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在2026世界人工智能大會（WAIC）期間，鵬城實驗室（PCL）主任高文和全球計算聯盟（GCC）理事長金海共同發布《超節點定義與實踐白皮書》。白皮書由首次完整厘清超節點核心定義、架構特征與核心技術體系，明確三大技術特征、梳理十大核心價值場景、匯集全產業鏈標桿落地案例，為全球下一代智能計算基礎設施建設劃定技術標準、指明演進方向、提供實踐范本。
當前，人工智能正處于從能力涌現邁向規?；瘧玫年P鍵階段。以 Scaling Law 為代表的規?；窂饺栽诔掷m拓展，多模態、稀疏專家、超長上下文、推理時擴展和智能體等技術加速演進，不斷打開大模型能力的邊界。與此同時，模型規模、數據規模和 Token 消耗的快速增長，也使算力基礎設施面臨前所未有的挑戰：制程演進趨緩，單芯片性能提升的邊際成本不斷上升，存儲容量、訪存帶寬、互聯效率、能源供給與工程交付日益成為制約智能發展的關鍵因素。
《超節點定義與實踐白皮書》白皮書圍繞超節點的核心定義、架構特征、關鍵技術、設計要求與產業實踐展開系統論述，力求厘清超節點“是什么、為什么需要、如何設計、如何應用”，并通過智算、通算及通智融合等場景的實踐，呈現其技術價值與演進方向。白皮書的發布，有助于統一產業認知、降低應用與開發復雜度、沉淀可復制的工程經驗，促進芯片、系統、軟件、網絡、存儲及基礎設施等產業環節協同創新。
一、超節點概述
超節點技術的本質是推動 AI 數據中心從 “服務器堆疊” 模式向機柜級、Pod 級、超節點系統工程模式轉型。它將 xPU、CPU、HBM、交換、供電、液冷、機柜、運維及軟件調度系統統一為一個整體設計對象，實現了 AI 基礎設施架構的根本性重構。
超節點是一種通過高速互聯協議將多個計算節點緊密連接的系統，具備以下特征：
統一內存編址：跨物理節點共享全局內存地址空間。
內存語義訪問：支持Load/Store指令直接訪問遠端內存，無需軟件封裝。
超低時延（微秒級）和超大帶寬（TB/s級別），適用于AI大模型訓練與推理。
多算力協同：整合CPU、NPU、HBM等資源，實現高效并行計算。
超節點以總線技術為核心，通過一系列芯片、硬件、軟件、算法技術組合，最終實現超大規模、高性能的“Scale-Up”計算系統。
1、線與協議概述
超節點總線定義了超節點設備模型、操作模型、互聯規模等關鍵技術要素，是構建超節點的基礎。超節點設備模型中“超節點統一內存地址空間”定義、“地址空間規格”決定了超節點的構建方式和能力；功能層提供異步編程模型和 Load/Store 同步編程模型確定了超節點中總線的操作方式和實現機制；“Entity”規格確定了超節點支持的最大互聯規模。
超節點協議定義了超節點總線的實現算法和互操作方式，是超節點各硬件單元按統一標準，實現超節點總線機制的基礎。
2、硬件集群
超節點超大規模、高性能的基礎是硬件集群技術，需要盡可能通過液冷、高功率供電、高密布局布線等硬件技術實現高密度的算力部署，并要通過電、光互聯的方式把各計算單元高速互聯起來，使超節點高算力性能的目標真正可以落地實現。
3、互聯拓撲與交換
超節點的互聯拓撲和硬件集群形態、互聯規模密切相關，可以采用 Full Mesh、CLos、或 Full Mesh&Clos 混合方式，恰當的互聯拓撲是發揮超節點性能的關鍵。交換技術決定了超節點的規模，在支持大容量超節點時，還必須通過超大容量的交換單元實現超節點總線的擴展。
4、芯片（含算力、存儲、HBM 芯片）
超節點要構建“Scale-Up”算力集群，需要算力芯片在指令層面實現超節點總線的跨節點操作，并和算力芯片的調度、cache、預取、亂序執行、同步等微架構機制深度融合和優化，才能真正實現超節點內所有計算單元在“一個單一系統”中、“同步并行”高效計算的目標。否則，超節點中的跨節點操作將充滿“斷點”，寶貴算力資源將會白白浪費，E2E業務時延將大大提升。
在超節點中，NPU/GPU 等加速器主要承擔張量、向量與專用算子的高吞吐計算，CPU與系統軟件則構成控制面與管理面的支點。超節點的系統價值不僅來自高帶寬、低時延互聯，也來自系統層面對計算、內存、I/O、虛擬化、安全與管理資源的統一編排能力。隨著計算重心從處理器峰值性能轉向數據流動效率、資源利用率、服務質量與平臺總擁有成本，系統級性能越來越取決于內存層次、I/O 路徑、虛擬化開銷與數據搬移效率。綜合來看，CPU 承擔通用計算、控制面執行、系統軟件承載、資源編排、虛擬化隔離與平臺管理。
5、算子與算法
超節點域內數據交互通過集合通信庫、共享內存庫、點對點通信庫等為上層應用封裝好發送、接收、復制、節點間進程同步、內存訪問等基礎操作，對外呈現為一組或一類算子。同時，在 AI 大模型框架層，也需要相應的 EP、TP、CP 等并行算法。使 AI 大模型應用能更便捷的運行在超節點上、利用超節點大規模的算力優勢。
6、超節點軟件
超節點系統軟件對硬件能力進行抽象與封裝，通過拓撲感知、故障切換、負載均衡等機制實現算力資源池化，并為應用程序提供內存對等訪問、統一編址與親和性調度等核心能力。
這些能力被封裝為高階算子庫（如集合通信、共享內存庫）和底層操作接口，供不同層次開發者使用。
普通開發者通過集成高階算子庫，即可便捷利用超節點的性能優勢。資深開發者則可基于提供的內存語義訪問、RDMA 等底層接口，實現通信與計算的深度融合，定制高性能算子，完成性能優化。
此外，超節點通過運行時框架、管控系統及配套工具鏈，支持應用在超節點集群上的快速部署與高效執行。
7、可靠性與可服務性
作為一個緊耦合的大規模計算系統，整個超節點范圍內的部件規模大，單個器件或節點的故障如何做到不擴散到整個超節點，如何保證 RAS 是一個不容忽視的挑戰。這需要創新超節點硬件架構設計，例如無線纜正交架構，將計算節點與交換節點通過背板直接對插，可將因線纜連接導致的系統故障率大幅降低。同時需要在超節點中實現全面、完善的故障檢測、冗余恢復機制，降低單個部件故障對系統的影響，例如，通過數據重傳、器件冗余、鏈路冗余、資源負荷分擔等機制避免單個部件的故障被傳播到整個超節點。
針對超節點，需要通過預防、檢測、隔離、恢復的分層防護機制，把故障影響控制在可度量、可恢復的范圍內。這里的故障包含了業務中斷、性能裂化等各類問題，相關的度量指標包括 MTBF、MTTR、可用度、MFU、吞吐量、時延等，超節點的可靠性指標范圍及要求與智算集群保持一致。
預防包括超節點的硬件、拓撲、連通性、帶寬、時延等的上線前檢查和例行巡檢；檢測包括硬件、軟件類異常的檢測和 SLA 指標裂化的檢測；隔離主要是把故障影響隔離在超節點內，并將故障單元從作業中隔離出來；恢復包括數據重傳、器件冗余、鏈路冗余、資源負荷分擔、業務重調度等機制，恢復機制需要考慮超節點的親和性調度。
行業正在致力于將超節點這一復雜系統進行開放化、模塊化和標準化。未來 2-3 年，全球 AI 基礎設施競爭的主線將從 “單點 xPU 性能比拼” 升級為 “系統級工程能力競爭”。誰能夠以更低的功耗、更高的可靠性、更低的維護成本，將大量 xPU 高效組織為可交付、可維護、可擴展的超節點系統，誰就將在新一輪 AI 基礎設施競爭中占據主導地位。
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