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了解如何基于真武超节点实例训练模型，部署推理任务
超节点架构
64 卡全带宽互联 · HPN8.0 支持 12 万卡集群
万亿参数模型训推
高带宽、低时延芯片互联，超大规模集群扩展能力
MXFP4 精度支持
新增 MXFP4 精度，兼容 FP8 / BF16 / FP16 / FP32
主流生态兼容
全面兼容主流 AI 生态，业务代码无需修改
最新实例由真武M890芯片提供支持
实例 | efg2.P16EN（810E） | efg3.GP9AS（M890L） | efg3.GP9A（M890P） |
|---|
芯片代际 | 真武 810E（PPU 1.1） | 真武 M890L（PPU 1.5） | 真武 M890P（PPU 1.5） |
显存容量 | 1536 GB | 6144 GB | 9216 GB |
支持精度 | FP32 / BF16 / INT8 | FP32 / FP16 / BF16 / FP8 / MXFP4 | FP32 / FP16 / BF16 / FP8 / MXFP4 |
CPU | 96 核 | 1024 核 | 1024 核 |
内存 | 2 TB | 18.4 TB | 18.4 TB |
本地存储 | 15.36 TB NVMe + 960 GB SATA SSD | 122.88 TB NVMe | 122.88 TB NVMe |
前端网络 | 400 Gbps | 3.2 Tbps | 3.2 Tbps |
Scale-up 卡间互联 | 11.2 TB/s | 51.2 TB/s | 51.2 TB/s |
Scale-out 实例间互联 | 1.6 Tbps | 12.8 Tbps | 12.8 Tbps |
每实例 GPU | 16 卡 | 64 卡 | 64 卡 |
最小售卖单元 | 裸金属（16 卡） | 超节点（64 卡 / 8 节点） | 超节点（64 卡 / 8 节点） |
开服地域 | 北京、杭州、上海、乌兰察布 | 中卫（邀测中） | 乌兰察布（可用区 D），中卫（邀测中） |
超节点架构故障自愈
面向 ICN64 超节点架构，支持故障自愈能力，2^n卡持续可用。
万亿参数MoE模型训推
每卡 144 GB 显存，实例 64 卡共 9,216 GB 显存池，承载万亿参数级模型。
MXFP4 高效推理
新增 MXFP4 精度，相比 BF16 可提供数倍吞吐提升，适用于 LLM 推理、推荐系统等追求极致吞吐的场景。同时兼容 BF16 / FP16 / FP8 / FP32。
主流生态全兼容
T-Head SAIL™ 软件栈（Interface / SDK / OS 三层架构）全面兼容主流 AI 生态，业务迁移零代码修改。PyTorch / vLLM / SGLang / Megatron-LM / DeepSpeed 开箱即用。
覆盖从大模型训练到自动驾驶的全场景 AI 工作负载。
