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7月17日，2026 世界人工智能大會(huì)（WAIC）在上海拉開帷幕。作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的全功能GPU企業(yè)，摩爾線程以“詞元時(shí)代 萬物智能”為主題參展，系統(tǒng)展示了“模型訓(xùn)練工廠、詞元生產(chǎn)工廠、智能體生產(chǎn)工廠”三大AI工廠。在本次大會(huì)上，摩爾線程首次公開展示了其創(chuàng)新的MTT C256超節(jié)點(diǎn)，為萬卡乃至十萬卡級(jí)智算中心提供了全新的系統(tǒng)架構(gòu)與算力底座。

核心焦點(diǎn)：MTT C256超節(jié)點(diǎn)硬核亮相

在智算中心向超大規(guī)模演進(jìn)的過程中，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)面臨著多層網(wǎng)絡(luò)帶來的帶寬損耗與高延遲痛點(diǎn)。為此，摩爾線程推出了MTT C256超節(jié)點(diǎn)，用創(chuàng)新架構(gòu)首創(chuàng)了一層Scale-up網(wǎng)絡(luò)，旨在將256張GPU有效聚合為一臺(tái)數(shù)據(jù)中心級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)。

MTT C256超節(jié)點(diǎn)采用計(jì)算與交換一體化的高密設(shè)計(jì)，具備三大核心優(yōu)勢(shì)：

? 極致互聯(lián)：突破業(yè)界普遍的一層網(wǎng)絡(luò)64卡限制，MTT C256首次在一層Scale-up 網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)256卡全互聯(lián)。這使得卡間通信延遲被壓縮至亞微秒級(jí)，帶寬利用率顯著提升，為大模型分布式并行策略的優(yōu)化提供了更廣闊的空間。

? 高密度部署：?jiǎn)螜C(jī)柜GPU密度領(lǐng)先行業(yè)，僅通過兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)柜即可實(shí)現(xiàn)256卡的一層Scale-up極速互聯(lián)，在大幅提高智算中心GPU部署密度的同時(shí)，有效節(jié)省了機(jī)房空間。

? 生態(tài)與工程兼容：采用2U節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)，完美兼容現(xiàn)有的智算軟硬件生態(tài)，支持集群從萬卡向十萬卡級(jí)平滑擴(kuò)展。

此外，MTT C256超節(jié)點(diǎn)在工程化設(shè)計(jì)上也展現(xiàn)了突出優(yōu)勢(shì)。通過高效液冷散熱、三盲插設(shè)計(jì)、完善的RAS（可靠性、可用性、可服務(wù)性）機(jī)制以及配套的集群管理系統(tǒng)，保障了超節(jié)點(diǎn)在大規(guī)模部署下的長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行與便捷維護(hù)。

堅(jiān)實(shí)支撐：萬卡級(jí)實(shí)戰(zhàn)，“國(guó)芯訓(xùn)國(guó)模”首秀

除了前沿的超節(jié)點(diǎn)展示，摩爾線程還在現(xiàn)場(chǎng)展示了可支撐萬卡規(guī)模、萬億參數(shù)大模型訓(xùn)練的“夸娥”智算底座。作為國(guó)產(chǎn)算力基礎(chǔ)設(shè)施，該底座在超大規(guī)模、前沿復(fù)雜模型訓(xùn)練中表現(xiàn)出了優(yōu)秀的系統(tǒng)穩(wěn)定性與兼容性。

依托這一底座，摩爾線程現(xiàn)場(chǎng)展示了多項(xiàng)標(biāo)桿級(jí)"國(guó)芯訓(xùn)國(guó)模"成果，向業(yè)界有力證明了國(guó)產(chǎn)算力在超大規(guī)模、前沿復(fù)雜模型訓(xùn)練上的底座實(shí)力。

? 萬億參數(shù)MoE模型訓(xùn)練：依托萬卡級(jí)夸娥智算集群與夸娥AI訓(xùn)練套件（KUAE Training Suite），摩爾線程完成了從零起步的MoE-236B基礎(chǔ)模型的完整訓(xùn)練鏈路，其訓(xùn)練語料高達(dá)25T+。在超大規(guī)模部署下，集群有效訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)占比超過90%，其訓(xùn)練損失曲線與國(guó)際主流計(jì)算卡高度一致。

? 多維世界模型原生訓(xùn)練：支撐了北京大學(xué)EvoPhys團(tuán)隊(duì)首個(gè)全球5D世界模型EvoPhys-World的全棧原生訓(xùn)練，全程由MUSA軟件棧提供底層支撐，驗(yàn)證了系統(tǒng)在復(fù)雜視覺生成與物理模擬任務(wù)中的擴(kuò)展性。

? 具身智能大腦訓(xùn)練：依托北京智源研究院FlagOS-Robo框架，雙方基于摩爾線程MTT S5000千卡集群，完成了通用具身大腦模型RoboBrain 2.5的全流程訓(xùn)練，驗(yàn)證了國(guó)產(chǎn)算力集群在具身智能訓(xùn)練場(chǎng)景中的高效可用性。

這些多元化模型的成功運(yùn)行與鏈路驗(yàn)證，表明摩爾線程全功能GPU平臺(tái)不僅在硬件上實(shí)現(xiàn)了性能突破，更在系統(tǒng)穩(wěn)定性、軟件棧兼容性等維度達(dá)到了工業(yè)生產(chǎn)級(jí)的技術(shù)要求，能夠?yàn)槿f卡及十萬卡級(jí)超大規(guī)模長(zhǎng)穩(wěn)訓(xùn)推集群打造堅(jiān)實(shí)的物理與架構(gòu)基礎(chǔ)。