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大模型训练基础设施—从万卡集群到弹性算力调度的系统架构.docx
资料介绍
大模型训练基础设施—从万卡集群到弹性算力调度的系统架构
2026年8月
引言：大模型训练的系统工程
大模型训练已不再是单纯的算法问题，而是一项复杂的系统工程。千亿乃至万亿参数模型的训练需要数千乃至数万张GPU卡的协同工作，面临通信瓶颈、故障恢复、负载均衡、能耗管理等一系列工程挑战。
2026年，全球算力以超50%的年复合增速狂奔。中国算力总规模达962 EFlops，其中智能算力占比81%，首次实现"智算过半"。华为Atlas 950超节点支持单柜64卡起步，最大可搭载8192张NPU卡。
万卡集群架构
网络拓扑
万卡集群的核心挑战在于通信效率。在数据并行和模型并行训练中，GPU之间需要频繁同步梯度。传统以太网无法满足大规模并行训练的通信需求，专用高速互联网络成为必需。
NVLink/NVSwitch：英伟达的私有互联方案，在单节点内提供高带宽、低延迟的GPU通信。NVLink Switch系统支持576个GPU的无阻塞通信。
InfiniBand：跨节点的GPU通信标准，提供高带宽、低延迟的RDMA通信。400Gbps InfiniBand已成为万卡集群的主流选择。
灵衢互联：华为自研的高速互联协议，在Atlas 950超节点中实现高带宽、低时延的统一内存编址。
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