中国芯片初创公司壁仞科技推出了一种新型光学超级节点架构，旨在将数千颗AI芯片连接到一个集群中。

随着AI模型的规模和复杂度不断增长，芯片制造商正将关注点从单颗处理器的性能，转向将数千个加速器高效连接成一个计算系统的能力。这些高度互连的服务器架构，已成为AI基础设施公司的关键竞争领域，各公司正争相提供能支撑数万亿参数模型和日益普及的AI智能体所需的大规模算力。

壁仞科技AI框架架构副总裁丁云帆表示，单颗图形处理器（GPU）的性能提升已不足以满足这些需求。相反，行业面临的最大挑战，是将庞大的GPU集群转变为能够像单一系统一样运行的统一、无缝的计算平台。

旨在突破GPU集群极限的架构

壁仞科技认为，大规模AI计算的未来取决于用光学技术取代传统的电气互连。据《南华早报》报道，丁云帆表示，传统的铜基互连已接近物理极限，实际上将当今服务器架构的上限限制在约128个GPU。

为突破这一瓶颈，该公司开发了一种基于近封装光学（NPO）的分布式解耦超级节点架构，该技术将光纤放置在更靠近芯片的位置，以增加带宽并改善数据传输。壁仞科技表示，这种方法可支持构建多达1024个AI加速卡的集群，从而大幅扩展所需计算系统的规模，以支撑日益严苛的AI工作负载。

丁云帆表示，光互连对于突破传统服务器架构的扩展性极限正变得至关重要。总部位于上海的壁仞科技，是越来越多应对这些基础设施挑战的中国公司之一。包括沐曦、燧原科技和阿里巴巴在内的竞争对手，也都在开发超级节点架构，以与英伟达的NVL72及下一代NVL144 AI平台展开竞争。

壁仞科技在上海的竞争对手沐曦已推出其西京S600 AI超级节点，单机架可连接64个GPU。沐曦表示，其设计通过去除计算节点、交换节点和互连系统之间的外部布线来减少信号损失，从而提升大规模AI工作负载的效率。

超越电气链路，构建更大规模的AI超级节点

壁仞科技还在研究扩展AI计算系统规模的新方法。该公司与电信巨头中兴通讯合作开发的正交硬件架构采用传统的电气连接，与此同时，壁仞科技正在测试近封装光学（NPO）互连系统的原型。

这家芯片制造商表示，光学方法最终可支持超过512个加速卡的超级节点，有助于满足对更大规模、更高效率的AI基础设施日益增长的需求。

尽管业界对用于AI基础设施的光网络兴趣日益浓厚，但丁云帆表示，半导体行业在开发和测试光互连技术方面仍处于早期阶段。他指出，这些系统在能够大规模部署之前，还需要取得更多进展。

此外，丁云帆强调，该技术在广泛采用之前仍需经过实际验证。他预计，随着行业不断精进技术并解决剩余的工程挑战，NPO光学系统可能在2028年左右实现大规模商用部署。

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