面向灵衢的超节点AI训推性能仿真 | 公开课预告

智猩猩出品

策划：家祥

随着大模型参数量向万亿级演进以及规模化应用落地，AI训练与推理对算力基础设施的需求已从单XPU峰值性能转向多卡、多节点间的协同效率。

业界普遍认识到，单节点算力增长受物理极限制约，而单纯堆叠节点规模的分布式集群又受限于节点间通信开销，难以线性扩展有效算力。因此，超节点成为当前智算基础设施的核心演进方向——通过高速互联将数十乃至上百颗XPU整合为逻辑统一的"大机器"，从而打破传统节点边界、降低跨节点通信开销，提升端到端AI训推性能。

然而，超节点的端到端有效算力并非仅取决于链路峰值带宽。互联拓扑设计、交换转发能力、集合通信效率、远端内存访问路径、统一地址空间、拥塞控制与队列管理、流量控制策略以及同步调度机制等多层级因素相互耦合，共同决定了超节点实际可交付的计算吞吐。在真实硬件上对这些因素逐项验证，成本高昂且周期漫长，亟需构建全栈仿真能力，在超节点实际部署前系统评估互联架构对各类AI负载的影响，为架构设计与部署优化提供数据支撑。

7月28日19点，智猩猩策划推出「2026智猩猩公开课灵衢专场」，并邀请到灵衢协议仿真平台架构师曹博主讲，主题为《面向灵衢的超节点AI训推性能仿真》。

本次公开课，主讲人曹博将围绕从昇腾单卡到Atlas超节点的演进、灵衢超节点的关键性能挑战、全栈仿真建模主线、训推负载场景分析，以及仿真如何支撑灵衢架构设计与部署优化等议题展开系统讲解，分享灵衢超节点的互联设计与性能调优实践经验。