贝格富首创一层Scale-up网络256卡全互联，摩尔线程MTT C256超节点为万卡及十万卡级集群夯实底座

近日，2026 世界人工智能大会（WAIC）在上海拉开帷幕。作为国内领先的全功能GPU企业，摩尔线程以“词元时代万物智能”为主题参展，系统展示了“模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂”三大AI工厂。在本次大会上，摩尔线程首次公开展示了其创新的MTT C256超节点，为万卡乃至十万卡级智算中心提供了全新的系统架构与算力底座。

核心焦点：MTT C256超节点硬核亮相

在智算中心向超大规模演进的过程中，传统的网络架构面临着多层网络带来的带宽损耗与高延迟痛点。为此，摩尔线程推出了MTT C256超节点，用创新架构首创了一层Scale-up网络，旨在将256张GPU有效聚合为一台数据中心级超级计算机。

MTT C256超节点采用计算与交换一体化的高密设计，具备三大核心优势：

• 极致互联：突破业界普遍的一层网络64卡限制，MTT C256首次在一层Scale-up 网络中实现256卡全互联。这使得卡间通信延迟被压缩至亚微秒级，带宽利用率显著提升，为大模型分布式并行策略的优化提供了更广阔的空间。

• 高密度部署：单机柜GPU密度领先行业，仅通过两个标准机柜即可实现256卡的一层Scale-up极速互联，在大幅提高智算中心GPU部署密度的同时，有效节省了机房空间。

• 生态与工程兼容：采用2U节点设计，完美兼容现有的智算软硬件生态，支持集群从万卡向十万卡级平滑扩展。

此外，MTT C256超节点在工程化设计上也展现了突出优势。通过高效液冷散热、三盲插设计、完善的RAS（可靠性、可用性、可服务性）机制以及配套的集群管理系统，保障了超节点在大规模部署下的长期稳定运行与便捷维护。

坚实支撑：万卡级实战，“国芯训国模”首秀

除了前沿的超节点展示，摩尔线程还在现场展示了可支撑万卡规模、万亿参数大模型训练的“夸娥”智算底座。作为国产算力基础设施，该底座在超大规模、前沿复杂模型训练中表现出了优秀的系统稳定性与兼容性。

依托这一底座，摩尔线程现场展示了多项标杆级"国芯训国模"成果，向业界有力证明了国产算力在超大规模、前沿复杂模型训练上的底座实力。

• 万亿参数 MoE 模型跑通：依托万卡级夸娥智算集群与夸娥AI训练套件（KUAE Training Suite），摩尔线程完成了从零起步的MoE-236B基础模型的完整训练链路，其训练语料高达25T+。在超大规模部署下，集群有效训练时长占比超过90%，其训练损失曲线与国际主流计算卡高度一致。

• 多维世界模型原生训练：支撑了北京大学EvoPhys团队首个全球5D世界模型EvoPhys-World的全栈原生训练，全程由MUSA软件栈提供底层支撑，验证了系统在复杂视觉生成与物理模拟任务中的扩展性。

• 具身智能大脑训练：依托北京智源研究院FlagOS-Robo框架，双方基于摩尔线程MTT S5000千卡集群，完成了通用具身大脑模型RoboBrain 2.5的全流程训练，验证了国产算力集群在具身智能训练场景中的高效可用性。

这些多元化模型的成功运行与链路验证，表明摩尔线程全功能GPU平台不仅在硬件上实现了性能突破，更在系统稳定性、软件栈兼容性等维度达到了工业生产级的技术要求，能够为万卡及十万卡级超大规模长稳训推集群打造坚实的物理与架构基础。

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