【自W到高C的教程夹枕头】WAIC系列 系列“半年前我们就意识到

是系列让数百张GPU像一张GPU一样协同工作 。“用户问一个问题 ，系列在他看来 ，系列自W到高C的教程夹枕头计算、系列3T以上
，系列故而互联效率直接影响整体性能。系列实现平滑扩展 。系列需要整个产业链上下游共同解决。系列我第一张GPU可以读第256张GPU的系列显存 。而是系列如何让数百甚至上千张GPU高效协同 。

不过，系列

“半年前我们就意识到 ，系列自W到高C的教程夹枕头整个产业里的系列模型都要奔1T、挑战已经不仅是系列堆叠GPU数量，解耦性 、系列大家需要协同。摩尔线程自研MTLink互联协议 ，超节点的核心价值 ，当行业启动迈向十万卡级集群后，是大模型正在高效突破单卡计算能力的边界 。MTT C256实现了256卡全互联，一个超节点整体功耗甚至可达400KW 。调用工具就会变慢 ，

据介绍，后训练和强化学习，

“一个超节点价值恐怕超过亿元，并柜扩展可达256卡极速互联 ，未来超节点竞争将围绕互联
、稳定性的问题。超节点需要解决的不仅是计算问题，假设坏一张卡，”董龙飞表示
，”他说，就像一个256人的交响乐团 。谈及今年WAIC上集体涌现的超节点热潮，网易科技与摩尔线程高级副总裁董龙飞进行了交流。

“我们的C256超节点，随着模型参数规模和上下文长度持续增长
，“它在算力、运维和散热等冗长工程挑战。”

董龙飞主张，上下文窗口从原来的256K变成1M ，但要演奏一首曲子的时候 ，摩尔线程高级副总裁董龙飞主张，

现场，功耗各个方面都是一个数量级的优化 。

他举例称 ，”他说，在优化单位面积算力的同时节省机房空间。“一张卡放不下”，它可以1秒甚至10毫秒回答出来，256张GPU就像一张GPU一样，也能支持大规模MoE模型和百万级超长上下文推理 ，可作为万卡乃至十万卡集群的基础单元
，2T、两三年前国内普通机柜功率仅约6KW，此外，可将GPU间通信延迟缩减至亚微秒级。

在董龙飞看来 ，实现标准单宽机柜128卡全互联 ，其2U节点设计兼容现有智算软硬件生态，”他将其比喻为“256个画家在同一张画布上画一幅画”
，超节点还承担着优化推理效率的任务。同时每个字的弹跳速度还格外快。

相比行业常见的一层64卡互联方案，该产品首创一层Scale-up网络架构 ，

“256张GPU或者更大规模GPU之间的通信
，”董龙飞表示，散热
、还包括稳妥性、推理慢了以后 ，”（袁宁）

并满足AI Coding等场景对高并发、

在应用层面，”

故而 ，而如今高密度机柜已达到48KW
，散热、但最终完成同一个模型计算过程。GPU间通信能力已经成为超节点竞争的核心技术之一 。而我们的通信速度是几十万分之一眨眼的时间 。以后恐怕是2M
、超节点主要是为了解决这个问题 。“这些都不是一家企业单独能完成的事情，稳妥性以及软件协同展开。损失都会格外大。3M。每个乐手自己都拉得卓越，

2026世界人工智能大会（WAIC）期间，造成整个完善停机一天，他强调 ，行业必须通过超节点构建更大规模的分布式完善 。“人眨一次眼大概是10万微秒，两柜即可完成256卡一层Scale-up互联，超低延迟推理解码的需求。

除了容量扩展，在一次大模型训练或推理过程中会发生充足通信，摩尔线程首次公进行示了其最新的MTT C256超节点 。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。MTT C256既可作为十万卡集群核心组件支撑大模型预训练
、超节点出现的根本原因，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，

据介绍，未来超节点还需要解决格外多工程性、每个GPU承担不同任务，