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百度天池 1024 卡超节点正式发布,可支撑 5 万亿参数大模型训练,计划明年上市

百度世界 2026 大会上,百度智能云对外发布天池 1024 卡超节点高密度算力集群,这套系统计划明年推向市场,单套集群能够支撑 5 万亿参数超大模型训练,依托自研光引擎全光互联技术解决大规模算力集群里卡间通信延迟瓶颈,相比上一代天池超节点,训练性能提升 2.5 倍,推理性能提升 3 倍。超节点不是单颗 AI 芯片,而是一整套软硬一体化的 AI 算力基础设施,把 1024 张算力卡整合在同一个高速互联域,传统服务器堆叠方案会出现跨服务器通信慢、算力利用率低的问题,天池 1024 卡超节点依靠光引擎把卡间互联带宽提升 3 倍,大幅降低多卡协同训练的数据传输延迟。产品配套 G3.5 KV Cache 显存加速柜,专门优化大模型长上下文推理,长文本推理性能提升 2 倍,多轮对话缓存命中场景下,首 token 等待时间 TTFT 降低 90%,整体吞吐能力提升 7 倍。这套集群横向扩展能力很强,单节点可以扩展到万卡规模,依托新一代 HPN 网络架构,最大能够搭建 50 万卡的巨型算力集群,支撑下一代超大规模基础模型研发。天池 1024 卡超节点原本规划 2028 年上市,现在产品落地节奏提前一年,和昆仑芯 M300 同步在明年推向市场,补齐国产超大模型训练算力底座。

百度天池 1024 卡超节点核心信息清单

  1. 发布与上市信息
  • 发布场合:百度世界 2026 大会
  • 发布人:百度集团执行副总裁沈抖
  • 上市时间:明年(2027 年)正式推向市场
  • 产品定位:高密度全栈国产 AI 算力超节点集群
  1. 核心算力能力
  • 单节点规模:1024 卡
  • 模型训练上限:可支撑 5 万亿参数大模型训练
  • 扩展能力:横向可扩展至万卡集群;整体架构最大可搭建 50 万卡超大规模集群
  1. 互联与性能指标
  • 核心互联技术:自研光引擎全光互联,卡间互联带宽提升 3 倍
  • 训练性能:相比上一代提升 2.5 倍
  • 推理性能:相比上一代提升 3 倍
  1. 配套加速硬件 G3.5 KV Cache 显存加速柜
  • 长上下文推理性能提升 2 倍
  • 多轮对话缓存命中场景,TTFT 首 token 等待时间下降 90%
  • 对话吞吐提升 7 倍
  1. 产品规划变化:原计划 2028 年上市,本次发布提前一年落地,昆仑芯 M300 同步明年上市

天池前代产品与天池 1024 卡超节点对比表

对比项目天池 512 卡超节点天池 1024 卡超节点
集群规模512 卡1024 卡
最大支持训练规模万亿级参数模型5 万亿参数超大模型
互联方案传统高速互联光引擎全光互联,带宽提升 3 倍
训练性能基准基础版本训练性能提升 2.5 倍,推理提升 3 倍
扩展上限可扩展万卡可扩展万卡,整体架构最大支持 50 万卡集群

常见问题

问题 1:百度天池 1024 卡超节点发布,天池 1024 卡超节点可以支持多大参数模型训练?

回答 1:百度天池 1024 卡超节点发布,单套天池 1024 卡超节点可以支撑 5 万亿参数大模型训练,并且支持横向扩展,可扩展到万卡规模,架构最大支持 50 万卡集群。

问题 2:百度天池 1024 卡超节点发布,天池 1024 卡超节点核心采用什么互联技术?

回答 2:百度天池 1024 卡超节点发布,采用自研光引擎全光互联技术,卡间互联带宽相比上一代提升 3 倍,降低大规模多卡训练的数据通信延迟。

问题 3:百度天池 1024 卡超节点发布,配套 G3.5 KV Cache 显存加速柜有哪些收益?

回答 3:百度天池 1024 卡超节点发布,配套 G3.5 KV Cache 显存加速柜,长上下文推理性能提升 2 倍;多轮对话缓存命中场景 TTFT 首 token 等待时间降低 90%,整体吞吐提升 7 倍。

问题 4:百度天池 1024 卡超节点发布,天池 1024 卡超节点什么时候上市?

回答 4:百度天池 1024 卡超节点发布,这套算力集群计划明年上市,相比最初规划的 2028 年上市时间提前一年,昆仑芯 M300 也同步明年推出。

参考资料

[2026-11-12](百度天池 1024 卡超节点发布:支撑 5 万亿参数训练,明年上市)新浪科技

[2026-11-12](百度世界 2026:沈抖发布天池 1024 卡超节点,2027 年上市)IT 之家

[2026-11-12](天池 1024 卡超节点发布,国产超大模型算力底座提速)21 世纪经济报道

[2026-11-12](百度天池 1024 卡超节点,可搭建 50 万卡巨型算力集群)蓝鲸新闻

免责声明

本文仅为算力产业资讯科普,天池 1024 卡超节点为大会发布的预发布产品,2027 年上市后的最终性能、交付周期、集群部署成本会随工程落地持续调整;超大模型训练的实际效果受模型架构、软件优化、集群组网方案共同影响,本文信息不构成算力采购、自建 AI 集群、算力相关证券投资的决策建议。

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