昇腾超节点交付方案

版本：V1.0
日期：2026年5月
适用产品：Atlas 900 A3 SuperPoD / CloudMatrix 384 / Atlas 800I A3

1. 项目概述

1.1 项目背景

超节点架构已成为AI基础设施建设的业界共识和主流选择。面对大模型从生成式AI向Agentic AI演进的趋势，MoE架构、百万级序列长度、多Agent调用等新需求对算力基础设施提出了前所未有的挑战。昇腾超节点通过系统级创新，实现超大带宽、超低时延、内存统一编址三大核心能力，成为万亿参数大模型训练与推理的理想底座。

截至2025年9月，昇腾384超节点累计部署量已突破300套，服务20多家客户。

1.2 交付目标

**超大规模AI算力集群建设，满足大模型训练、高并发推理、多模态AIGC等业务场景需求
实现超节点核心技术指标：784GB/s通信带宽、200ns通信时延、48TB统一显存编址
构建完整的软件栈生态，支持主流AI框架与模型无缝迁移
建立标准化验收体系，确保集群稳定运行与业务连续

1.3 适用场景

场景类型	典型应用	推荐配置
大模型训练	LLM预训练、MoE模型训练、多模态训练	384卡超节点起步
高并发推理	在线推理服务、Agent服务、RAG检索	64/128卡灵活配置
强化学习	RLHF、后训练、对齐	弹性扩缩容架构
多模态AIGC	文生图、视频生成、3D生成	灵活算力调度

2. 系统架构设计

2.1 超节点核心架构

2.1.1 物理拓扑结构

                    ┌─────────────────────────────────────────┐
                    │          Scale-Up 交换层 (4机柜)         │
                    │  16800台模块化交换机 扁平化拓扑  │
                    └─────────────┬───────────────────┘
                                  │
         ┌────────────────────────┼────────────────────────┐
         │                        │                        │
┌────────▼───────┐   ┌────────▼───────┐   ┌────────▼───────┐
│  计算机柜01-04 │   │  计算机柜05-08 │   │  计算机柜09-12 │
│  32卡/柜 × 4柜 │   │  32卡/柜 × 4柜 │   │  32卡/柜 × 4柜 │
└──────────────────┘   └──────────────────┘   └──────────────────┘
                                                    
总计：12个计算机柜 + 4个交换机柜 = 16机柜完整超节点
      384张昇腾910C芯片全互联

2.1.2 核心技术指标

指标项	CloudMatrix 384	对比传统方案	提升倍数
总算力 (BF16)	307 PFLOPS	-	-
通信带宽	784 GB/s	50 GB/s	15倍
通信时延	200 ns	2 μs	降低10倍
单机显存容量	48 TB	512 GB	94倍
HBM总容量	49.2 TB	-	3.6倍(vs GB200)
总内存带宽	1229 TB/s	-	2.1倍(vs GB200)
总功率	559.4 kW	-	-

2.1.3 互联技术方案

**灵衢总线全光互联架构：

每颗昇腾910C芯片配置7个400G光收发器
堆叠设计实现2800 Gbit/s Scale-Up带宽
全集群配置6912个400G光模块（5376个Scale-Up + 1536个Scale-Out）
单层扁平化拓扑，极致降低通信延迟

2.2 机柜布局设计

2.2.1 标准384超节点机柜配置

机柜类型	数量	单柜配置	功能说明
计算机柜	12	32张昇腾910C / 柜	提供AI算力
Scale-Up交换柜	4	高密度400G交换机	实现芯片全互联
存储机柜	2	分布式存储节点	训练数据与模型存储
管理机柜	1	管理/监控/登录节点	集群管控
总计	19	-	完整超节点集群

2.2.2 机房要求

项目	最低要求	推荐配置
机柜规格	标准42U机柜	48U高密度机柜
单柜供电	20kW	30kW
冷却方式	风冷或液冷	LAAC风液混合散热
网络布线	结构化布线	预端接光缆
承重要求	1000kg/㎡	1200kg/㎡

2.3 网络架构

2.3.1 三层网络架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    业务接入层                         │
│           100G Ethernet，业务访问与管理流量               │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
│                    Scale-Out层                        │
│           400G RoCEv2，超节点间互联                    │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
│                    Scale-Up层                         │
│           全光互联，384芯片全互联                          │
│           单级无阻塞，200ns极致时延                       │
└───────────────────────────────────────────────────────┘

2.3.2 网络关键技术

Scale-Up网络：单层全互联架构，实现任意两颗芯片间一跳可达
Scale-Out网络：Fat-Tree拓扑，支持超节点线性扩展至万卡级别
RoCEv2无损网络：PFC + ECN 流量控制
智能网卡卸载：通信协议卸载，释放CPU算力

3. 详细实施方案

3.1 实施阶段划分

阶段	主要工作	工期	交付物
**阶段一：前期准备	环境勘测、方案确认、物资进场	2周	环境勘测报告、实施方案
**阶段二：硬件部署	机柜安装、布线、硬件上架	3周	硬件安装报告、布线验收报告
**阶段三：软件部署	OS、驱动、固件、平台软件	2周	软件部署手册、配置文档
**阶段四：联调测试	性能测试、功能验证、稳定性测试	3周	测试报告、性能基准
**阶段五：验收交付	正式验收、文档交付、知识转移	1周	验收报告、运维手册
总计	-	11周	-

3.2 硬件部署流程

3.2.1 机柜安装标准

**机柜定位与固定
- 按机房布局图精确定位
- 机柜水平调节：误差≤1mm
- 机柜接地：接地电阻≤4Ω
**服务器上架
- 采用8U机框正交盲插架构
- 导轨安装，确保服务器承重分布均匀
- 标签规范：设备名称、位置、IP、资产编号
**布线规范 | 线缆类型 | 布线路由 | 弯曲半径 | 标签规范 | |---------|---------|---------|---------| | 光纤 | 上走线 | ≥30mm | 两端标记源目端口 | | 铜缆 | 下走线 | ≥20mm | 两端标记源目端口 | | 电源线 | 独立路由 | - | A/B路独立标记 |

3.2.2 光模块部署

400G光模块数量：6912个/384卡超节点
统一品牌与型号，确保兼容性
光功率预算：发送端-1~+3dBm，接收端>-10dBm
误码率：≤1e-12

3.3 硬件验收检查项

3.3.1 服务器硬件检查

bash

# 设备识别检查
npu-smi info

# 硬件健康状态检查
npu-smi info -t health

# 温度检查
npu-smi info -t temp

# 功耗检查
npu-smi info -t power

# 固件版本检查
npu-smi info -t version

3.3.2 网络连通性检查

bash

# 网卡状态检查
ibdev2netdev
ibstatus

# 带宽测试
ib_write_bw -d mlx5_0 -a
ib_read_bw -d mlx5_0 -a

# 延迟测试
ib_write_lat -d mlx5_0 -a
ib_read_lat -d mlx5_0 -a

# RoCE无损网络验证
ping -f -s 65507 <对端IP>

4. 软件栈部署指南

4.1 软件栈架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                业务应用层                                     │
│  MindIE Motor / 训练框架 / 推理服务 / 行业应用          │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                框架适配层                                    │
│  MindSpore 3.0 / PyTorch / TensorFlow               │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                CANN 6.0 计算架构                        │
│  算子库 / 图编译 / 通信库 / 调优工具                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                驱动与固件层                                  │
│  NPU Driver / Firmware / MCU / HDK                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                操作系统层                                │
│  EulerOS / Kylin / Ubuntu 认证发行版                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

4.2 操作系统与驱动部署

4.2.1 OS选型与配置

推荐操作系统

EulerOS 2.0 SP10 / SP11
Kylin V10 SP3
Ubuntu 20.04.4 LTS / 22.04 LTS

**内核版本要求

kernel >= 4.19.90
glibc >= 2.28
gcc >= 7.3.0

4.2.2 驱动安装流程

bash

# 1. 依赖检查
rpm -qa | grep -E "(gcc|cmake|python3|glibc)

# 2. 创建运行用户与用户组
groupadd ascend_group
useradd -g ascend_group -d /home/ascend_user -m -s /bin/bash ascend_user

# 3. 驱动安装（首次安装：驱动→固件顺序
./Ascend-hdk-910c-npu-driver_x.x.x_linux-aarch64.run --full

# 4. 固件安装
./Ascend-hdk-910c-npu-firmware_x.x.x.run --full

# 5. 驱动加载验证
npu-smi info

4.2.3 版本兼容性矩阵

驱动版本	固件版本	CANN版本	备注
V23.0.rc1	>= 6.4.0.5.220	6.0.RC1	910C推荐
V22.0.4	>= 6.3.0.5.210	6.0.3	稳定版

严格遵循版本配套关系，避免兼容性问题

4.3 CANN 6.0 部署

4.3.1 CANN组件清单

组件	功能	必选/可选
Ascend-CANN-Toolkit	开发套件	必选
Ascend-CANN-NNRT	离线推理引擎	必选
Ascend-CANN-TFPlugin	TensorFlow插件	依框架
Ascend-CANN-PyTorchPlugin	PyTorch插件	依框架
Ascend-Toolbox	工具集	必选

4.3.2 安装流程

bash

# 1. 安装Toolkit（开发环境
./Ascend-cann-toolkit_x.x.x_linux-aarch64.run --install-path=/usr/local/Ascend --install

# 2. 安装NNRT（推理/训练运行环境
./Ascend-cann-nnrt_x.x.x_linux-aarch64.run --install

# 3. 框架插件
./Ascend-cann-tfplugin_x.x.x_linux-aarch64.run --install
./Ascend-cann-pytorchplugin_x.x.x_linux-aarch64.run --install

# 4. 环境变量配置
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

4.4 MindSpore 3.0 部署

bash

# 安装MindSpore
pip install mindspore==3.0.0

# 验证安装
python -c "import mindspore; mindspore.run_check()"

4.5 容器化部署（MindIE Motor）

4.5.1 前置依赖组件

Volcano 调度器
Ascend Device Plugin
Ascend Docker Runtime
Ascend Operator (enableGangScheduling=true)
ClusterD / NodeD 集群管理组件

4.5.2 MindIE Motor 部署架构

MindIE Motor采用微服务架构，支持推理服务容器化部署、故障重调度、弹性扩缩容：

组件	实例数	NPU需求	功能
MS Controller	1-2	否	任务管控
MS Coordinator	1-2	否	调度协调
MindIE Server (Prefill)	x	是	预填充处理
MindIE Server (Decode)	y	是	解码生成

4.5.3 AscendJob 部署示例

yaml

# controller.yaml
apiVersion: mindxdl.gitee.com/v1
kind: AscendJob
metadata:
  name: deepseek-v4-controller
  labels:
    app: mindie-ms
    jobID: deepseek-v4-001
spec:
  replicaSpecs:
    - replicas: 1
      template:
        spec:
          containers:
            - name: controller
              image: mindie-ms:v1.0
              resources:
                requests:
                  cpu: "16"
                  memory: 32Gi
              command: ["/start_controller.sh"]
          restartPolicy: Never

5. 性能验收标准

5.1 验收测试体系

验收测试覆盖四大维度、多级验证体系，参考《华为384超节点验收白皮书标准：

测试维度	测试项	验收标准
硬件基础	芯片算力、CPU算力、存储IO、网络带宽	达到设计指标
模型训练	多机训练线性加速比、收敛性验证	线性加速比≥0.85
模型推理	吞吐、时延、并发能力	DeepSeek 671B性能提升9.2%+
稳定性	72小时长时间运行稳定性	无故障运行

5.2 硬件基准测试

5.2.1 单卡算力测试

bash

# 使用ascend-dmi工具进行算力测试
ascend-dmi -f -i 0

**验收指标（昇腾910C）：

FP16算力：≥32 TFLOPS
BF16算力：≥32 TFLOPS
INT8算力：≥256 TOPS

5.2.2 集合通信性能测试

测试项	指标要求
AllReduce带宽	≥700 GB/s (384卡聚合）
AllReduce时延	≤200 ns
AlltoAll带宽	符合设计规格
线性加速比	≥0.90 (384卡规模

5.2.3 存储性能测试

使用FIO工具进行：

顺序读带宽：≥3000 MB/s
随机读IOPS：≥30000
顺序写带宽：≥2000 MB/s

5.3 模型训练验收

5.3.1 基准模型测试矩阵

模型	参数量	测试规模	验收指标
Qwen3-7B	7B	8节点	线性加速比≥0.85
Qwen3-72B	72B	32节点	线性加速比≥0.80
DeepSeek-V3	671B	128节点	线性加速比≥0.75

5.3.2 训练性能参考

**DeepSeek-R1 70B训练性能：

迭代速度：vs H100集群提升1.8倍（CloudMatrix 384实测）
训练吞吐：tokens/秒达到设计目标
收敛性：loss曲线与GPU一致

5.4 推理性能验收

5.4.1 推理基准测试

模型	配置	输入长度	单卡吞吐(TPS)	TPOT
DeepSeek V4-Pro	昇腾950PR	8K	4700	~20ms
DeepSeek V4-Flash	昇腾950PR	8K	1600	~10ms
DeepSeek V4-Flash	64卡超节点大EP	8K/1K	2000+	持续优化

5.4.2 关键优化技术验证

✅ 动态CP/DP技术：变长序列场景吞吐提升40%+
✅ Prefill动态调度技术：资源利用率最大化
✅ 百万级上下文长度支持
✅ 专家并行(EP)优化

5.5 稳定性测试

测试项	时长	通过标准
连续运行测试	72小时	0故障、性能无衰减
故障注入测试	-	故障隔离、自动恢复
压力测试	24小时	系统稳定、无宕机
长时间满载运行	7天	ECC错误率<1e-15

6. 运维与保障体系

6.1 监控体系

6.1.1 监控架构

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│              监控大盘 (Grafana)                   │
│  硬件状态 / 性能指标 / 业务监控 / 告警             │
└──────────────────┬──────────────────────────────┘
                   │
┌──────────────────▼──────────────────────────────┐
│              数据存储 (Prometheus + InfluxDB)         │
└──────────────────┬──────────────────────────────┘
                   │
┌──────────────────▼───────────────────────────────┐
│ 采集层：npu-exporter / node-exporter / 日志采集    │
└───────────────────────────────────────────────────┘

6.1.2 关键监控指标

**硬件健康类

NPU芯片温度、功耗、利用率
显存占用、HBM带宽
ECC错误计数
风扇、电源状态
光模块功率、误码率

**性能类

训练/推理吞吐、迭代速度
通信带宽利用率
存储IO性能
网络延迟

**业务类

任务成功率
队列等待时间
资源利用率

6.2 告警策略

告警级别	响应时间	通知方式	典型场景
P1 紧急	15分钟	电话+短信+邮件	硬件故障、集群不可用
P2 高	30分钟	短信+邮件	性能严重下降、节点故障
P3 中	2小时	邮件	资源告警、性能下降
P4 低	24小时	邮件	预警信息、容量告警

6.3 日常运维流程

6.3.1 日常检查清单

频率	检查项	工具/方法
每日	NPU健康状态检查	`npu-smi info`
每日	集群资源利用率	监控大盘
每日	告警汇总分析	告警系统
每周	固件/驱动版本检查	版本管理
每周	性能基线对比	性能报表
每月	硬件深度健康巡检	全面巡检工具
每月	容量规划分析	容量报告

6.3.2 故障处理流程

故障发现：监控告警、用户反馈
故障定位：日志分析、诊断工具
故障隔离：节点隔离、任务重调度
故障修复：硬件更换、软件修复
验证恢复：功能验证、性能验证
根因分析：问题复盘、预防措施

7. 项目进度计划

7.1 详细甘特图（11周实施计划

周次: 1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11
     ─────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┼─────
准备: ██████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
硬件: ░░█████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
软件: ░░░░░░░░███████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
测试: ░░░░░░░░░░░░░░█████████████████░░░░░░░░░░░
验收: ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░█████████████

7.2 里程碑节点

里程碑	时间节点	交付内容
M1：项目启动会	第1周初	项目计划、分工界面确认
M2：环境验收通过	第2周末	机房环境验收报告
M3：硬件部署完成	第5周末	硬件安装验收
M4：软件部署完成	第7周末	软件栈部署完成
M5：性能测试通过	第9周末	性能测试报告
M6：正式验收交付	第11周末	验收通过、项目交付

8. 风险管理

8.1 技术风险

风险项	风险等级	影响	应对措施
硬件到货延迟	中	项目延期	提前备货、建立缓冲期
兼容性问题	中	功能异常	严格版本配套、预验证
性能不达预期	高	业务影响	性能优化团队支持、提前调优
机房环境不满足	中	无法部署	前期勘测、环境整改
光模块兼容性	低	通信异常	统一采购、批量验证

8.2 项目管理风险

风险项	应对措施
需求变更	变更管理流程、影响评估
人员流失	知识转移、文档完备、备份机制
沟通不畅	定期例会、周报机制、 escalation
质量问题	多轮验证、QA检查、验收把关

8.3 应急预案

场景	预案措施
硬件故障	备件池、快速更换流程
软件故障	版本回滚、快速恢复
集群故障	容灾备份、快速重建
性能下降	性能分析、快速定位、优化方案

附录A：参考文档

《Atlas 900 A3 SuperPoD 产品文档
《昇腾384超节点验收白皮书》
《CANN 6.0 开发指南
《MindIE Motor 开发指南》
《DeepSeek V3/R1 昇腾部署最佳实践》

**文档结束

昇腾超节点交付方案 ​

目录 ​

1. 项目概述 ​

1.1 项目背景 ​

1.2 交付目标 ​

1.3 适用场景 ​

2. 系统架构设计 ​

2.1 超节点核心架构 ​

2.1.1 物理拓扑结构 ​

2.1.2 核心技术指标 ​

2.1.3 互联技术方案 ​

2.2 机柜布局设计 ​

2.2.1 标准384超节点机柜配置 ​

2.2.2 机房要求 ​

2.3 网络架构 ​

2.3.1 三层网络架构 ​

2.3.2 网络关键技术 ​

3. 详细实施方案 ​

3.1 实施阶段划分 ​

3.2 硬件部署流程 ​

3.2.1 机柜安装标准 ​

3.2.2 光模块部署 ​

3.3 硬件验收检查项 ​

3.3.1 服务器硬件检查 ​

3.3.2 网络连通性检查 ​

4. 软件栈部署指南 ​

4.1 软件栈架构 ​

4.2 操作系统与驱动部署 ​

4.2.1 OS选型与配置 ​

4.2.2 驱动安装流程 ​

4.2.3 版本兼容性矩阵 ​

4.3 CANN 6.0 部署 ​

4.3.1 CANN组件清单 ​

4.3.2 安装流程 ​

4.4 MindSpore 3.0 部署 ​

4.5 容器化部署（MindIE Motor） ​

4.5.1 前置依赖组件 ​

4.5.2 MindIE Motor 部署架构 ​

4.5.3 AscendJob 部署示例 ​

5. 性能验收标准 ​

5.1 验收测试体系 ​

5.2 硬件基准测试 ​

5.2.1 单卡算力测试 ​

5.2.2 集合通信性能测试 ​

5.2.3 存储性能测试 ​

5.3 模型训练验收 ​

5.3.1 基准模型测试矩阵 ​

5.3.2 训练性能参考 ​

5.4 推理性能验收 ​

5.4.1 推理基准测试 ​

5.4.2 关键优化技术验证 ​

5.5 稳定性测试 ​

6. 运维与保障体系 ​

6.1 监控体系 ​

6.1.1 监控架构 ​

6.1.2 关键监控指标 ​

6.2 告警策略 ​

6.3 日常运维流程 ​

6.3.1 日常检查清单 ​

6.3.2 故障处理流程 ​

7. 项目进度计划 ​

7.1 详细甘特图（11周实施计划 ​

7.2 里程碑节点 ​

8. 风险管理 ​

8.1 技术风险 ​

8.2 项目管理风险 ​

8.3 应急预案 ​

附录A：参考文档 ​

昇腾超节点交付方案

目录

1. 项目概述

1.1 项目背景

1.2 交付目标

1.3 适用场景

2. 系统架构设计

2.1 超节点核心架构

2.1.1 物理拓扑结构

2.1.2 核心技术指标

2.1.3 互联技术方案

2.2 机柜布局设计

2.2.1 标准384超节点机柜配置

2.2.2 机房要求

2.3 网络架构

2.3.1 三层网络架构

2.3.2 网络关键技术

3. 详细实施方案

3.1 实施阶段划分

3.2 硬件部署流程

3.2.1 机柜安装标准

3.2.2 光模块部署

3.3 硬件验收检查项

3.3.1 服务器硬件检查

3.3.2 网络连通性检查

4. 软件栈部署指南

4.1 软件栈架构

4.2 操作系统与驱动部署

4.2.1 OS选型与配置

4.2.2 驱动安装流程

4.2.3 版本兼容性矩阵

4.3 CANN 6.0 部署

4.3.1 CANN组件清单

4.3.2 安装流程

4.4 MindSpore 3.0 部署

4.5 容器化部署（MindIE Motor）

4.5.1 前置依赖组件

4.5.2 MindIE Motor 部署架构

4.5.3 AscendJob 部署示例

5. 性能验收标准

5.1 验收测试体系

5.2 硬件基准测试

5.2.1 单卡算力测试

5.2.2 集合通信性能测试

5.2.3 存储性能测试

5.3 模型训练验收

5.3.1 基准模型测试矩阵

5.3.2 训练性能参考

5.4 推理性能验收

5.4.1 推理基准测试

5.4.2 关键优化技术验证

5.5 稳定性测试

6. 运维与保障体系

6.1 监控体系

6.1.1 监控架构

6.1.2 关键监控指标

6.2 告警策略

6.3 日常运维流程

6.3.1 日常检查清单

6.3.2 故障处理流程

7. 项目进度计划

7.1 详细甘特图（11周实施计划

7.2 里程碑节点

8. 风险管理

8.1 技术风险

8.2 项目管理风险

8.3 应急预案

附录A：参考文档