从AI模型到智算中心视角看真正的超节点系统

英伟达凭借其 GB200、300 NVL72 机架系统，在全球多个AI技术前沿地区已实现大规模出货与应用，成为业内首家也是少数能将“超节点”概念从理论推向极致工程化实践的公司。

大摩对2025年全年GB200/300 NVL72出货量的预测在28K台左右，分别由广达、Wistron以及鸿海等公司（ODM）组装集成。

英伟达构建的“超节点”（Super Node）生态，是一个以CUDA统一软件栈为基座、以极致协同设计为灵魂、贯穿从硅物理到AI应用的全栈式体系。其核心并非单一技术突破，而在于通过端到端的深度集成，将每一层的性能与效率推向极限，从而将庞大的数据中心塑造成一台能够高效执行单一AI任务的“巨型计算机”。

更实际的来说，超节点系统的根本需求直接地来源于上层AI的应用本身。如何将AI模型的训练或者推理在计算、通信与内存访问等模式下，通过深度的软硬件协同设计，构成一个高效执行的整体，这个为特定AI负载而生的协同系统，才是真正意义的超节点。

从硬件层到模型算法，构筑全链条生态范式

AI生态是一个贯穿“硬件层→系统底层→框架工具→模型算法→推理服务→运维管理→终端应用”的全栈式技术体系。其核心在于打通从芯片算力到行业场景的完整链条，旨在实现计算资源的全局智能调度、AI模型的高效部署迭代，以及产业智能价值的全面挖掘与释放。

服务与管理层

服务与管理层是企业AI能力的“指挥中枢”与“运行平台”，它面向企业级用户提供综合服务以实现算力资源的智能化管理和服务化输出为目标。此层包括算力调度与管理平台（统一调度 GPU/NPU 资源）、高性能推理引擎（支持多模型并发）、一站式开发平台（DevOps+MLOps）、全域监控与容错系统（保障服务稳定性和可靠性）。这些服务帮助企业构建自主、高效、稳定的AI能力中台，提高工作效率。

案例：Triton推理服务平台是英伟达推出的开源推理服务软件，其核心定位是成为部署与管理生产环境中AI模型的“操作系统”。它不负责底层模型的逐层优化（属于TensorRT的工作），而是专注于解决在GPU服务器集群上，如何同时高效、稳定地服务成百上千个不同模型实例的系统级挑战。

Triton的主要功能在于多框架、多模型、多实例并发服务：它能在一个服务器上同时加载和运行来自TensorFlow、PyTorch等多个后端的模型。每个模型还可以部署多个实例并利用动态批处理等技术，让这些模型和实例并发处理请求，最大化GPU利用率，实现从单卡到多卡、多节点的横向扩展。Triton可以理解为生产服务平台，为企业级模型部署进行管理。

推理层

推理层致力于实现模型在实际业务中的高效运行，其核心目标是达到低延迟、高吞吐量、低成本的实时推理服务。它包含推理框架（如TensorRT、OpenVINO）、执行引擎（计算图编译器）、性能优化模块（内存与缓存管理 KV Cache 优化、计算加速如算子融合、低精度推理、并行与调度如连续批处理、混合并行）。这些组成部分保证了模型能够在生产环境中稳定、高效地运作。

（图：来源英伟达）

案例：TensorRT是英伟达推出的高性能深度学习推理优化引擎，专门将训练好的AI模型转化为高效的推理引擎，实现最高40倍加速。它将多个计算层合并为单个优化内核。例如将"卷积→批归一化→激活函数"三个独立操作融合成一个CUDA kernel，减少67%的内存访问次数和GPU启动开销。TensorRT实现精准与量化，最大化利用GPU Tensor Core，同时支持多精度推理包括FP16，INT8，FP8/INT4等，实现倍数性能提升和显存节省。

此外，其具备内核自动调优功能，针对不同的模型架构、输入尺寸和英伟达GPU架构（如Ampere, Hopper），TensorRT会从海量的优化内核实现中，自动为每一层操作选择或生成运行最快的那个内核。这使得同一个模型在不同代次的GPU上都能获得最优性能。

模型与算法

模型与算法层聚焦于模型本身的技术创新与优化，旨在不牺牲精度的前提下，提升模型推理速度与部署效率。该层涉及模型架构创新（如 Transformer、MoE）、模型优化技术（量化、压缩、剪枝、蒸馏）、模型算法加速与改进，以及模型 IDE／模型仓库（支持模型版本管理、共享与复用）。这些元素结合在一起，促进了模型的快速迭代和高效利用。

（图：由AI Agent生成）

案例：DeepSeek-V3在架构创新上取得了突破性进展。该模型拥有671B总参数，但每个token仅激活37B参数，激活率仅为5.5%，这极大降低了推理成本 团队引入了创新的MLA（Multi-head Latent Attention）机制，将传统MHA（Multi-head Attention）中的KV缓存压缩至原来的1/8，直接解决了长文本推理中的显存瓶颈问题。

在优化层面，DeepSeek采用了FP8混合精度训练，在不损失模型精度的前提下，将训练速度提升了2.3倍。同时，通过自研的DualPipe流水线并行算法，实现了跨节点94.6%的通信效率，远超传统方案的75-80%水平。在2048个GPU节点的超节点集群上，DeepSeek-V3的训练吞吐量达到了每秒14.8万tokens，训练总成本仅为557万美元，相比GPT-4等同级别模型降低了60%以上。这一系列数据充分证明：算法架构的精心设计与硬件基础设施的深度耦合，能够创造出远超线性叠加的系统级性能增益。

框架与工具

这一层面向算法工程师，提供了构建神经网络所需的深度学习框架、分布式训练工具包和自动化运维工具。优秀的框架层能够自动处理复杂的并行策略（数据并行、模型并行、流水线并行），极大地降低了模型开发的门槛。

（图：AI Agent生成）

举例：Megatron-LM 是由NVIDIA开发的大规模语言模型训练框架。Megatron-LM作为一个轻量级的研究框架，利用Megatron-Core以无与伦比的速度训练LLM。Megatron-Core作为主要组件，是一个开源库，包含GPU优化技术和对大规模训练至关重要的前沿系统级优化。它支持多种高级模型混合并行技术，包括张量、序列、流水线、上下文和 MoE 专家并行。该库提供可定制的构建模块、训练弹性功能（如快速分布式检查点）以及许多创新功能。

在单超节点内部（如DGX系统，通过NVLink全互联），Megatron-LM会优先将通信最密集的张量并行组部署在NVLink带宽最高、延迟最低的GPU子集内，最大化利用其数TB/s的互联带宽。对于跨超节点的流水线并行，则通过InfiniBand或Spectrum-X以太网进行通信，框架会优化通信与计算的重叠，减少跨节点通信的延迟影响。

系统与底层

系统与底层负责操作系统、驱动程序及基础运行环境的构建，其核心目标是实现硬件抽象、资源统一管理和高并发处理能力。这一层的主要任务是将复杂的硬件拓扑对上层透明化，并提供高效的内存管理、设备通信和并行计算原语。它需要解决异构硬件的兼容性问题，确保算力资源的细粒度切分与调度。

具体而言，系统与底层包含以下核心组件：操作系统与驱动程序——包括各种Linux发行版（如Ubuntu、CentOS）以及国产操作系统（如麒麟OS、统信UOS），以及针对AI加速器定制的驱动程序（CUDA Driver、ROCm等）；并行与通信库——如MPI（Message Passing Interface）用于跨节点进程通信，NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）专门优化其GPU间集合通信；DeepEP是专门针对稀疏激活专家特性设计的通信库，仅按需通信，从而提升带宽和时延性能；异构计算支持——实现CPU/GPU/NPU等不同计算单元的协同工作，通过统一的运行时（如OpenCL、SYCL）屏蔽底层差异。通过这些组件，系统与底层确保了不同硬件之间的无缝协作和高效资源共享。

硬件层

硬件层作为整个算力软件生态系统的基石，旨在为上层提供强大、异构且可扩展的计算底座。这一层包括多种类型的硬件设备，如GPU、NPU、ASIC、FPGA 等。此外，还包括高速互联技术和海量数据存储解决方案，确保了底层硬件能够高效地支持大规模并行计算和数据处理需求。

计算：单卡算力

算力芯片是驱动AI大模型与推动产业发展的核心战略资源。今年1月初，英伟达正式推出新一代“Rubin”计算架构。相比前代Blackwell，Rubin在计算、互联与存储方面均实现提升，单卡算力方面，其采用Vera CPU与Rubin GPU异构集成设计。

Vera CPU

集成88个定制Olympus核心，支持176线程空间多线程，兼容Armv9.2。

通过NVLink-C2C与Rubin GPU互联，共享1.8 TB/s带宽，为上一代Blackwell 的2倍、是PCIe Gen 6的7倍。

Rubin GPU

首次搭载Transformer引擎，可动态调节各层精度，兼顾吞吐量与关键区域精度。

推理性能达50 PFLOPS（NVFP4），为Blackwell的5倍，保持精度并提升BF16/FP4性能；训练性能达35 PFLOPS，为Blackwell的3.5倍。

网络互联

在AI大规模集群超节点概念盛行的当下，计算芯片厂商们的竞争早已不在局限于单颗计算芯片的性能，还包括网络互联在内的系统性解决方案的比拼。在2020年完成对Mellanox的收购后，英伟达快速补齐了AI基础设施网络拼图，实现了片间互联（人员NVLink+ NVSwitch）和网间互联（如ConnectX 系列网卡进阶）等全栈互联优化方案，形成了极高的技术壁垒和生态粘性。

Scale out：

Connect X系列超级网卡升级

英伟达ConnectX网卡是构建现代数据中心，特别是AI计算集群的底层关键技术，其通过硬件深度集成RDMA协议，以及不断创新的硬件卸载、低延迟通信和超高带宽技术，支撑着从传统数据中心到“AI工厂”的演进。

英伟达于近期推出的NVIDIA ConnectX-9 超级网卡，可处理横向扩展网络，每个 GPU 可提供 1.6 TB/s 的 RDMA 带宽，是上一代带宽2倍，实现机架外部的通讯。 ConnectX-9 与 Vera CPU 共同设计，旨在最大限度地提高数据路径效率，并引入完全软件定义、可编程的加速数据路径，使 AI 实验室能够实现针对其特定模型架构优化的自定义数据传输算法。其计划搭载于Vera Rubin NVL72机架，但尚未量产出货。

Scale up：NVLink/NVSwitch

超节点通过紧密耦合多个GPU，使其协同如单一计算单元，其核心在于实现极低延迟与超高带宽的互联。英伟达凭借其NVLink协议实现这一目标，该协议自2014年首次推出至今已迭代至第六代。在全新Rubin架构中集成的NVLink 6.0，使单GPU互联带宽达到3.6 TB/s，为上一代（NVLink 5.0）的2倍，SerDes速率达224 GT/s。

NVLink与NVSwitch协同构成了英伟达大规模高效计算集群的基础。最新NVSwitch 6.0的端口速率提升至400 Gbps，采用SerDes技术保障高速信号传输；每颗GPU可实现3.6 TB/s的全互连带宽。每个Vera Rubin NVL72机架配备9台该交换机，总纵向扩展带宽达260 TB/s，支持高效稳定地训练与运行参数规模达10万亿级的超大模型。

能耗/液冷/供电

为了满足人工智能和高性能计算对于更强数据中心的需求，越来越多高性能的计算芯片被各大厂商相继推出。然而高性能通常与高功耗相伴，Blackwell B200 GPU单颗芯片的功耗1000W， GB200 NVL72超节点功耗超过120kw。而最新推出的Rubin NVL144和规划中的Rubin Ultra NVL576，功耗分别突破200kw和1000kw。

液冷方面，随着高性能服务器机柜功率普遍突破100kW，传统风冷方案已无法满足散热需求。对此，液冷技术成为行业主流解决方案。以英伟达最新发布的Rubin NVL72系统为例，该平台实现了全系统级液冷设计，完全取消传统风冷组件，并首次采用微通道冷板技术。优化后的冷却系统流速达60L/min以上，散热效率为上一代系统的两倍，同时仍支持高达45°C的进水温度。

供电方案方面，芯片功耗的急剧上升使电力成为制约AI规模化部署的关键因素。为突破现有供电方案瓶颈，英伟达率先推动机架电源从54V直流向800V高压直流（HVDC）升级。该方案采用边缘固态变压器（SST），直接将10kV-20kV交流电转换为800V直流，简化供电链路为“高压市电→800V DC→芯片低压”。此举显著降低了电阻损耗、释放了机架内部空间、改善了热管理效果，并具备高度可扩展性，支持单机架供电能力从100kW逐步提升至1MW。

总结

过去数十年，无论是硬件还是软件层级，在进化迭代上更多考虑单点突破带动性能狂飙。进入2025年之后，在摩尔定律及算法技术瓶颈等各方面因素推动下，产业链软硬件环节更加考虑系统层级协同，如行业也不再一味追求“超级硬件”和“超级集群”，而是强调从软件侧、互联等各方面更大程度释放硬件的潜力。2026年，系统的优化工作将会更加精细化，与进一步探索基于低成本硬件的极致性价比，其根本驱动力与最终归宿，都指向一个务实的目标：更高效地推动AI技术走出实验室与数据中心，渗透至千行百业，并以更低的总体成本创造普惠价值。