當前，混合專家模型(MoE)的高效架構正在驅動大模型參數規模持續擴展，國內外前沿大模型的參數量快速突破萬億規模，這給算力系統架構提出新的挑戰。一方面，模型參數量增加和序列長度增加帶來的鍵值緩存(KV cache)激增，需要智能計算系統具有超大顯存空間承載，依靠單芯片或節點的性能提升已難以為繼;且其推理過程作為通信敏感型計算，對分布式計算通信延時要求極高，需要構建更大向上擴展(Scale up)高速互連域。另一方面，智能體AI開啟多模型協作的新范式，其推理過程需要生成比傳統模型多近百倍的數據詞元(token)，導致計算量激增。
元腦SD200超節點AI服務器是浪潮信息面向萬億參數大模型AI時代而設計，創新研發多主機低延遲內存語義通信架構，基于開放總線交換技術構建，在單機內實現了64路GPU芯片的高速統一互連，成功解決萬億大模型對超大顯存空間和超低通信延時的核心需求。在開放架構之上，元腦SD200通過智能總線管理和開放的預填充-解碼(Prefill-Decoder)分離推理框架實現軟硬件深度協同，智能化管理復雜AI計算任務。
- 在架構層面，元腦SD200基于自主研發的開放總線交換技術首創多主機三維網格系統架構，實現64路本土GPU芯片高速互連;通過創新遠端GPU虛擬映射技術，突破多主機交換域統一編址難題，實現顯存統一地址空間擴增8倍，單機可以提供最大4TB顯存和64TB內存，為萬億參數、超長序列大模型提供充足鍵值緩存空間。同時，依托百納秒級超低延遲鏈路，構建64卡大高速互連域統一原生內存語義通信，實測結果表明，在推理過程常見的小數據包通信場景中，全規約(All Reduce)性能表現優異，顯著提升計算與通信效率。
- 在系統層面，根據萬億參數大模型計算、通信需求特征，浪潮信息開發智能總線管理系統，實現超節點64卡全局最優路由的自動創建，支持不同拓撲切換，資源按需切分。對于全規約、全聚集(All Gather)等典型通信算子，開展不同數據量大小的細粒度通信策略設計，如多層級通信機制等，實現通信延時進一步降低。同時依托開放的PD分離框架，支持異步KV Cache高效傳輸與差異化并行策略，在提升業務服務級別目標的同時保持對多元算力的兼容性，實現計算與通信架構的深度協同優化。
元腦SD200超節點AI服務器通過軟硬協同系統創新，成功向上擴展突破芯片性能邊界，在大模型場景中展示出優異的性能表現。結合優化的PD分離框架，SD200超節點滿機運行DeepSeek R1全參模型推理性能超線性提升比為3.7倍，滿機運行Kimi K2全參模型推理性能超線性提升比為1.7倍。
當前，開源模型的飛躍式進步正在加速智能時代的到來，推動研發范式從封閉走向開放協作。同時，隨著大模型參數量的持續提升，對算力基礎設施的建設提出了更高要求。浪潮信息通過開放系統架構創新，為開源大模型的規模化落地和應用創新提供關鍵支撐。
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