Không cần card mạng Nvidia: Giải pháp GPU nội địa Trung Quốc đạt bước tiến lớn về tốc độ và độ trễ

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

19/07/2026 19:50:28 Nguồn: QbitAI

Strange Moore lần đầu ra mắt tại WAIC 2026

Yun Zhong, đưa tin từ Aofeisi

QbitAI | Tài khoản chính thức QbitAI

Từ ngày 17 đến 20 tháng 7, Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới và Hội nghị Cấp cao về Quản trị AI Toàn cầu 2026 (WAIC 2026) đã đồng loạt khai mạc tại 4 địa điểm thuộc 3 khu vực: Triển lãm Thế giới (World Expo), Trương Giang và Bờ Tây (West Bund) tại Thượng Hải.

Với tư cách là nhà cung cấp các sản phẩm và giải pháp kết nối toàn diện (full-stack) cho mạng lưới AI hàng đầu trong ngành, Strange Moore đã có màn ra mắt đầu tiên tại WAIC 2026.

Trong khuôn khổ hội nghị, công ty đã tổ chức thành công diễn đàn "Kết nối thông minh làm động lực, hợp tác cùng tiến bước — Diễn đàn Hệ sinh thái Tiên phong về Mạng lưới AI", tạo ra một nền tảng đối thoại chuyên sâu cho sự đổi mới phối hợp trong hệ sinh thái kết nối mạng lưới AI.

Các tổ chức nghiên cứu và doanh nghiệp nổi tiếng như Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo Thượng Hải, Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông (Quảng Châu), SenseTime, Biren Technology, DataCanvas, Xiwang Technology, Kehua Cloud, TuringQ, Turing Processor cùng nhiều đối tác trong chuỗi cung ứng và khách mời trong ngành đã cùng hội tụ tại đây.

Tại diễn đàn này, sáng kiến cùng xây dựng hệ sinh thái siêu nút (super-node) nội địa đã chính thức được khởi động, đồng thời công bố "Sách trắng về công nghệ CPO (Co-packaged Optics)", qua đó làm nổi bật tầm nhìn chiến lược của Strange Moore trong việc thúc đẩy sự phối hợp toàn ngành.

Ngoài ra, Strange Moore còn mang đến các công nghệ và sản phẩm cốt lõi như giải pháp kết nối siêu nút toàn diện nội địa hóa, bản demo IBGDA (công nghệ giao tiếp trực tiếp giữa GPU nội địa và card mạng RDMA nội địa) được hợp tác phát triển cùng Biren Technology, cùng các thành tựu hợp tác về kết nối quang thế hệ mới. Qua đó, công ty đã trình diễn toàn diện những đột phá kỹ thuật và thành quả hệ sinh thái trong lĩnh vực kết nối mạng lưới điện toán, thể hiện sức mạnh đổi mới tự chủ của hệ sinh thái điện toán AI Trung Quốc trước khán giả toàn cầu.

Ông Tian Mochen, Nhà sáng lập kiêm Chủ tịch của Strange Moore, phát biểu tại diễn đàn rằng: "Chỉ khi kết nối thành rừng, chúng ta mới có thể vững vàng trước gió bão." Chính từ nhận thức sâu sắc về việc "kết nối thành rừng", kể từ khi thành lập, Strange Moore luôn cam kết trở thành người xây dựng và kết nối tích cực cho hệ sinh thái kết nối mạng lưới AI. Chúng tôi hiểu rằng, kết nối mạng là mạch máu then chốt để phá vỡ các ốc đảo điện toán và liên kết các điểm mạnh đơn lẻ thành một hệ thống hiệu quả. Không một doanh nghiệp nào có thể tự mình đi hết toàn bộ chuỗi từ chip tầng dưới đến ứng dụng tầng trên; chỉ khi mở rộng hệ sinh thái, doanh nghiệp mới có thể trở nên mạnh mẽ hơn.

Giải pháp kết nối siêu nút toàn diện nội địa hóa lần đầu ra mắt, khơi thông mạch máu phối hợp cấp hệ thống

Khó khăn cốt lõi mà điện toán nội địa hiện nay đang đối mặt không phải là sự lạc hậu về hiệu năng của từng con chip đơn lẻ, mà là sự mất cân bằng cấu trúc "điểm đơn lẻ mạnh, hệ thống yếu".

Mặc dù hiệu năng của các loại chip liên tục đột phá, nhưng các lớp kết nối trong chip, giữa các chip, giữa các mạng và giữa các cụm đều hình thành hệ thống riêng biệt, thiếu một góc nhìn toàn diện (full-stack) và sự phối hợp cấp hệ thống.

Sự chia cắt kéo dài này dẫn đến việc hiệu năng cấp hệ thống không thể tăng tuyến tính theo số lượng chip, khiến tài nguyên điện toán bị phân mảnh nghiêm trọng.

Trong kỷ nguyên siêu nút lấy kết nối làm trọng tâm, điểm yếu này sẽ bị phóng đại vô hạn.

Strange Moore đã thâm nhập sâu vào lĩnh vực kết nối mạng lưới AI trong thời gian dài, hiện tại danh mục sản phẩm bao phủ các giải pháp toàn diện từ kết nối liên mạng (Scale-Out), kết nối giữa các XPU siêu nút (Scale-Up) đến kết nối quang thế hệ mới.

Trước thực trạng ngành nêu trên, tại WAIC năm nay, giải pháp kết nối siêu nút toàn diện nội địa hóa của Strange Moore đã lần đầu ra mắt. Thông qua tủ rack siêu nút, công ty trình diễn trực quan bước nhảy vọt của hạ tầng điện toán AI nội địa từ "đột phá chip đơn lẻ" sang "tối ưu hóa phối hợp cấp hệ thống", cung cấp nền tảng kết nối toàn diện tự chủ và có thể kiểm soát cho việc xây dựng các cụm điện toán AI nội địa quy mô lớn.

Ông Zhu Jundong, Đồng sáng lập kiêm Phó chủ tịch phụ trách sản phẩm và giải pháp của Strange Moore, chỉ ra rằng giá trị cốt lõi của bộ giải pháp toàn diện này nằm ở việc cung cấp một hạ tầng cấp hệ thống có thể tiến hóa, phối hợp và không bị ràng buộc cho điện toán AI nội địa. Các nhà sản xuất chip có thể xây dựng hệ thống siêu nút linh hoạt dựa trên nền tảng thống nhất, các ứng dụng tầng trên có thể đạt được khả năng mở rộng ngang một cách liền mạch, giúp hệ sinh thái công nghiệp chuyển từ trạng thái "tự chiến đấu" sang "hợp lực đột phá". Điện toán nội địa đang ở thời điểm lịch sử then chốt, kết nối không còn là vai phụ mà là mạch máu quyết định hiệu năng tổng thể của hệ thống. Strange Moore sẵn sàng dùng công nghệ kết nối toàn diện mở và hiệu quả để trải đường cho tương lai của ngành công nghiệp AI nội địa.

IBGDA DEMO: Sự phối hợp chuyên sâu giữa GPU nội địa và card mạng RDMA

Giải pháp toàn diện nêu trên bao phủ nhiều cấp độ từ kết nối trong chip đến kết nối liên mạng, và một trong những minh chứng kỹ thuật có ý nghĩa thực tiễn nhất chính là giao tiếp trực tiếp giữa GPU nội địa và card mạng RDMA nội địa — đây chính là giải pháp IBGDA mà Strange Moore và Biren Technology cùng trình diễn.

Trong quá trình huấn luyện hoặc suy luận điển hình của mô hình MoE, giao tiếp song song giữa các chuyên gia bao gồm hai giai đoạn cốt lõi (Dispatch và Combine), mỗi giai đoạn đều liên quan đến lượng lớn trao đổi dữ liệu hạt nhỏ.

Trong giao tiếp liên nút truyền thống, GPU phải thông qua CPU để chuyển tiếp lệnh, từ đó gây ra độ trễ bổ sung và tiêu tốn tài nguyên CPU.

Công nghệ IBGDA giúp giảm đáng kể thời gian chờ đợi chuyển tiếp lệnh bằng cách bỏ qua khâu xử lý của CPU, giải phóng hoàn toàn ưu thế về thông lượng của hàng loạt luồng (thread) trong tính toán song song của GPU, mang lại lợi ích kép là tăng thông lượng và giảm độ trễ trong các kịch bản giao tiếp All-to-All.

Trong việc đối chiếu giữa các giải pháp quốc tế và nội địa, NVIDIA nhờ sự phối hợp chuyên sâu giữa GPU và dòng card mạng ConnectX đã tiên phong hiện thực hóa giải pháp IBGDA, cung cấp khả năng giao tiếp nhạy cảm với độ trễ cho các kịch bản suy luận AI quy mô lớn.

Để các cụm nội địa đạt được năng lực tương đương, GPU nội địa cần đáp ứng hỗ trợ lập trình kiểu NVSHMEM và thư viện giao tiếp NCCL mới nhất, cũng như các thư viện giao tiếp tập thể như DeepEP, đồng thời phải hoàn thiện việc thích ứng với card mạng RDMA nội địa ở cả cấp độ phần mềm và phần cứng mới có thể đạt được giao tiếp hiệu quả từ GPU trực tiếp đến card mạng.

Tuy nhiên, hiện tại việc hỗ trợ IBGDA của GPU nội địa chủ yếu dừng lại ở mức thích ứng với card mạng NVIDIA, các trường hợp triển khai quy mô lớn GPU nội địa trực tiếp đến card mạng RDMA nội địa vẫn còn tương đối hiếm, khâu này trở thành điểm yếu hạn chế việc nâng cao hiệu suất giao tiếp của các cụm nội địa hóa.

Tình trạng này đang dần bị phá vỡ. Strange Moore đã ra mắt engine RDMA ASIC 400G kênh đơn, được thiết kế dựa trên kiến trúc nền tảng Kiwi SNIC 800G, đã hoàn thành phát triển phối hợp phần mềm và phần cứng, tương thích với thư viện giao tiếp tập thể được tối ưu hóa cho mô hình MoE (đối chiếu với DeepEP) và hỗ trợ nguyên bản cơ chế IBGDA (GPU trực tiếp khởi tạo giao tiếp).

Tại hội nghị WAIC lần này, Strange Moore đã hợp tác cùng Biren Technology trình diễn giải pháp IBGDA cho phép GPU nội địa giao tiếp trực tiếp với card mạng RDMA nội địa.

Nền tảng thử nghiệm IBGDA Demo này đối chiếu với dữ liệu thử nghiệm IBGDA của NVIDIA và kết quả thực tế đạt mức tương đương.

Kết quả thử nghiệm cho thấy: IBGDA so với IBRC truyền thống thể hiện ưu thế vượt trội trong các kịch bản gói tin nhỏ, tần suất cao và đồng bộ mạnh.

Băng thông tin nhắn nhỏ đơn lẻ tăng vọt, thông lượng gửi gói tin nhỏ thô và gửi gộp đều đạt bước nhảy vọt về chất; độ trễ giao tiếp All-to-All giảm đáng kể, cải thiện gần gấp đôi.

Đặc biệt quan trọng là, "hình phạt gói tin nhỏ" (small packet penalty) vốn khiến độ trễ tin nhắn nhỏ trong các giải pháp truyền thống vượt xa tin nhắn lớn đã bị loại bỏ hoàn toàn.

Cần nhấn mạnh rằng giải pháp này được xây dựng dựa trên hệ sinh thái Ethernet mở, kế thừa ưu thế triển khai linh hoạt và chi phí có thể kiểm soát của Ethernet, đồng thời cung cấp cho các cụm điện toán nội địa một lựa chọn mạng Scale-Out vừa có hiệu năng cao vừa có tính tự chủ.

Bản trình diễn hợp tác này có hàm lượng kỹ thuật rất cao, thông qua sự phối hợp chuyên sâu giữa phần mềm và phần cứng, bỏ qua các bước chuyển đổi giao thức rườm rà, giúp giảm đáng kể độ trễ giao tiếp và nâng cao rõ rệt hiệu suất xử lý tổng thể của cụm suy luận AI.