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      別再盲目堆卡了!企業AI算力,這種超節點才是剛需

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      隨著國內掀起“全民養蝦”熱潮,人們逐漸發現,算力才是數字化轉型的“硬通貨”。然而,隨著LLM、Agent應用爆發式增長,企業卻紛紛陷入了焦慮。

      當前,8卡服務器是主流,在模型研發初期,它能從容承接小模型訓練、輕量推理及原型驗證等需求,是入門利器。可當AI產業邁入商業化深水區,8卡服務器的局限性便徹底暴露,淪為發展瓶頸。有人試圖通過堆卡解決問題,可動輒數百卡、上千卡的大規模超節點集群,對絕大多數企業而言都堪稱天文數字。

      算力瓶頸已成為企業數字化轉型的“攔路虎”。在此背景下,中科曙光3月26日在中關村論壇發布的世界首個無線纜箱式超節點scaleX40,就尤其值得關注。對此,行業人士分析,在8卡的性能瓶頸與大集群的高成本之間,定位在普及型超節點的sacleX40有望快速填補市場空白,成為破局關鍵。

      算力選型的誤區

      首先,傳統8卡服務器因部署簡便、成本可控,一度成為企業的主流優選。不過,隨著大模型參數量向千億、萬億發展,MoE架構成為主流,8卡服務器開始顯存容量吃緊、多驟機協同效率降、并發推理能力不足,很明顯不夠用了。此外,傳統8卡服務器還有高TCO、升級改造復雜、適配難度大等多重問題,已難以滿足日益增長的AI訓練與推理需求。就像用手機處理簡單日常工作沒啥問題,但想做點復雜工作,哪怕多買幾部手機拼一起也解決不了問題,除非換PC。

      其次,很多企業認為只要不斷堆料,粗暴疊加卡的數量就能解決問題了。且不說上百卡乃至數百卡的集群采購成本足夠燒光公司幾年的預算,后續的機房、運維、電力成本也非常巨大,對絕大多數都過于昂貴,根本難以負擔。實際上,對這些公司來說,幾十卡已經足夠,就算手持上百卡,大多時候系統也會閑置。就像每天拉幾十噸貨跑,一輛貨車裝不下,但也犯不上買火車。

      最后,不少人轉而選擇云算力,看似靈活省心,可長期高頻使用下來,按次計費的成本居高不下,綜合算下來并不劃算,也難以支撐穩定、規模化的業務運行。更重要的是,最近短短三個月內,AWS、谷歌云等廠商集體重塑定價策略,半年前AI創業者還能跟云廠商談折扣,現在能拿到配額就不錯了。

      所以,綜合來看,在8卡入門配置與超大規模集群之間,還需要一個過渡。

      中小規模的“算力甜點區”

      如果你時刻關注行業,可以看到迄今至少有8家廠商推出了自己的“超節點技術”。產品規格也不斷沖高,規模從64到上百,價格門檻層層抬升,但在這背后,真的能讓中小企業買得起、能落地的產品反而成為稀缺品。

      行業普遍認為,超節點規模存在性能收益邊際遞減,32卡~256卡為高性價比投資“甜點區”,越往大規模靠攏,性能冗余越多,資源浪費也越嚴重。

      32卡是千億級模型商業化落地的基本門檻,能覆蓋更廣泛的行業級應用,顯存池可完整承載模型、梯度與訓練數據,既能支撐千億模型訓練,也能滿足中等并發推理,是兼顧性能與成本的實用配置。

      不過,企業業務始終動態變化,模型規模與并發量隨時可能大幅提升,需要在32卡的基礎上進一步拓展能力邊界。此時就存在一個兼顧性能與成本的“算力甜點區”,不僅能夠將采購門檻從“億元級”拉低至“千萬級”,同時適配90%企業場景。



      買得起、用得上、用得好的超節點

      “算力甜點區”的存在并非秘密,但市場上真正落地又好用的產品卻寥寥無幾。中科曙光便推出了全球首個箱式無線纜超節點scaleX40,讓超節點成為中國算力標配。

      在此之前,曙光發布了面向大規模算力需求的超節點scaleX640,證明了自身在“大算力”領域的實力。然而,要讓更多企業真正享受到超節點的技術紅利,就必須向下兼容,這正是scaleX40的使命。從scaleX640的極致性能到scaleX40的普及落地,曙光實現了從“頂配”到“標配”的全場景覆蓋。

      scaleX40采用標準19英寸箱式設計,打破傳統柜式超節點的高門檻,以無線纜、即插即用為特色,讓企業無需改造機房、無需專業運維即可擁有超節點級算力。為了能夠一站式搞定超節點運維管理、大模型和智能體開發,曙光還推出了SothisAI平臺。

      scaleX40的目標場景包括互聯網、金融、科教、電網、醫療、運營商六大領域,典型應用比如,智能客服、智能投研、風險控制、網絡故障預測、醫學影像輔助、虛擬實驗、智能教學等。

      scaleX40超節點共有五個亮點:一是內置40張AI加速卡,總算力超過28 PFLOPS(FP8精度),總顯存超過5TB,訪存帶寬突破80TB/s;二是40張加速卡實現一級Scale-Up全互連,持內存語義與統一顯存編址,聚合帶寬超過17TB/s;三是采用正交架構,相比傳統銅纜方案可用性提升10倍,對比光纖連接功耗降低40%~70%;四是設備尺寸采用標準19英寸規格,兼容主流機柜,支持單柜單Pod或單柜雙Pod的靈活部署方式;五是開箱即用,兼容主流軟件生態,擁有配套的開發工具、基礎軟件、AI大模型與應用,用戶可輕松完成大模型遷移,開箱即用。

      與傳統8卡機方案相比,scaleX40在成本幾乎持平的前提下,訓練性能提升20%,推理性能更是大幅提升40%。與組合柜式超節點相比,采購門檻數量級下降。



      值得一提的是,通過“scaleX40(計算)+ ScaleFabric(網絡)+ ParaStor F9000(存儲)”的存算傳三級強協同技術架構,訓推帶寬提升2倍以上,大模型推理TTFT降低97%,GPU利用率提升,KV cache offload卸載顯存壓力。

      經過測試,在vLLM+ParaStor+XDS+KV cache offload框架、scaleX40+scaleFabric(400G IB互連+ParaStor F9000的環境下,DeepSeek-R1-0528-671B的TTFT時場降低了97.3%,破局了當下推理性能瓶頸。



      此外,scaleX40也支持OpenClaw私有化部署,為每位用戶提供專屬AI智能助手,聯動平臺skill、API及Agent,實現超節點高效管理與應用。

      回歸理性,敏捷超節點是AI富場景落地的最優解

      最佳算力不是最貴的,而是最匹配業務的,理性選型的核心是“剛剛好”。40卡之所以成為行業共識,正是因為它既足夠敏捷,又在“夠用”與“不浪費”之間找到了黃金平衡點。

      scaleX40的發布,一方面定義了性能上限,展現了頂尖的互連拓撲與集成能力,為多種AGI技術路線提供了極致算力支撐,另一方面提升了全系標準,其核心架構(統一互連、全局內存、異構支持)將惠及整個產品矩陣,確保客戶無論從小規模起步驗證技術路線,還是擴展至大規模部署,都能獲得一致的體驗。

      這意味著,無論客戶的集群規模大小、技術路線如何選擇,都能依托源自同一技術藍圖的先進架構優勢,獲得適配自身需求的最優方案。

      更重要的是,scaleX40在性能與成本間取得平衡,向下可兼容32卡配置,向上則可通過擴展構建更大規模的集群,這種靈活性,使企業能夠根據自身業務節奏分步投入,而非一次性押注。

      技術的價值一定要回歸千行百業,喧囂退去,務實才是長久之道,曙光的scaleX40無疑做到了這一點。

      來源:電子工程世界(EEWorld)作者:付斌

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