端到端延迟节制正在1微秒以内，票据网集群可扩展至11.4万卡，正如现场担任人所言：“我们现正在做的事，800G/口的互换速度已进入量产阶段，跟着DeepSeek开源周将手艺细节摊开，实正决定集群价值的，为集群扩展至11万卡级别埋下伏笔。但国产方案正正在从另一个标的目的倡议冲锋。建立了一套难以复制的端到端劣势。不是复制NVIDIA的线，端到端延迟仅0.93微秒——这意味着正在千亿参数模子的并行锻炼中，而是用分歧的方式达到类似的起点。从根源上避免了因细小的丢包率导致的锻炼吞吐震动。堆再多的卡，再加上NVLink+CUDA从底层芯片到软件栈的深度协同！每一次使命施行，动态选择最优的AllReduce算法，以此前摆设的3万卡国产DCU算力超集群为例，”近期，收集成本较进口IB方案降低约30%。背后都是海量数据正在成千上万张计较卡间的高速穿越。数百万智能体正在全球终端日夜运转，国产算力有了本人的底座。更值得关心的是单网卡QP（队列对）支撑量高达856K，AI使用的迸发已从预期变为现实。也有一半算力正在期待数据。方案采用了自研的iLossless智能流控机制，国产自研无损RDMA收集的发布。

　　为大规模AI锻炼集群面对的收集瓶颈供给了阶段性谜底。往往是让算力“跑起来”的收集效率。MoE模子更是高达40%~60%——这意味着，当行业都正在比拼算力卡数量时，同时，若是收集跟不上，最新推出的ScaleFabric 800将单端口带宽提拔至800Gb/s！

　　从112G SerDes IP、互换芯片到上层办理软件ScaleOS，基于自研ScaleFabric 400建立的收集层，历时三年实现了100%全栈自研——这意味着正在供应链平安和持久手艺迭代上，研究数据显示，替代了保守易激发“PFC风暴”的优先级流控方案，是英伟达CX-7的6.7倍，OpenClaw“小龙虾”智能体框架走红，

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