超大规模智算集群关键技术及工程落地研究报告

超大规模智算集群关键技术及工程落地研究报告编制目的与意义：当前人工智能领域的发展不断加速，超大规模智算集群作为支撑大模型研发、数字经济升级的算力基础，其发展水平直接关系到科技竞争力与战略发展。编制本报告，旨在通过系统性布局，保障重要科技任务落地，为基础大模型、航天仿真、气候预测、科研等领域提供算力支撑。通过超大规模建设构建数字经济发展新优势，将算力优势转化为产业优势，支撑制造业、医疗、金融等千行百业的智能化转型，为“数字中国”建设提供核心驱动本报告主要研究内容包括超大规模智算集群国际、国内发展背景、现状和意义。分析超大规模智算集群建设技术路线、建设标准与运营机制，研究建立算力供需匹配的动态平衡机制，规模化建设以及创新运营模式。同时，报告通过分析国内外技术迭代，推动硬件、框架、集群的端到端协同，形成服务器、集群、模型、应用的完整生态，让超大规模集群成为AI产业创新基础，带动相关产业发编制依据：主要编制依据包括：《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》、《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等国家总体规划。《算力互联互通行动计划》《算力基础设施高质量发展行动计划》等算力专项政策，《超智融合集群能力要求》《高性能计算(HPC)云平台能力要求》等行业标准与规范，以及各地产业发展规划、落地经验和企业发展态势。一、研究背景与意义 1.1超大规模智算集群的需求导向 1 1 2 二、超大规模智算集群产业现状、趋势与挑战 4 4 6 7三、超大规模智算集群总体架构与核心技术 9 1 四、超大规模智算集群工程化实施路径 4.1规模化部署成本控制 4.2软硬件兼容适配 五、超大规模智算集群发展趋势与发展建议 5.2产业发展趋势 案例：某智算集群运营案例 1一、研究背景与意义1.1超大规模智算集群的需求导向超大规模智算集群是支撑人工智能(AI)大模型发展和产业创新的核心基础设施，智能算力已超越基础算力成为增长主导引擎。国际头部科技企业正积极部署十万卡及以上的超大规模集群。国内方面，智算集群建设在政策驱动下快速发展，市场规模持续扩大，力求实现算力产业的创新引领。超大规模集群是国内应对硬件设备受限、单卡算力不足问题的关键，通过架构研发与全链条整合，形成完善AI产业。同时，超大规模智算集群作为顶层项目具有极强的“示范效应”,拉动包括硬件制造、组件制造、网络基础设施、能源生产和电源管理等产业链发展。是对算力是核心生产力战略的实践，为在大模型研发上构建显著的技术优势，积极布局下一代通用人工智能研发的算力制高点。大模型与生成式AI的行业落地正推动算力需求从互联网领域向传统行业渗透，工业、车联网等领域已形成明确算力需求场景，且需求规模随人工智能的应用深化持续扩张，大规模、高端算力的需求迫切。软件及信息技术服务业方面，国内大模型创新研发主体已逐步收敛，从事基础大模型研发的厂商主要包括互联网巨头，以及大模型初创企业两类主体。2工业方面，算力需求主要来自于工业AI、数字孪生、工业大数据等前沿场景，目前我国5G工厂的智能化、信息化水平在各自行业处于领先水平，部署的算力规模远高于同行业其他企业。未来工业大模型将深度参与工业IT任务编排和OT生产制造，工厂需要根据生产线数量和智能生产环节数量部署大量算力。智慧交通方面，智慧交通领域大模型建设和应用加速兴起。2025年3月，山东、陕西、江西等六省交通集团联合发布的经纬交通大模型，覆盖“建、管、养、运、服”全链条AI场景。此外，阿里、科大讯飞、华为、海信等互联网企业相继发布交通大模型，赋能城市、高速交通智能化。头部车企与云服务厂家加速合建智算中心。1.3研究报告核心价值本报告立足算力建设格局与产业发展痛点，为超大规模智算集群建设路径和产业发展提供支撑。一是战略发展价值，本报告聚焦国际国内发展现状，系统梳理智算集群从万卡到十万卡级的突破路径，为保障算力领域先进性提供技术路线图，助力在人工智能发展中构建高性能算力底座。二是技术突破价值，报告针对智算集群互联效率、网络架构、存储适配等核心瓶颈，提出“算存网协同优化”“全栈工程化适配”等系统性解决方案，明确高密度节点部署、分布式协同训练、智能调度等关键技术的落地标准，为大规模集群效能提升提供实操指引。3三是产业赋能价值，报告紧扣大模型迭代与行业智能化转型需求，打通“技术-工程-应用”全链条，通过梳理集群典型实践案例，提炼可复制的集群建设与运营模式，支撑工业、交通、医疗等领域的算力需求落地，推动算力优势转化为产业竞争力。四是决策支撑价值，基于国际经验与国内现状，提出核心技术研发、行业标准统一、算力布局优化等针对性建议，既为完善“东数西算”“数字中国”等战略配套提供决策参考，也为地方政府制定差异化激励政策、避免重复建设提供依据。1.4研究范围与边界本报告贯穿超大规模智算集群全链条，涵盖基础设施(算存网硬件)、智算平台(调度与训练框架)、应用使能(模型工具链)、运营运维各大环节，涉及硬件设备厂商、集群建设方、云服务商、行业用户等多元主体。报告聚焦硬件架构、全栈工程化技术、工程落地路径三大核心技术方向，重点解析万卡至十万卡级集群的关键技术突破点。报告纳入主要经济体(美欧日韩)的发展现状与动态，系统梳理我国“国家统筹+地方联动”的政策体系，提出适配国内资源禀赋(如西部绿电)的布局优化方案。报告重点聚焦集群系统级协同技术与工程化落地方案，以规模化、通用性场景为核心。聚焦地方、企业、科研机构等核心主体的协同发展，重点阐述技术演进与落地路径并提供建议。4二、超大规模智算集群产业现状、趋势与挑战2.1国际发展现状和趋势定，构建软硬一体、生态闭环的智算霸权体系，使AI发展呈现“强者恒强”的马太效应。英伟达主导的集群规模持续刷新纪集群则为Llama4的迭代提供稳定算力支撑，单斯州“星际之门一号站”分阶段部署的6.4万块GB200,总算力达576EFLOPS,首批1.6万块已于2025年夏季正式投入使用，成为算欧盟以EuroHPC“AI工厂”计划为核心的算力整合战略持续推进，该计划已追加500亿欧元公共投资，预计撬动2000亿欧元社会5资本涌入智算领域，重点聚焦AI优化超算建设与行业融合应用。目前欧盟正通过统一技术标准与智能调度系统，打通德国、法国、意大利等成员国的AI工厂与超算中心，形成跨区域分布式协同算力网络，为气候变化模拟、个性化药物研发、工业大模型训练等算力密集型场景提供支撑。在绿色发展方面，欧盟已明确要求所有新建智算集群可再生能源供电占比不低于80%,并通过液冷技术升级与智能能源管理系统，将核心集群的PUE值控制在1.15以下，部分北欧节点借助水电资源实现“零碳算力”运营，推动算力扩张与可持续发展的协同。当前欧盟正联合本土科技企业开发适配区域需求的智算软件栈，减少对美国技术的依赖，同时计划在2026年完成5个跨成员国算力枢纽的互联互通，进一步提升区域算力调度效率。日韩依托半导体产业根基，将智算集群建设与核心器件创新深度绑定，强化“芯片-集群-应用”的产业闭环。韩国延续存储技术优势，三星HBM3E产品已实现大规模量产，其1.2TB/s的高带宽与低延迟特性，使韩国本土智算集群的数据吞吐效率提升，有效适配大模型训练中的高频数据交互需求。2025年四季度，三星与现代汽车合作搭建的汽车AI专用集群正式启用，基于HBM3E与AI芯片的组合，为自动驾驶算法训练提供定制化算力服务。日本则以“政策注资+技术突围”双线发力：2025年11月，日本政府宣布追加2525亿日元(约16亿美元)额外预算，专项支持AI与半导体领域发展，其中超60%资金将用于智算集群基础设施与人才培养。技术布局上，日本理研计划于2026年春投入两台基于英伟达Blackwell架构的新型超级计算机，6总计搭载2140块GPU,分别聚焦AI驱动的科学研究与量子-经典混合计算测试。这两台集群采用Quantum-X800InfiniBand实现高速互联，并接入CUDA-X软件栈优化性能，不仅将成为下一代超算FugakuNEXT的技术试验平台，还将通过SQC接口连接日本国内量子资源，构建分布式混合计算网络，强化在精密制造、量子算法研发等领域的算力优势。2.2国内发展现状和趋势在算力布局中，超大规模智算集群形成“政策锚定方向、技术夯实基础、产业驱动升级”的发展格局，依托绿电资源禀赋与算力生态，正从“万卡级规模化”向“十万卡级效能化”跃升，走出差异化发展路径。政策层面，已建立覆盖顶层设计到地方落地的完整政策支撑体系，为智算集群发展划定清晰路线图。智算集群建设被纳入“数字中国”战略核心框架，2022年启动的“东数西算”工程将超大规模智算集群作为西部算力枢纽的核心载体，在内蒙古、宁夏、贵州等8个国家枢纽节点划定集聚区，实现东部算力需求与西部资源的精准匹配。2024年国家四部门联合发布《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》,明确“2025年底国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超80%”的硬指标，强化算电协同导向。地方层面，AI产业密集区已率先出台专项激励政策：《上海市7关于促进智算云产业创新发展的实施意见(2025-2027年)》聚焦智算云融合，《北京市算力基础设施建设实施方案(2024—2027年)》明确算力规模与效能目标，形成“国家定框架、地方出细则”的协同推进机制，为超大规模集群落地提供制度保障。目前，智算集群建设已进入规模化阶段，但“规模增速快、效能待提升”的特征显著。截至2025年，已建成多个万卡级智算集群，推理端算力占比持续上升，国家数据局数据显示我国日均token消耗突破30万亿，多家国内芯片已能满足推理性能要求，数个万卡集群均处于满负载运行状态，集群利用率稳步提升。国产大模型的参数跃迁成为集群建设的核心引擎。随着通义千问、DeepSeek、豆包等模型从千亿向万亿参数突破，算力需求呈指数级增长，倒逼集群在算力密度与通信效率上持续升级，行业正形成“大模型需求→集群技术升级→更大规模模型研发”的正向循环。未来发展将聚焦三大方向：一是规模跃升，头部企业加速向十万卡级集群突破，缩小与国际领先水平的差距；二是效能提升，通过统一异构调度标准、推广液冷技术，破解协同瓶颈；三是算电融合，依一体化模式落地，让绿电优势转化为核心竞争力。2.3国内发展面临的核心挑战我国已在万卡集群领域实现突破，但在十万卡级集群建设中，技8术瓶颈集中体现在互联、网络、存储三大环节。卡间互联效率有待提升，算力衰减问题影响较大，集群训练效率高度依赖卡间数据交互能力。英伟达NVLink技术以900GB/s的互联带宽，支撑千卡集群训练效率提升；国内互联带宽受限导致千卡集群效率不足，规模扩大至万卡、十万卡后，效率将进一步衰减，无法满足大模型训练对有效算力的刚性需求。同时，国内高性能计算配套领域仍需提升，例如英伟达H100搭载的HBM3芯片已实现3.35TB/s显存带宽。高端交换机领域，国内缺少支持128端口400G等高密度端口的产品，导致服务器间通信延迟增加，进一步拉低训练效率。随着大模型参数突破万亿级，训练时长与复杂度呈指数级提升，我国在算力调度、故障容错、智能运维等方面的工程化能力也需要同步突破，以匹配超大规模集群的运行需求。大模型训练需求的波动性对调度灵活性要求极高，Meta万卡集群RSC可根据MoE模型专家激活率秒级调整节点分配，目前国内厂商大多使用历史数据规则引擎，对训练任务阶段化需求的响应在分钟级，存在“部分节点过载、部分节点闲置”的现象，降低了训练效率。同时，超大规模集群故障概率随节点数量同步增加，Meta在Llama3训练中，万卡集群4天内遭遇419次组件故障，其中3次需人工干预。当前国内集群规模从千卡扩至万卡后，有效训练时间减少，导致实际效能相较于理论算力损耗较多。国际先进技术已实现芯片级精准监控，例如AWS通过微秒级传感器监测万卡集群。国内集群主要使用Prometheus等通用工具，对9国产卡特有故障指标覆盖率不足，缺乏故障因果链分析能力，易引发级联故障。在“东数西算”战略推动下，我国智算集群建设加速异构化问题凸显，导致算力资源无法很好地形成规模效益。三、超大规模智算集群总体架构与核心技术在人工智能与大数据深度融合的技术发展趋势下，大规模智算集群的建设已从单纯的算力堆砌转向系统性能力构建。要实现数千至上万乃至十万计算单元的高效协同，其总体设计需遵循以下核心原则：一是坚持构建极致算力基座。基于Scale-up(纵向扩展)技术强化单节点算力密度，通过高速互联架构(如NVLink、PCle5.0、UALink)实现单节点计算资源的深度聚合，打造算力峰值；依托Scale-out(横向扩展)技术构建万卡级集群互联网络(如InfiniBand、高速以太网),通过分布式通信协议实现集群规模的线性扩展。两者结合形成“单节点强算力-集群大规模”的算力基座，为大模型训练提供基础支撑。二是坚持优化分布式协同训练体系。依托超大规模算力集群，综合运用数据并行(DP)、模型并行(PP)、张量并行(TP)、流水并行(EP)、专家并行(EP)等分布式训练策略，通过计算图分割、通信拓扑优化及负载均衡算法，提升集群有效算力利用率。重点优化计算-通信比，通过异步训练、折叠计算通信等技术减少资源空闲，最大化模型开发效率与训练速度。三是坚持保障长周期稳定训练能力：构建全链路故障检测与自愈机制，通过硬件健康监控(如GPU温度、电压监测、GPU功率、风扇转速、液冷是否漏液等)、软件异常捕获(如梯度爆炸检测)实现千万级器件的满负荷稳定运行。提升平均故障间隔时间(MTBF)至千小时级，降低平均修复时间(MTTR)至分钟级，结合自动断点续训与Checkpoint机制，支持千亿参数稠密模型、万亿参数稀疏模型的百天级连续训练，确保系统鲁棒性。四是坚持提供弹性算力调度体系：通过智能资源调度系统，实现集群算力的动态分配与隔离。支持训练任务与推理任务的资源按需调配，通过容器化、虚拟化技术实现多租户并行作业的性能隔离，确保单集群大作业与多任务并发训练的效率持平。同时，支持算力资源的弹性扩缩容，适应不同规模模型训练与推理的动态需求。五是坚持全栈智算云服务技术：构建覆盖“硬件适配-平台支撑-应用使能”的全栈智算云服务体系，整合分布式训练框架、智能运维工具与模型开发套件，提供从数据预处理、模型训练到部署推理的全流程自动化服务，针对工业、交通、医疗等垂直领域，打造场景化算力服务包，嵌入行业专用模型库与工具链，实现算力与业务需求的精准匹配，打破技术壁垒与使用门槛，实现算力资源的普惠化与高效化赋能。支撑从基础大模型研发到行业智能化转型的全场景快速六是坚持推进绿色低碳技术落地：持续推进部署液冷散热解决方案(如冷板液冷、浸没式液冷),目标将液冷系统PUE(能源使用效率)控制在1.25以下，实现高密度算力集群的绿色低碳运行，降低数据中心整体能耗成本与环境负荷。3.2总体架构大规模智算集群的总体架构采用“四层一域”的协同设计(如图1),四层分别为机房配套层、基础设施层、智算平台层、应用使能层，“一域”为智算运营和运维域，各层级与域之间相互支撑，保障集群的高效算力供给与智能服务能力。语言大模型|视觉大模型|语言大模型|多模态大模型语言大模型|视觉大模型|语言大模型|多模态大模型智能运营模型训练框架模型开发工具箱运营管理模块运维管理模块存储计算laaS管理模块智能运维图1:总体架构机房配套层：匹配大规模智算集群高密、集约的建设特点，机房配套设施需围绕高效供电、制冷技术、结构承载、布线架构等核心维度开展设计。通过高可靠性供配电系统保障电力持续稳定输入，采用液冷等先进制冷方案应对高密度算力的散热需求，结合强化楼板承重能力与模块化走线架布局，为集群硬件设备提供安全、高效的物理运基础设施层：通过实现“算、网、存”三大硬件资源的深度协同来打造最优集群算力基座，其中面向算力，借助CPU、GPU、DPU三类核心芯片的协同调度，充分释放异构计算能力，最大化集群整体计算效能；面向网络，采用“参数面、数据面、业务面、管理面”独立组网的架构，在参数面与数据面部署大带宽RoCE交换技术及二层无阻塞CLOS组网，以此满足大流量数据传输(大象流)需求，同时支持参数面负载均衡与多租户安全隔离；面向存储，则引入融合存储与分级存储架构，为大规模数据并发访问提供低延迟、高吞吐的支撑，保障数据读写的无阻塞性。智算平台层：基于K8s(Kubernetes)技术构建资源管理与调度底座，向上提供以裸金属、容器为核心的集群资源服务。在完成集群全域资源纳管的基础上，聚焦自动化故障管理能力建设，实现大规模集群故障的精准检测与快速恢复，保障集群高效训练与长周期稳定运行。推动应用跨架构迁移等能力落地，避免智算生态碎片化。应用使能层：包含模型训练框架与开发工具集两大核心模块，全面支撑AI模型的研发与落地；其中在模型训练框架方面，基于开源框架开展分布式训练调优，通过优化计算-通信重叠、算子融合、网络性能等维度持续提升训练效率，在开发工具集方面，研发沉淀数据服务、模型部署开发等工具链，推动AI研发流程从“人工主导”向“工具化、自动化”转变，助力对外提供标准化、自动化的模型研发能力。智算运营和运维域：聚焦集群的高效协同与灵活调度，支持超大规模智算集群的集合通信优化，实现按租户的资源弹性发放与多任务并行调度，保障多租户、多任务场景下的训练与服务效率，为集群的敏捷运营提供支撑。3.3.硬件架构技术当前，数据正以前所未有的速度呈指数级增长。从互联网的海量信息交互，到物联网设备的实时数据传输，再到人工智能领域的大规模数据训练，数据已成为驱动现代社会发展的核心要素。据国际数据公司(IDC)预测，全球每年产生的数据量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,如此庞大的数据量对算力提出了更高的要求，已成为衡量一个国家或地区数字经济发展水平的关键指标。高密度算力节点技术(Scale-Up)致力于在有限的物理空间内集成更高密度的计算资源，以满足不断攀升的算力需求。高密度算力节点技术的发展，不仅能够提高数据中心的空间利用率，降低运营成本，还能显著提升数据处理的效率和速度，为各类数据密集型应用提供强大的算力支持。在人工智能领域，模型训练需要处理海量的数据和复杂的算法，高密度算力节点技术能够加速模型训练的过程，缩短研发周期，推动人工智能技术的快速发展；在科学研究领域，如基因测序、气候模拟等，高密度算力节点技术能够提供更强大的计算能力，帮助科学家更快地获取研究成果。高密度算力节点通常是指在一个物理机柜或一组紧密耦合的计算单元内部，通过高密度集成计算单元和专用的高速互联技术，实现近似单机性能的超大规模并行计算系统。它旨在突破传统服务器内部以及服务器之间通过PCle或标准以太网互联的带宽和延迟瓶颈，将数十甚至数百个加速器紧密连接，形成一个逻辑上的超大服务器，以支持张量并行、专家并行等对内部通信要求极高的并行计算任务。●高密度算力节点计算架构的关键特征包括：(高算力密度、高互联带宽、高功率密度和高能效)●高算力密度：在有限空间内集成大量GPU或其他AI加速器，提供极致的计算密度。●高互联带宽：采用NVLink、UAlink等高速互联技术，构建全互联或高维拓扑网络，实现计算单元间超高带宽(可达TB/s级)和超低延迟(可低至百纳秒级)的通信。●内存统一编址：将超节点内所有芯片的显存(HBM)或附加的高带宽内存进行逻辑上的池化和统一编址，形成一个巨大的共享内存空间。使得数据可以在不同计算单元间高效共享和访问，减少冗余数据拷贝，极大提升内存利用率和数据访问效率。●统一资源管理与调度：实现计算、存储和网络资源的统一纳管和融合路由调度，提升资源利用率和管理效率。3.3.2高密度集群部署技术高密度集群部署技术(Scale-Out)是一种通过水平增加节点来提升系统性能与容量的架构模式，它依赖于并行计算和负载均衡技术，将任务分发到集群中的多个节点上并行处理，从而获得接近线性的性能增长和高可用性。它广泛应用于数据中心、高性能计算和人工智能等领域，以满足大规模计算需求。Scale-Out技术的核心在于通过分布式架构将多个独立的硬件节点连接在一起，形成一个协同工作的集群系统。每个节点都可以独立运行，同时又能够与其他节点进行通信和协作，共同完成复杂的计算任务。其主要原理：●分布式架构：Scale-Out架构通过将任务分解为多个子任务，分配到不同的节点上并行执行。这种方式可以充分利用各个节点的计算资源，提高系统的整体处理能力和效率。●并行计算：任务被分解为多个子任务后，这些子任务在不同的节点上并行执行。通过这种方式，可以显著减少任务的执行时间，提高系统的响应速度。●数据分布式存储：数据在多个节点之间进行分布式存储，每个节点存储一部分数据。这样可以减少数据传输的延迟，提高数据访问的速度，同时也增强了系统的可靠性和容错能力。Scale-Out架构通常包括以下几个关键部分：●节点间互联(Inter-NodeNetwork):负责连接多个节点，实现跨节点的通信。常见的互联协议包括InfiniBand(IB)和RoCEv2(RDMAoverConvergedEthernet),这些协议支持高带宽、低延迟的通信，适用于大规模分布式计算。●数据中心网络(DCNNetwork):构成前后端网络的物理基础，包括后端网络(计算网络)和前端网络(业务网络)。后端网络主要用于GPU节点间的集合通信，前端网络用于处理训练流量之外的其他业务数据。三、关键技术Scale-Out技术依赖于多种关键技术，以确保系统的高效运行和●RDMA(RemoteDirectMemoryAccess)技术：RDMA技术支持网卡直接读写远端服务器的内存或显存，完全绕过CPU和操作系统，实现“零拷贝”通信，达到微秒级延迟与高带宽利用率。●多平面组网(Multi-planeArchitecture):通过将网络流量分散到多个平面，提高网络的带宽利用率和可靠性。以幻方DeepSeek高性能训练网络为例，一改传统的“胖树”组网，而采用多平面组网，通过4个200G端口接入4个CLOS平面，接入交换机与组内GPU之间全互联。一方面做到组内GPU之间全部一条可达，缩短链路；一方面充分考虑大模型训练过程中的GPU亲和性，网络平面之间尽量减少干扰。整体实施效果，单GPUScale-Out带宽利用率提升。●高可扩展性：可以通过简单地增加节点数量来实现系统的动态扩展，无需对现有系统进行大规模的改造。这使得系统能够灵活地应对业务负载的变化。用各个节点的计算资源，显著提高系统的整体处理能力和效率。●高可靠性：分布式架构增强了系统的容错能力，一个节点的故障不会影响整个系统的运行。同时，通过数据备份和冗余节点等机制，进一步提高了系统的可靠性。●灵活性：Scale-Out架构支持多种类型的硬件设备和操作系统，可以方便地与其他系统进行集成和互操作。同时，它也能够适应不同的应用场景和业务需求，具有很好的灵活性和适应性。●成本效益：与Scale-Up架构相比，Scale-Out架构通常使用的是相对较低成本的硬件设备，通过增加节点数量来实现高性能计算。这种方式在大规模部署时具有较高的性价比，降低了硬件成本和运维成本。算存网协同优化是超大规模智算集群突破性能瓶颈、提升算力效度优化，破解数据搬运延迟、带宽不匹配、资源利用率低等系统性问题，实现集群整体效能最大化。其核心技术路径与实践方向如下：(一)存储架构：分级适配与性能优化采用“内存-高速缓存-分布式存储”三级架构，针对大模型训练的高频数据交互需求，将热点参数、中间结果存储于GPUHBM/高速缓存中，冷数据存储于分布式全闪存阵列，通过智能预取算法实现数据“按需加载”,减少IO等待时间。引入分布式共享存储与并行文件系统(如Lustre、Ceph),支持万级节点同时读写，单集群存储带宽突破1TB/s,适配大模型训练的海量数据并发访问需求。针对存储性能，通过软件层面的IO聚合、数据分片技术，弥补硬件带宽不足，使存储集群的读写效能提升。(二)网络协同：带宽适配与流量调度基于“参数面+数据面+业务面”三网分离架构，参数面采用NVLink/UALink等高速互联技术保障低时延参数同步，数据面通过InfiniBand/RoCEv2实现海量训练数据高速传输，业务面承载管理与监控流量，避免不同类型流量相互干扰。引入智能流量调度算法，根据训练任务的通信模式(如数据并行、张量并行)动态调整网络带宽分配，优先保障关键通信链路带宽，缓解“通信墙”问题。例如，在MoE模型训练中，针对专家层数据交互密集的特点，自动扩容对应网络链路带宽，使通信耗时占比从35%降至18%。(三)算存网联动调度：动态适配与效能最大化构建“算力-存储-网络”联动调度模型，通过KubernetesDevicePlugin将存储带宽、网络端口等资源抽象为可调度资源，与算力资源协同分配。例如，针对大模型预训练的“计算密集+数据密集”特征，调度系统自动匹配高带宽存储节点与算力节点，确保数据传输速率与计算速率匹配。支持跨架构算存网资源统一纳管，适配英伟达、华为、燧原等异构芯片的存储接口与网络协议差异，通过标准化数据传输格式与通信协议，消除异构环境下的协同壁垒，提升跨架构集群的算存网协同效3.4全栈工程化技术异构算力统一调度平台主要面临下面三点挑战：一是异构算力管理调度需要具备统一性和可扩展性。二是高性能参数面/样本面的引入，对集群网络设备资源管理提出了新需求。三是如何统一调度，部署，观测训练和推理作业，满足作业资源需求SLA前提下，提升整集群资源利用率。面对这些挑战，基于Kubernetes云原生技术。K8s通过DevicePlugin统一了可扩展设备资源模型，一套K8s集群API同时覆盖训推业务，避免“训练一套、推理一套、运维再一套”的碎片化平台。声明式API屏蔽底层差异，“一次写好，随处下发”,业务可在私有云、公有云、边缘云之间无缝迁移。K8s系统可替换原生调度器，为智算训推作业按需开发调度策略。基于K8s原生HPA等水平扩展能力无缝应对业务资源弹缩需求。Prometheus等云原生观测技术为集群监控提供了便捷通道。因此，基于K8s的异构算力统一调度平台技术已经成为业界主流共识。随着LLM出现，智算作业不再限于单台服务器，往往是多个Pod构成的分布式工作负载，这对集群调度技术提出了更大挑战。比如，分布式作业Pod需要同生同死，避免资源死锁；推理作业需要多副本可靠性；集合通讯需要网络亲和性以提升3D并行效率；各种大小训推作业造成集群资源碎片，产生昂贵的资源浪费。为优化算力资源利用率，根据调度策略原理选取适宜的策略以提升出队效率。当多个任务或实例同时请求算力资源时，会形成一个队列并等待执行。为了提高算力资源的使用效率，通过调度策略来提高任务的出队效率。●FIFO策略。如果队列中的第一个任务无法出队，系统将反复尝试对第一个任务进行出队操作，而不会跳过。●遍历策略。如果队列中的第一个任务无法出队，则会跳过该任务，然后依次尝试对后续队列中的任务进行出队操作。●均衡策略。如果第一个任务等待出队时间超过预定时间(一般为几分钟),则系统会按照遍历策略尝试对第一个任务和第二个任务进行出队操作，如果第二个任务等待出队时间也超过预定时间，系统会对第一个、第二个和第三个任务按照遍历策略尝试出队操作，依次类推。●智能策略。当调度策略选择智能策略时，系统将根据设定的任务优先级自动选择合适的执行策略：对于高优先级的任务，采用FIFO策略进行调度；对于低优先级任务，则采用遍历策略进行调度，并且这些任务在队列中的位置将随着排队时间的增加而逐步3.4.2大模型训推加速大模型训推加速依托全栈技术创新，从算法优化、硬件适配、框架升级等多维度突破，实现超大规模模型训练周期缩短与推理成本降(一)训练加速：并行优化与效率提升一是多维度并行训练策略融合，综合运用数据并行(DP)、张量并行(TP)、流水并行(EP)及专家并行(MoE),通过计算图分割与通信拓扑优化，提升万卡级集群的并行效率。例如，采用“超节点内张量并行+超节点间流水并行”的混合模式，万亿参数模型训练周期从数月压缩至数周。二是引入混合精度训练(FP16/BF16)与梯度压缩技术，在保障模型精度损失小于1%的前提下，减少数据传输量与存储开销；采用“稀疏化计算”技术，通过结构化剪枝、动态激活等方式，降低模型计算量，同时提升训练吞吐量。三是训练框架深度优化，基于PyTorch/TensorFlow进行二次开发，针对国产架构定制算子库，优化分布式通信接口，提升集群的训练效率。(二)推理加速：轻量化与部署优化模型压缩与蒸馏技术落地，通过知识蒸馏将万亿参数大模型压缩为千亿级“学生模型”,结合量化(INT8/INT4)技术减少显存占用，使推理算力需求降低，适配边缘节点与推理芯片的部署需求。通过推理引擎与硬件协同优化，采用推理专用引擎(如TensorRT、MindSporeLite)进行算子融合、计算图优化，针对超大规模集群的批量推理场景，支持动态批处理与请求调度，使单卡推理吞吐量提升；实现同一模型在GPU/NPU/FPGA等异构硬件上的快速部署与性能适配。训推一体架构设计，训练过程中同步生成推理优化模型，通过Checkpoint动态转换技术，避免模型二次优化耗时，使大模型从训练完成到推理部署的周期缩短60%;针对模型迭代频繁的特点，支持增量训练与推理模型热更新，保障服务连续性。(三)自动化调优工具链支撑构建全流程自动化调优平台，集成超参搜索、算子自动生成、通信优化推荐等功能，基于集群硬件特性与模型结构，智能匹配最优训练策略。引入AI驱动的性能诊断工具，实时监测训练过程中的计算瓶颈、通信延迟、IO阻塞等问题，自动生成优化建议(如调整并行度、更换存储路径),实现性能问题的“发现-诊断-优化”闭3.4.3运维与稳定性超大规模智算集群涉及数百万个元器件，运维与稳定性直接决定集群有效算力输出与业务连续性，核心通过“全链路监控、智能容错、自动化运维”三大体系构建保障能力：(一)全链路监控与异常预警片级传感器(如GPU温度、电压、功率)、网络端口流量监测，实时采集千万级器件状态数据；软件层面监控集群调度状态、模型训练进度、通信延迟等指标；业务层面跟踪任务成功率、算力利用率、训练收敛速度等核心指标，实现“秒级数据采集、分钟级异常识别”。引入AI驱动的异常预警模型，基于历史故障数据与实时监测数据，预测硬件老化、网络拥塞、软件BUG等潜在风险，预警准确率达95%以上。构建“云+应用运行安全”的全景监控思路，通过时序分析算法提前2小时预警GPU供电异常，避免训练任务中断。(二)智能容错与故障自愈硬件容错：采用冗余设计(如双路供电、备用网络链路、节点热备份),针对GPU、交换机等核心部件故障，通过集群调度系统自动隔离故障节点，快速启用备用资源，故障恢复时间(MTTR)控制在5分钟内；通过“分布式容灾”理念，跨区域部署的集群可实现故障节点的算力无缝迁移。软件容错：支持自动断点续训与Checkpoint智能存储，根据训练进度动态调整Checkpoint保存频率checkpoint、每日保存全量checkpo针对分布式训练的节点失联问题，通过梯度累积与重试机制，保障训练过程不中断，万卡集群的有效训练时间占比提升至90%以上。故障根因分析：基于日志聚合、链路追踪技术，构建故障因果链分析模型，快速定位“硬件故障-软件异常-业务中断”的传导路径，基于“故障快速定位”实践，将复杂故障的诊断周期从数小时缩短至30分钟内。(三)自动化运维与长效稳定保障集群生命周期自动化管理，实现硬件部署验收、软件环境配置、固件升级、安全补丁更新的全流程自动化，减少人工干预，降低操作失误风险。通过Ansible/Puppet等工具实现万级节点的统一配置与升级，运维效率提升。长周期训练稳定性优化，针对百天级大模型训练需求，建立集群健康度评估机制，定期进行硬件巡检与性能校准；通过动态负载均衡算法，避免部分节点长期高负载运行导致的故障风险，使集群平均故障间隔时间(MTBF)提升至万小时级。安全与合规保障，集成访问控制、数据加密、操作审计等安全能力，限制集群资源访问权限，加密训练数据与模型参数传输，建立运维操作日志留存与审计机制，满足数据安全法与行业合规要求。四、超大规模智算集群工程化实施路径超大规模智算集群的工程化落地是覆盖“硬件部署-软件适配-服务交付-长期运营”的复杂系统工程，面临成本、兼容、服务、运营等多个维度的刚性约束，其核心挑战源于规模扩张带来的非线性复杂度提升，以及生态与实际应用需求的适配难题。4.1规模化部署成本控制超大规模集群的部署成本呈现“规模越大、边际成本下降越缓”的特征，核心成本压力集中在硬件采购、能耗消耗、建设周期三大环节，成本管控难度远超中小规模集群。一是硬件采购成本高，高端算力依赖进口，单价昂贵且供应紧张，万卡级集群硬件采购成本占比超60%;此外，高密度存储阵列、高速交换设备等配套硬件的规模化采购，进一步推高初始投入。二是能耗与运维成本刚性，超十万卡集群的日均耗电量可达百万千瓦时级别，即使PUE控制在1.25以下，年能耗成本仍较高；西部绿电资源虽能降低电价，但配套储能、输电设施建设需额外投入，部分枢纽节点的绿电接入成本较东部工业电价有溢价。三是建设周期长导致资金占用，从规划、土建到硬件安装、软件调试，超大规模集群的建设周期普遍达12-18个月，长周期导致资金占用成本增加；且建设过程中技术迭代快，可能出现“建成即部分落后”的风险，进一步抬高隐性成本。4.2软硬件兼容适配异构硬件生态与多元软件框架的协同适配，是超大规模集群落地的核心技术堵点，兼容问题贯穿从部署到服务的全流程，直接影响集群有效算力输出。一是硬件异构兼容壁垒。集群常混合英伟达、华为、燧原等多架构芯片，不同的互联协议(NVLink/UALink/RoCE)、存储接口、功耗特性差异显著,导致集群的协同效率下降。二是软件框架适配不足。主流训练框架对国内芯片的原生支持有限，需二次开发定制算子库，适配周期长达3-6个月；部分工业级应用软件未针对超大规模集群优化，在万卡级并行环境下易出现内存溢出、通信阻塞等问题。三是固件与驱动迭代不同步。硬件厂商的固件更新、驱动升级频率与软件框架迭代节奏不匹配，导致部分新特性无法启用，造成集群算力利用率损失。4.3模型及智能体服务大模型与智能体服务的规模化交付，对集群的算力适配性、资源调度灵活性、服务稳定性提出极致要求，核心挑战集中在模型与集群的协同、智能体服务的实时响应两大维度。一是模型适配集群规模的难度大。万亿参数稠密模型的训练需集群提供持续稳定的万卡级协同算力，而现有集群的并行策略(如TP/DP混合并行)在超大规模下易出现“性能悬崖”,导致模型训练效率随集群规模扩大而非线性下降；部分稀疏模型对专家层调度的实时性要求高，集群的网络时延波动可能导致模型收敛速度降低。二是智能体服务的资源调度压力。智能体服务呈现“高并发、短时长、强实时”特征，单集群需同时支撑数千个智能体的推理请求，资源调度系统需在毫秒级完成算力分配，而现有调度算法对动态负载的响应滞后超分钟级，易出现“部分Agent排队、部分算力闲置”的资源错配。三是模型迭代与集群协同不足。大模型的快速迭代需要集群提供弹性算力支持，但现有集群的资源预留机制缺乏灵活性，模型微调时需重新分配算力，导致迭代周期延长；且模型的训练数据、中间结果与集群存储系统的适配性不足，数据迁移耗时长。4.4超大规模智算集群运营超大规模集群的长期运营面临“资源利用率优化、稳定性保障、安全合规”三大核心挑战，运营难度随节点数量呈指数级增长，需平衡技术可行性与商业可持续性。一是资源利用率优化难度高。集群节点数量多，训推任务的资源需求差异大，易产生资源碎片，导致集群整体利用率不高，低于国际领先水平，且异构算力资源的协同调度机制不完善，易造成资源闲置现象。二是长周期运营稳定性承压。超大规模集群包含数百万个元器件，故障概率随规模扩张而显著增加，万卡级集群日均故障次数可达数十次，若缺乏智能容错机制，单次故障可能导致训练任务中断数小时；此外，集群的硬件老化会导致性能逐年下降，运维团队需在不中断服务的前提下完成硬件更换，操作难度极大。三是安全合规管理复杂。集群需承载多租户的训推任务，数据隔离、权限管控的难度高，部分行业的训练数据涉及敏感信息，需满足数据加密存储、访问日志留存等合规要求；同时，跨国企业的算力需求可能涉及数据跨境传输，需适配不同地区的数据主权政策，增加运营合规成本。五、超大规模智算集群发展趋势与发展建议本章节聚焦技术发展趋势、产业发展趋势与发展建议三个维度，旨在为超大规模智算集群的未来发展提供前瞻性指引，推动智算基础设施向高效、普惠与可持续方向迈进。5.1技术发展趋势超大规模智算集群的技术演进正呈现系统级创新特征，从单一硬件性能提升转向整体架构优化，致力于突破算力规模扩展的瓶颈。5.1.1算力密度提升在大模型驱动的算力需求爆发期，算力密度与能效比的持续提升已成为AI基础设施发展的核心趋势。当前，大模型并行计算中，多台服务器间产生密集流量，传统以太带宽不足的问题凸显，既制约算力密度提升，也造成能效损耗。超节点架构通过将多台物理机器深度互联，让有效算力随集群规模线性扩展，进一步降低单算力单位能耗、提升集群可靠性，成为推动AI算力基础设施向高密度、高能效方向发展的关键支撑。在高功耗、高密度算力场景下，液冷方案正从试验阶段走向规模化部署，成为超大规模智算集群的核心散热选择，当前已在互联网、电信等行业已率先实现应用，并向金融、制造等多领域渗透。在散热技术层面，冷板式、浸没式及风液混合等多技术路线并行发展，结合模块化设计实现不同功率密度场景的灵活适配，散热效率较传统风冷提升显著。采用液冷接头浮动盲插设计实现零漏液，搭配多重防漏监测与隔离机制，可使液冷系统可靠性显著提升，同时大幅简化部署流程，单柜连接效率较传统方案显著提升。与此同时，风冷技术也在持续创新，旨在支持多柜灵活部署与弹性扩容，并与液冷技术形成互补在技术层面，下一代AI处理器不仅关注算力提升，更注重互联带宽与能效优化。依托Chiplet技术与先进互联标准升级，卡间互联带宽实现翻倍增长，同时通过架构优化保持低功耗特性，精准匹配AI与高性能计算对高密度带宽的需求。在算力调度与应用适配方面，支持更细粒度的Cacheline访问，可在推荐推理等场景实现显著性能提升，有效释放硬件算力潜能。在此基础上，进一步推动卡间互联优化与散热技术的协同创新，可构建更高效、稳定的硬件系统，为超大规模智算应用提供坚实的底层支撑，保障高负载场景下的算力高效输出。5.1.2AI原生架构软件定义算力旨在通过灵活的软件调度实现硬件资源的按需分配与高效利用，正成为超大规模智算集群的核心特征和主流发展方向。其中，智能调度算法与服务平台是提升算力利用率的关键。当前主流调度算法已实现基于任务类型、算力需求的动态匹配，例如针对短时长、高并发的推理任务自动分配边缘节点算力，针对长周期、大算力的训练任务调度集群核心节点资源。而成熟的调度平台不仅优化了算力分配，更推动智算服务整体向高效化发展。模型开发体系已实现从“模型工程”到“开发平台”的系统化升级，部分平台可提供从数据预处理、模型训练到部署的全流程自动化工具，并借助功能解耦提升行业落地效率。算力调度平台不仅支持将通用的算力资源抽象、封装并转化为与场景深度匹配的专用服务，还具备强大的场景化定制能力，能够灵活响应并高效匹配多样化的上层业务需求，从而赋能各行各业的数字化转型。在工业制造场景中，可根据生产线实时数据处理需求动态分配在智慧医疗场景下，可为多机构联合诊疗的数据计算提供安全可控的算力支持，同时满足医学影像分析、病理模型训练的差异化算力需求；在自动驾驶领域，可按需定制弹性算力管理系统，根据车辆仿真测试、路测数据处理的算力波动，自动调整算力资源配比，平衡算力成本与研发效率。软件定义算力的场景化定制，已成为将基础设施能力转化为具体业务价值的关键路径。随着AI模型快速迭代，算力需求正从单一类型向多元化、高协同性转变。算力融合正成为下一代算力基础设施的显著特征，高性能计算与AI计算从分立走向协同，形成通算、智算、超算统筹调度的发展趋势。更前沿的探索已延伸至“四算融合”,将量子计算、超算、智算与传统计算整合，通过分层节点部署实现特定场景的精准算在算力的协同与覆盖之外，算力的输出模式也在发生重要变革，智算云服务模式正成为智算能力输出的重要渠道，推动算力服务向泛在化发展。通过为AI工作载荷量身设计的新型云架构，正推动全社会AI应用需求从“带宽密集型”向“计算密集型”转变。智算云通过开放生态整合算力资源，提供多元算力供给，成功推动AI智算从资源垄断走向普惠共享。5.2产业发展趋势5.2.1算力协同发展源供需平衡，形成全国算力资源“一本账”,可在全国范围内实现数5.2.2算力服务普惠化为了进一步降低AI技术使用门槛，算力普惠化正成为产业发展道，更推动普惠智算供给规模跃居市场前列，让高质量算力从“少数享有”走向“广泛可及”。通过资源解耦与智能调度两大核心技术，开放大规模智能算力资源，为产业提供坚实的算力支撑。在普惠化的浪潮中，算力服务模式也在持续创新，日益趋向按需付费和弹性扩展。服务商通过升级全栈技术与云平台，提供包括云容器实例、弹性容器集群等在内的多样化服务。尤为关键的是，分布式算力调度技术的成熟，使得通过云化整合闲置算力资源、构建弹性算力池成为可能，实现了真正的按需调用普惠算力模式。此外，借助Serverless框架，服务商得以向生态伙伴开放更多普惠智算能力，从而大幅降低中小微企业使用高性能算力的资金与技术门槛。5.3发展建议为推动超大规模智算集群健康发展，需构建多方协同的政策支持体系，从技术研发、标准制定与产业布局等多方面提供引导。5.3.1加强技术研发支持为系统化提升智能算力基础设施的创新能力，需在硬件架构、系统软件与数据存储等核心技术领域进行前瞻布局与重点投入。异构计算架构是应对多元算力需求、提升整体能效的关键方向，应作为未来重点突破领域。建议加大对超节点架构、下一代高速互联协议等关键技术的研发投入，重点支持其实现计算与存储单元的大带宽、低时延互联，使其具备资源池化、规模扩展与长效稳定运行的核心能力。硬件能力的释放离不开软件栈的支撑。当前，智能超算系统在算力设备、体系结构、系统能效与应用框架等层面仍面临诸多挑战。为此，应重点支持大规模作业调度软件、分布式训练框架及AI开发平台等基础软件的研发，尤其要着力突破面向万卡级超大规模集群的并行计算与智能容错等关键技术。通过专项资金等政策工具，为系统软件的迭代与应用提供有力保障。同时，存储系统的性能直接影响数据处理效率。建议重点布局分布式存储、全闪存阵列等高性能存储技术的研发，旨在提升存储系统的容量弹性、数据吞吐与读写速度。应积极探索存算协同技术路线，降低数据传输时延，从而为超大规模AI训练、科学计算等应用构建稳定、高效的数据底座。通过设立联合实验室、创新联合体等方式，鼓励企业与科研机构共建研发平台。同时，积极引导和参与开源社区建设，利用开源模式降低开发门槛、加速核心技术的迭代，并持续拓展其应用边界。5.3.2推动行业标准统一在算力基础设施加速迭代、产业应用持续深化的背景下，健全的标准体系已成为规范行业秩序、推动技术协同、保障产业高质量发展的核心支撑。当前需加快构建覆盖算力设施建设、技术开发、场景应用的全流程标准体系，一方面鼓励产业界依据统一技术规范开展产品与核心部件研发，另一方面推动开放计算标准与互联协议制定落地，形成统一行业标准以避免技术和市场碎片化发展；同时积极引导产业链上下游企业协同合作，围绕重点行业需求打造超节点场景化解决方案，并基于行业标准建立统一的算力性能评估与基准测试体系，从源头防止算力虚标，为产业发展提供明确可量化的规范依据。此外，保障产业稳定运行的安全与兼容性标准同样不可或缺，需通过标准明确技术应用场景边界、优化业务流程规范、筑牢数据安全防线，有效破除行业发展中的技术壁垒与安全隐患，同时设定企业参与标准宣贯和实施推广的目标，进一步放大标准赋能企业数字化转型升级的实际成效，全方位推动算力产业健康有序发展。5.3.3优化算力布局优化算力基础设施需遵循“统筹规划、分步实施”原则，强化全国算力监测调度的顶层设计。具体而言，要完善算力服务平台建设与数据采集机制，通过强化市场供需对接、建立跨区域算力资源调度机制，最终构建立体联动的算力调度体系，实现全国一体化统筹。在此基础上，还需结合不同区域的资源禀赋差异制定差异化发展策略，推动资源优化配置。例如，依据