IT Home ITHome
85

Sản phẩm

Moore Threads ra mắt siêu nút MTT C256: Hợp nhất 256 GPU thành một siêu máy tính duy nhất

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

Tại WAIC 2026, Moore Threads đã giới thiệu siêu nút MTT C256, đột phá giới hạn kết nối mạng để hợp nhất 256 GPU thành một siêu máy tính duy nhất, giúp tối ưu hóa hiệu suất huấn luyện các mô hình AI quy mô lớn.

Bản dịch AI

Theo tin từ IT ngày 20 tháng 7, Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới (WAIC) 2026 đã chính thức khai mạc tại Thượng Hải vào ngày 17 tháng 7. Với chủ đề "Kỷ nguyên Token, Vạn vật Thông minh", Moore Threads đã tham gia triển lãm và giới thiệu hệ thống ba "nhà máy AI" bao gồm: "Nhà máy huấn luyện mô hình, Nhà máy sản xuất token và Nhà máy sản xuất tác nhân thông minh".

Đáng chú ý, tại hội nghị lần này, Moore Threads cũng lần đầu tiên công bố MTT C256 Super Node. Theo giới thiệu, trong quá trình các trung tâm điện toán thông minh tiến hóa lên quy mô siêu lớn, kiến trúc mạng truyền thống đang phải đối mặt với các vấn đề về suy hao băng thông và độ trễ cao do mạng đa tầng gây ra. Thông qua kiến trúc sáng tạo, Moore Threads đã tiên phong tạo ra mạng Scale-up một tầng, cho phép hợp nhất 256 GPU thành một siêu máy tính cấp trung tâm dữ liệu.

Ngoài ra, MTT C256 Super Node áp dụng thiết kế mật độ cao tích hợp tính toán và chuyển mạch, sở hữu ba ưu thế cốt lõi:

Kết nối tối ưu: Phá vỡ giới hạn 64 card của mạng một tầng phổ biến trong ngành, MTT C256 lần đầu tiên hiện thực hóa kết nối toàn diện 256 card trong mạng Scale-up một tầng. Điều này giúp độ trễ giao tiếp giữa các card được nén xuống mức dưới micro giây, hiệu suất sử dụng băng thông được cải thiện đáng kể, tạo ra không gian rộng lớn hơn cho việc tối ưu hóa các chiến lược song song phân tán của các mô hình lớn.

Triển khai mật độ cao: Mật độ GPU trên mỗi tủ rack dẫn đầu ngành, chỉ cần hai tủ rack tiêu chuẩn là có thể đạt được kết nối tốc độ cao Scale-up một tầng cho 256 card, vừa giúp tăng đáng kể mật độ triển khai GPU tại các trung tâm điện toán thông minh, vừa tiết kiệm hiệu quả không gian phòng máy.

Tương thích hệ sinh thái và kỹ thuật: Sử dụng thiết kế node 2U, tương thích hoàn hảo với hệ sinh thái phần cứng và phần mềm điện toán thông minh hiện có, hỗ trợ cụm máy tính mở rộng mượt mà từ quy mô vạn card lên cấp độ hàng trăm nghìn card.

IT ghi nhận, Moore Threads cũng trình diễn tại chỗ nhiều thành tựu "Chip nội địa huấn luyện mô hình nội địa":

Huấn luyện mô hình MoE nghìn tỷ tham số: Dựa trên cụm điện toán thông minh KUAE quy mô vạn card và bộ công cụ huấn luyện AI KUAE (KUAE Training Suite), Moore Threads đã hoàn thành toàn bộ chuỗi huấn luyện mô hình cơ sở MoE-236B từ con số không, với dữ liệu huấn luyện lên tới hơn 25T. Trong điều kiện triển khai quy mô siêu lớn, tỷ lệ thời gian huấn luyện hiệu quả của cụm đạt trên 90%, đường cong tổn thất (loss curve) khi huấn luyện hoàn toàn nhất quán với các dòng card tính toán chủ lưu quốc tế.

Huấn luyện nguyên bản mô hình thế giới đa chiều: Hỗ trợ toàn diện quá trình huấn luyện nguyên bản cho EvoPhys-World, mô hình thế giới 5D toàn cầu đầu tiên của đội ngũ EvoPhys thuộc Đại học Bắc Kinh, với toàn bộ nền tảng được hỗ trợ bởi stack phần mềm MUSA, qua đó kiểm chứng khả năng mở rộng của hệ thống trong các tác vụ tạo hình ảnh phức tạp và mô phỏng vật lý.

Huấn luyện não bộ trí tuệ hiện thân (Embodied AI): Dựa trên khung FlagOS-Robo của Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Bắc Kinh (BAAI), hai bên đã hoàn thành toàn bộ quy trình huấn luyện mô hình não bộ hiện thân tổng quát RoboBrain 2.5 dựa trên cụm nghìn card MTT S5000 của Moore Threads, xác nhận tính khả dụng hiệu quả của cụm năng lực tính toán nội địa trong các kịch bản huấn luyện trí tuệ hiện thân.

Chuyên đề Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026

Thông báo quảng cáo: Các liên kết chuyển hướng bên ngoài trong bài viết (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) được sử dụng để truyền tải thêm thông tin, tiết kiệm thời gian sàng lọc, kết quả chỉ mang tính chất tham khảo. Tất cả các bài viết của IT đều bao gồm thông báo này.

Moore ThreadsMTT C256Siêu máy tínhGPUHạ tầng AI
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ IT Home ITHome. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.