超大规模智算集群关键技术及工程落地研究报告

一、研究背景与意义

• 需求导向： 智算集群是支撑AI大模型发展和产业创新的核心基础设施，智能算力已成为增长主导引擎。超大规模集群是应对硬件设备受限、单卡算力不足的关键，通过架构研发与全链条整合，形成完善AI产业生态。
• 产业发展需求： 大模型与生成式AI的行业落地推动算力需求从互联网领域向传统行业渗透，工业、车联网等领域已形成明确算力需求场景。国内大模型创新研发主体逐步收敛，工业、智慧交通等领域大模型建设和应用加速。
• 报告核心价值： 为超大规模智算集群建设路径和产业发展提供支撑，包括战略发展价值、技术突破价值、产业赋能价值和决策支撑价值。
• 研究范围与边界： 贯穿超大规模智算集群全链条，涵盖基础设施、智算平台、应用使能和运营维维等环节，涉及多元主体。聚焦硬件架构、全栈工程化技术、工程落地路径三大核心技术方向，重点解析方卡至十方卡级集群的关键技术突破点。

二、超大规模智算集群产业现状、趋势与挑战

• 国际发展现状和趋势： 美欧日韩以“规模突破+技术融合”为核心，结合自身优势形成差异化发展路径，算力竞争格局持续升级。美国加速推进超大规模智算集群建设，已建成多个单体超十方卡智算集群。欧盟通过统一技术标准和智能调度系统，打通成员国AI工广与超算中心，形成跨区域分布式协同算力网络。日韩依托半导体产业根基，将智算集群建设与核心器件创新深度绑定，强化“芯片-集群-应用”的产业闭环。
• 国内发展现状和趋势： 国内智算集群建设在政策驱动下快速发展，市场规模持续扩大。已建成多个方卡级智算集群，推理端算力占比持续上升。国产大模型的参数跃迁成为集群建设的核心引擎。未来发展将聚焦规模跃升、效能提升和算电融合三大方向。
• 国内发展面临的核心挑战： 卡间互联效率有待提升，算力衰减问题影响较大；算力调度、故障容错、智能运维等方面的工程化能力需要同步突破；算力资源碎片化异构化问题凸显。

三、超大规模智算集群总体架构与核心技术

• 核心设计原则： 构建极致算力基座、优化分布式协同训练体系、保障长周期稳定训练能力、提供弹性算力调度体系、全栈智算云服务技术、推进绿色低碳技术落地。
• 总体架构： 采用“四层一域”的协同设计，包括机房配套层、基础设施层、智算平台层、应用使能层和智算运营和运维域。
• 硬件架构技术： 高密算力节点技术、高密度集群部署技术、算存网协同优化。
• 全栈工程化技术： 算力统一调度、大模型训推加速、运维与稳定性。

四、超大规模智算集群工程化实施路径

• 规模化部署成本控制： 硬件采购成本高、能耗与运维成本刚性、建设周期长导致资金占用。
• 软硬件兼容适配： 硬件异构兼容壁垒、软件框架适配不足、固件与驱动迭代不同步。
• 模型及智能体服务： 模型适配集群规模的难度大、智能体服务的资源调度压力、模型迭代与集群协同不足。
• 超大规模智算集群运营： 资源利用率优化难度高、长周期运营稳定性承压、安全合规管理复杂。

五、超大规模智算集群发展趋势与发展建议

• 技术发展趋势： 算力密度提升、AI原生架构、超智融合。
• 产业发展趋势： 算力协同发展、算力服务普惠化。
• 发展建议： 加强技术研发支持、推动行业标准统一、优化算力布局。

六、附录

• 案例：某智算集群运营案例： 该智算中心面向全域大中小模型推理场景，提供高效的部署和创新的运营模式，通过提高资源利用率、减少能源浪费，从而提高经济效益。模式创新上主要有算力池化与AI作业弹性调度、按需模型优化与压缩、推理服务弹性调度架构。