AI 算力的竞争正在进入一个新的阶段。
当大模型参数规模从千亿级迈向万亿级,算力需求增长已经不再只是单卡性能的竞争。训练和推理任务需要越来越多 GPU 协同工作,算力卡之间的数据交换、通信效率以及系统整体的扩展能力,开始成为影响集群性能的重要因素。
超节点因此走到台前。今年 WAIC 期间,超节点已经成为多家头部算力厂商重点展示的系统形态。其背后对应的,是 Agentic AI 等新型应用不断落地后,模型推理对算力规模、通信带宽和响应时延提出了更高要求。
在这一背景下,由国芯展主办、半导体行业观察承办的第二届工业算力芯引擎研讨会即将在上海举行。壁仞科技 AI 框架架构副总裁丁云帆确认出席,并将围绕《光互连 GPU 超节点,引领智算 " 芯 " 发展》发表主题演讲,分享光互连与超节点架构背后的技术演进,以及国产 GPU 在大规模算力系统中的探索。
国产算力向系统级能力延伸
对于国产 GPU 厂商而言,竞争正在从单颗芯片进一步延伸至整套算力系统。当 GPU 数量从单机走向数百卡乃至千卡规模,芯片之间的互连效率开始成为影响整体性能的重要因素,光互连也因此成为超节点架构的重要技术方向。
2025 年,壁仞科技联合曦智科技、中兴通讯推出基于分布式 dOCS 的光互连超节点解决方案,并获得 WAIC 2025 SAIL 大奖。2026 年 WAIC 期间,壁仞科技进一步推出下一代 NPO 光互连、分布式解耦架构超节点方案,支持单个超节点扩展至 1024 卡,形成覆盖芯片、协议、系统和应用的端到端方案。
在具体架构上,壁仞科技选择 NPO(Near-Packaged Optics,近封装光学)路线,将光引擎置于 GPU 模组附近,缩短高速电信号传输距离,并兼顾带宽密度、功耗与系统扩展能力。在此基础上,其提出的分布式解耦架构将 GPU 节点与交换节点物理分离,通过光纤进行灵活互连,使 GPU 节点能够采用标准服务器形态,超节点规模也不再受单个机柜空间的直接限制。
这套架构背后,是壁仞科技自研的 BLink 2.0 超节点互连协议,涵盖内存语义互连、在网计算、智能拥塞控制和多层链路自愈等能力,分别对应大规模 GPU 协同中的内存共享、通信计算、网络调度与系统可靠性问题。
从 GPU 芯片到互连协议,再到超节点系统,壁仞科技正在将产品能力向算力基础设施更深处延伸。对于国产 GPU 而言,如何把单卡性能转化为千卡乃至万卡规模下的有效算力,也正在成为下一阶段竞争的重要命题。
丁云帆:从千卡集群走向超节点
此次代表壁仞科技登台的丁云帆,正是这一技术路线背后的重要推动者之一。
据了解,丁云帆目前负责壁仞科技 AI 软件架构、大模型千卡万卡集群及超节点等相关工作,带领团队开展异构 GPU 协同训练和推理方案研发,并参与异构混训、混推相关国家标准制定。同时,壁仞科技还参与了 OAI、OAM 等 AI 加速基础架构相关国际标准工作。
在加入壁仞科技之前,丁云帆曾任百度主任系统架构师,并曾获得百度技术最高奖与中国国家专利优秀奖。此前,他曾针对广告推荐场景中的大规模稀疏参数模型训练提出基于 GPU 架构的解决方案,相关成果发表于 MLSys。
此次演讲,他将从光互连 GPU 超节点切入,进一步讨论大规模 GPU 协同背后的架构与技术路径。
一场关于 " 算力如何规模化 " 的讨论
对于国产算力产业而言,GPU 芯片性能的提升仍然重要,但当算力进入千卡、万卡时代,产业竞争的坐标系已经进一步向系统层移动。
互连协议、光网络、存储、散热、软件栈以及集群调度等环节,正在共同决定一套算力基础设施最终能够释放多少性能。超节点的出现,本质上也是算力从 " 单芯片能力 " 走向 " 系统组织能力 " 的一个缩影。
此次第二届工业算力芯引擎研讨会,壁仞科技丁云帆将从光互连 GPU 超节点切入,进一步讨论大规模 GPU 协同背后的技术路径。对于正在加速演进的国产智算基础设施而言,这场围绕互连、架构与系统能力展开的讨论,也将成为观察下一阶段算力产业演进方向的一个窗口。
活动议程
09:00-9:50
观众签到 + 暖场
9:50-10:10
半导体行业景气度原理及分析
关牮 | 半导体综研主理人
10:10-10:30
光互连 GPU 超节点,引领智算 " 芯 " 发展
丁云帆 壁仞科技 AI 框架架构副总裁
10:30-10:50
国产算力赋能下一代工业创新升级
孙国梁 沐曦股份高级副总裁
10:50-11:10
破除存力瓶颈,释放工业 AI 澎湃算力
刘杰 佰维存储产品副总裁
11:10-11:30
从算力适配到生产闭环 :
国产通用 GPU 的工业落地实践
宋煜 天数智芯副总裁
11:30-11:50
首创三维存算一体 3D-CIMTM 芯片:
开启大模型推理万亿新赛道
叶乐 微纳核芯首席科学家
11:50
结束
* 最终议程或有调整,以官方公布为准
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