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2026-09-08 09:00
AI123

锐捷网络展示以太网超节点整机柜方案:让机柜成为AI计算机

在2026开放数据中心大会暨首届算博会(ODX)现场,锐捷网络展示了基于以太网互联的超节点整机柜方案,并通过实物演示集中呈现柜级架构、高速互联、设备协同以及规模化交付能力。

锐捷网络超节点解决方案专家刘洋表示,超节点不能简单理解为服务器或者网络产品,其本质是一套面向AI计算的集群系统。它通过Scale-up纵向扩张网络将多张算力卡(XPU)互相连接,形成逻辑上单一、物理上分布的计算系统,能够提升整体运算效率,为大模型训练和推理提供更高性能支撑。

刘洋指出,超节点中交换节点与计算节点需要一体化设计,因为两者在物理层、语义层以及工程层都存在高度关联。随着Scale-up网络追求Tbps级单卡带宽,交换芯片布局、GPU托盘位置与高速链路需要协同考虑;在AllReduce、AllGather等集合通信任务中,通过将部分计算下沉到交换芯片,交换节点实际上变成弱算力的加速单元,即“第二算力单元”。此外,供电、散热与故障域也需从系统层面统一规划。

他强调,超节点的终局不是“更大的GPU集群”,而是让一个机柜甚至一排机柜逐渐成为一台计算机。在这样的体系中,计算托盘、交换托盘将形成新的功能分区,服务器和网络之间的传统界限将被重新划分。

与此同时,刘洋认为超节点的设计重心正从“算力中心”转向“内存或者带宽中心”,衡量指标也从MFU转换成Tokens/s/瓦或Tokens/s/GB。锐捷已在超节点产品规划中布局光互联架构,并采用风液混合散热方式,在满足GPU、CPU、交换芯片等器件散热需求的同时控制整体成本。

来源
  1. 2026-09-08 08:43 | 36氪:超节点不是“堆GPU”:锐捷网络如何重新定义AI智算基础设施?
    阅读原文

    当大模型参数规模持续增长,AI基础设施竞争的焦点正在从单点算力能力,转向整个系统的协同效率。以服务器为中心的算力建设模式正在面临新的挑战:GPU数量不断增加,但芯片之间的数据交换、供电能力、散热效率以及系统运维复杂度,逐渐成为限制算力释放的重要因素。 在这一背景下,“超节点”成为产业关注的新方向。它不再是简单堆叠更多GPU,而是通过计算、网络、供电、散热和软件系统的一体化设计,把一个机柜甚至多个机柜打造为一个高效协同的计算系统。 在2026开放数据中心大会暨首届算博会(ODX)现场,锐捷网络重点展示了基于以太网互联的超节点整机柜方案,并通过实物Demo集中呈现柜级架构、高速互联、设备协...

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