中科曙光高速互连是破解算力集群规模瓶颈的关键

在第八届中国超级算力大会（ChinaSC 2026）暨中国智能计算产业联盟理事会年会上，中科曙光高速网络互联产品部总工程师万伟提出，高速互连是算力基础设施实现规模扩展的关键，需要通过系统级创新，让更大规模的计算资源高效协作。核心判断是：AI 算力竞争早已从单颗芯片性能的单点比拼，进入全域系统效率的综合角逐，当集群从万卡级迈向十万卡级，制约算力释放的主要瓶颈不再是单卡算力上限，而是节点之间能否高效协同、无损联动；高速网络也不再是简单的连接通道，而是盘活、释放和稳定保障算力的核心基础设施。中科曙光自研的 scaleFabric 高速网络把组网架构与通信优化结合起来，减少计算资源之间的通信等待，并通过故障快速恢复降低网络异常对任务执行的影响，保障超大规模智算集群高效运行。

一、为什么规模扩大后瓶颈会转到高速互连

1. AI 训练本质是并行计算

大模型训练由成千上万张加速卡协同完成，任务需要多节点之间频繁交换梯度、参数和中间结果。只要某一环节出现性能问题或通信抖动，整个作业都会受牵连，其他算力资源也会被牵连等待，集群整体效率被网络短板拖住。

2. 网络复杂度随规模指数上升

集群规模扩大后，节点数量、链路数量和通信关系同步增加，网络复杂度最坏情况下呈平方级增长。单条链路出错概率极低，但乘以庞大基数后会被放大成 "必然"；按规模推算，十万卡集群每小时会出现若干次传输错误，纠错速度直接决定算力是否停滞。

3. 传统调度方案纠错太慢

传统方案在链路故障后先上报控制中心、重算全网路由再下发指令。测算显示，系统规模到一万卡时查找、纠错时间超过 30 秒，到十万卡时可长达 5 分钟；数分钟的通信中断意味着算力全面停滞、已有计算面临作废风险，这在大规模训练中无法接受。

二、scaleFabric 高速网络的核心能力

scaleFabric 是中科曙光全栈自研的原生无损 RDMA 高速互联网络，从底层 112G SerDes IP、交换与网卡芯片，到整机、驱动及管理软件均实现自主研发，定位为国产大规模智算集群的 "算力大动脉"。

1. 关键性能指标

2. 技术路线与稳定性设计

• 原生无损 RDMA：区别于传统以太网迭代方案和常规 RoCE 网络，搭载专属信用流控与链路层重传机制，从底层规避拥塞抖动、传输损耗、丢包卡顿，实现端到端无损传输。
• 链路自主决策快速切换：在交换芯片中植入 "智能开关"，为每个地址预设备用路线；检测到路径故障后以毫秒级速度自行切换信号，无需等待调度中心下发指令，故障恢复时间不随集群规模增长。
• 软硬协同优化：组网架构与通信优化结合，减少计算资源间的通信等待；网络与应用算法、流程高度耦合，配合软件层调优释放整体性能。
• 多形态适配：覆盖风冷、液冷硬件形态，可适配传统数据中心和新一代绿色智算中心，架构可平滑扩展至十万卡级集群。

三、落地与标准化进展

• 郑州核心节点部署：scaleFabric 已部署于国家超算互联网郑州核心节点，支撑三套万卡级 scaleX 智算集群上线运行，总规模达 3 万卡，稳定运行时间超过 10 个月。
• 曙光 8000 十万卡超集群：央视纪录片《超级工程 —— 曙光 8000》展示了这套国内首个超智融合路线十万卡级 AI 超集群的网络工程细节，万伟担任该超集群高速互连网络总架构师；集群连接超过一万个计算节点，织成国内规模最大的微秒级高速网络。
• 国家标准立项：由中科曙光牵头起草的《智能计算集群高速网络管理技术规范》已获批立项，为国内首个立项的 RDMA 高速网络国家标准。
• 存储网络协同：在 ISC 高性能计算大会 IO500 全球榜单中，ParaStor F9000 全闪存储系统拿下生产型全节点和 10 节点榜单双榜第一，scaleFabric 高速网络是此次登顶的关键核心支撑。

四、从万卡到十万卡的系统挑战

五、后续观察方向

1. 更大规模组网验证：十万卡乃至 20 万卡、百万卡集群下，网络稳定性、故障恢复和性能表现的实测数据。
2. 标准与生态落地：RDMA 高速网络国家标准推进情况，以及国产网卡、交换机与上层软件、应用的生态适配。
3. 产品迭代节奏：速率、时延、端口密度等指标的后续升级，以及在更多智算中心和超算场景的批量部署。
4. 存网算协同：网络与存储、计算调度深度协同，对大模型训练、科学工程计算和 AI4Science 负载的效率提升。

整体来看，万伟在大会上的表态代表了行业共识：进入十万卡时代，算力竞争的控制点正从单卡峰值转向系统效率，高速互连是决定大规模集群能否把硬件规模转化为实际计算能力的关键环节；scaleFabric 的价值就在于用全栈自研的高速网络，把分散的计算资源连成一个高效、稳定、可扩展的整体，为国产超大规模智算集群提供互联底座。

【常见问题】

问题 1：中科曙光万伟在大会上对高速互连和算力集群规模瓶颈给出了什么判断？

回答 1： 万伟在第八届中国超级算力大会上表示，高速互连是算力基础设施实现规模扩展的关键，需要通过系统级创新让更大规模的计算资源高效协作。他指出，AI 应用本质是并行计算，网络复杂度随集群规模扩大最坏情况下平方级增长，只要一个环节抖动就会牵连整个作业；中科曙光 scaleFabric 高速网络通过组网架构与通信优化减少通信等待，并以故障快速恢复降低网络异常对任务的影响。

问题 2：为什么说算力集群规模扩大后，瓶颈会从单卡算力转向高速互连？

回答 2： 大模型训练需要成千上万张加速卡频繁交换数据，单卡算力再强，节点之间若通信等待久、丢包抖动多，整体作业都会被拖住。集群规模从万卡迈向十万卡后，链路数量和通信关系指数级增加，传统集中调度纠错在万卡规模就需 30 秒以上、十万卡可达 5 分钟，足以让算力全面停滞；因此高速互连的带宽、时延、无损传输和故障恢复能力，成为决定集群整体效率的关键。

问题 3：scaleFabric 高速网络的主要性能指标有哪些？

回答 3： scaleFabric 400 系列网卡端口带宽 400Gbps、端到端时延低至 0.9 微秒；交换机单端口带宽 800Gbps，整机双向交换容量 64Tbps，交换时延约 260 纳秒，链路故障恢复时间小于 1 毫秒。单子网互连规模可扩至 11.4 万卡，为传统 InfiniBand 的 2.33 倍，端口密度提升 25%，组网总成本降低约 30%，实测搭载该网络的 AI 集群训练效率提升 40% 以上。

问题 4：scaleFabric 在实际算力集群中落地情况如何？

回答 4： scaleFabric 已部署于国家超算互联网郑州核心节点，支撑三套万卡级 scaleX 智算集群上线，总规模 3 万卡，稳定运行超过 10 个月；同时它也是曙光 8000 十万卡级 AI 超集群的高速互连网络基础。此外，中科曙光牵头起草的《智能计算集群高速网络管理技术规范》已获批立项，是国内首个立项的 RDMA 高速网络国家标准。

问题 5：scaleFabric 相比传统以太网和海外 InfiniBand 方案，技术路线有什么特点？

回答 5： scaleFabric 坚持原生无损 RDMA 技术路线，区别于传统以太网迭代方案，搭载专属信用流控与链路层重传机制，从底层规避拥塞丢包；并实现从 112G SerDes IP、交换与网卡芯片到整机、驱动、管理软件的全栈自研。相比常规 RoCE 网络可做到真正端到端无损，部分指标对标国际顶尖产品，同时在端口密度、互连规模和组网成本上形成自身优势。

【参考资料】

• [2026-11-15]（《中科曙光万伟：高速互连是破解算力集群规模瓶颈的关键》）IT 之家（界面新闻）
• [2026-09-27]（《央视〈超级工程〉揭秘：曙光 8000 十万颗芯片这样拧成一股绳》）IT 时报
• [2026-07-18]（《首周全负载运行：十万卡级算力集群折射产业演进新方向》）证券时报网
• [2026-07-07]（《从万卡到十万卡，网络互连不再是配角》）中科曙光官网
• [2026-03-17]（《为超大规模智算集群铺就 "算力大动脉"》）新浪财经

【免责声明】

本文内容基于公开会议报道、企业官方资料及媒体采访整理，仅作行业资讯参考与技术交流之用，不构成投资建议、采购建议或技术选型承诺。文中涉及的网络带宽、时延、交换容量、互连规模、成本降幅及训练效率提升等数据均来自企业披露或媒体报道口径，不同测试环境与负载条件下结果可能存在差异，具体性能参数以厂商官方技术文档和实测验证为准；算力集群建设受芯片、网络、存储、散热及调度软件等多重因素影响，读者据此开展工程决策或投资操作所产生的风险与后果，由读者自行承担。