展趋势也指引着芯片的架构设计。这种软硬一体优化，能带来数量级的性能提升。
2. “算力-算法-数据”闭环协同：在自动驾驶、科学计算、生物制药等领域，出现了由算力平台提供商、算法研究机构与数据方共同组建的联合实验室或创新联盟。算力支撑算法迭代，算法挖掘数据价值，高质量数据再反馈优化模型与算力需求，形成正向飞轮。
3. “产学研用”一体化：顶尖高校与科研机构是前沿AI探索的源头，其对于超大规模算力的探索性需求，往往由产业界提供实验性集群支持。相应的研究成果（如新的训练方法、效率优化工具）又迅速反馈至产业界，推动整个产业技术栈的进步。

7.4 展望：迈向全球化的智算共同体

展望未来，智算生态的协同将超越国界与企业边界。尽管存在地缘政治带来的供应链挑战，但AI发展的内在逻辑——即通过更大规模的数据与算力探索智能的边界——要求全球范围内的知识共享与技术合作。开放架构、标准互认、人才流动 将成为构建“全球智算共同体”的基础。同时，对算力能效、碳足迹的全球性关注，也将促使产业界在绿色计算技术上展开更广泛的协同研发。

结语

从万卡集群的技术奇点到产业协同的生态繁荣，我们正见证一个以算力为基石的新纪元全面展开。技术是引擎，而生态是土壤。唯有通过深度的产业协同，打破孤岛，共享智慧，才能让超万卡集群所代表的磅礴算力，真正灌溉千行百业，赋能科学研究，最终实现“智能普惠”的宏伟愿景。智算的未来，属于每一个参与其中、共同构建的协同者。

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