【WAIC 2026】突破互聯瓶頸!摩爾線程MTT C256超節點亮相WAIC

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摩爾線程於 2026 WAIC 亮相 MTT C256 超節點,透過首創的一層 Scale-up 網路將 256 張 GPU 聚合為單台超級電腦,有效解決大規模智算中心的頻寬損耗與延遲痛點。同時,該公司展示了「誇娥」智算底座在萬卡規模下的實戰能力,成功支撐兆參數 MoE 模型及具身智能大腦的訓練。此次展示不僅體現了硬體性能的突破,更驗證了國產 GPU 在軟硬體生態相容性與工業級穩定性上的成熟,強化了中國 AI 基礎設施的自主競爭力。

7月17日,2026 世界人工智慧大會(WAIC)在上海拉開帷幕。作為中國領先的全功能GPU企業,摩爾線程以“詞元時代 萬物智能”為主題參展,系統展示了“模型訓練工廠、詞元生產工廠、智能體生產工廠”三大AI工廠。在本次大會上,摩爾線程首次公開展示了其創新的MTT C256超節點,為萬卡乃至十萬卡級智算中心提供了全新的系統架構與算力底座。

核心焦點:MTT C256超節點硬核亮相

在智算中心向超大規模演進的過程中,傳統的網路架構面臨著多層網路帶來的頻寬損耗與高延遲痛點。為此,摩爾線程推出了MTT C256超節點,用創新架構首創了一層Scale-up網路,旨在將256張GPU有效聚合為一台資料中心級超級電腦。

MTT C256超節點採用計算與交換一體化的高密設計,具備三大核心優勢:

• 極致互聯:突破業界普遍的一層網路64卡限制,MTT C256首次在一層Scale-up 網路中實現256卡全互聯。這使得卡間通訊延遲被壓縮至亞微秒級,頻寬利用率顯著提升,為大模型分佈式平行策略的最佳化提供了更廣闊的空間。

• 高密度部署:單機櫃GPU密度領先行業,僅通過兩個標準機櫃即可實現256卡的一層Scale-up極速互聯,在大幅提高智算中心GPU部署密度的同時,有效節省了機房空間。

• 生態與工程相容:採用2U節點設計,完美相容現有的智算軟硬體生態,支援叢集從萬卡向十萬卡級平滑擴展。

此外,MTT C256超節點在工程化設計上也展現了突出優勢。通過高效液冷散熱、三盲插設計、完善的RAS(可靠性、可用性、可服務性)機制以及配套的叢集管理系統,保障了超節點在大規模部署下的長期穩定運行與便捷維護。

堅實支撐:萬卡級實戰,“國芯訓國模”首秀

除了前沿的超節點展示,摩爾線程還在現場展示了可支撐萬卡規模、兆參數大模型訓練的“誇娥”智算底座。作為中國國產算力基礎設施,該底座在超大規模、前沿複雜模型訓練中表現出了優秀的系統穩定性與相容性。

依託這一底座,摩爾線程現場展示了多項標竿級"國芯訓國模"成果,向業界有力證明了中國國產算力在超大規模、前沿複雜模型訓練上的底座實力。

• 兆參數MoE模型訓練:依託萬卡級誇娥智算叢集與誇娥AI訓練套件(KUAE Training Suite),摩爾線程完成了從零起步的MoE-236B基礎模型的完整訓練鏈路,其訓練語料高達25T+。在超大規模部署下,叢集有效訓練時長佔比超過90%,其訓練損失曲線與國際主流計算卡高度一致。

• 多維世界模型原生訓練:支撐了北京大學EvoPhys團隊首個全球5D世界模型EvoPhys-World的全端原生訓練,全程由MUSA軟體棧提供底層支撐,驗證了系統在複雜視覺生成與物理模擬任務中的擴展性。

• 具身智能大腦訓練:依託北京智源研究院FlagOS-Robo框架,雙方基於摩爾線程MTT S5000千卡叢集,完成了通用具身大腦模型RoboBrain 2.5的全流程訓練,驗證了中國國產算力叢集在具身智能訓練場景中的高效可用性。

這些多元化模型的成功運行與鏈路驗證,表明摩爾線程全功能GPU平台不僅在硬體上實現了性能突破,更在系統穩定性、軟體棧相容性等維度達到了工業生產級的技術要求,能夠為萬卡及十萬卡級超大規模長穩訓推叢集打造堅實的物理與架構基礎。 (芯智訊)