掌互通国产AI算力实现重大突破，两大巨头联手打通“超级大脑”

近日掌互通，商汤大装置SenseCore与昇腾384超节点率先完成全面适配，在功能与性能验证中均达到预期目标。这一合作标志着国产AI算力在系统级协同与工程化落地方面取得关键进展，推动国产高性能计算架构从“可用”真正走向“好用”，为大模型训练与推理提供了更稳定、高效的算力基座。

超节点（SuperPod）作为当前AI算力基础设施的重要形态，通过高速互联将多个NPU/GPU整合为统一计算单元，旨在破解大规模模型训练中的算力协同与通信效率瓶颈。华为昇腾384超节点凭借其“全对等架构”实现跨服务器、跨机柜的系统级资源池化，将CPU、NPU、DPU、存储等组件高速互联，构建出媲美超级计算机的算力密度与带宽能力。

然而，此类大规模异构算力系统也对软件栈、调度能力和系统可靠性提出了极高要求。商汤SenseCore作为全栈AI云原生平台，与华为昇腾团队联合攻关，在调度优化、系统稳定性与故障恢复等方面实现多项行业创新，显著提升超节点在真实场景中的可用性与训练效率。

商汤联合华为昇腾，实现超节点适配多项创新

华为昇腾推出的与此同时，这一全新方案架构，也对软件栈的升级和平台调度优化提出了更高要求，让它能“跑得快、跑得稳”。

作为AI云原生平台，商汤大装置SenseCore致力于为用户提供敏捷、灵活、可靠的全栈AI基础设施服务，以极致性价比推动大模型技术的高效落地与规模化应用。

基于商汤大装置SenseCore与昇腾384超节点的特点，双方团队联合攻关，在调度优化、系统稳定性以及故障恢复等方面提出多项行业创新：

调度优化：在调度能力上，除了支持POD内单机和多机调度、跨POD多机调度、亲和性调度等基础能力，SenseCore平台配合模型并行策略实现了逻辑超节点自动划分，使EP/TP等大通信策略可以充分利用灵衢网络，提升模型训练效率。

跨POD训练稳定性：另外SenseCore团队提交了多个MR修复多POD场景下master/work任务rank乱序问题，从根本上解决了跨POD训练任务概率性失败的问题。

多维度故障检测与恢复：在故障检测能力上覆盖了从服务器硬件、高速互联总线、RoCE网络到任务、进程软硬件多维度检测掌互通，结合检测能力实现Job/Pod/进程多级恢复机制，全面提升昇腾384超节点在训练场景下的可靠性与容错性。

此次商汤大装置SenseCore与昇腾384超节点的成功适配，让多租户、大规模、弹性AI云服务成为可能。未来，双方还将探索更多应用场景，包括大模型推理加速、智能体应用部署、面向垂直行业的大模型训练与推理优化等，进一步加速基于SenseCore的昇腾384超节点在各行各业的应用落地。

商汤科技大装置事业群CTO宣善明表示：“商汤大装置非常重视并深度参与国产化算力生态建设。SenseCore成为首批完成昇腾384超节点适配的AI云平台，不仅得益于SenseCore平台的开放性、完善的功能和丰富的应用实践，更是国产AI基础设施融合发展的重要里程碑。SenseCore通过与昇腾的深度融合，充分释放昇腾算力潜能，为产业界提供更加敏捷、智能、可靠的算力底座，商汤也将在此基础上打造面向各行业的AI解决方案，共同推动千行百业的智能化升级”。

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