AI大模型的爆发式发展，正推动算力行业进入新一轮变革期。从传统CPU到GPU、NPU，各类AI芯片成为市场焦点，中国本土企业借此契机加速崛起。华为、阿里、百度等科技巨头与寒武纪、云天励飞、壁仞科技、摩尔线程等创新企业共同推动芯片性能提升，但单颗芯片算力增长仍难以满足大模型参数指数级扩张的需求。
当前算力系统面临双重挑战：一方面，单台服务器搭载8张GPU卡已难以支撑模型训练，多机并行时又出现CPU、GPU与存储设备间的数据传输拥堵，算力损耗率高达50%；另一方面，不同厂商设备采用差异化通信协议，导致数据在跨设备传输时需经历复杂转换，甚至同一厂商设备在集群扩展时也会出现性能非线性衰减——10个节点理论算力提升10倍，实际可能仅达1倍。
破解这些难题的关键，在于将分散的算力资源整合为协同作战的"超级团队"。华为提出的"超节点"架构与配套技术"灵衢"（UnifiedBus）正是这种系统化思维的体现。该架构将CPU、GPU、NPU及存储设备整合为统一计算单元，而灵衢技术则通过标准化通信协议消除设备间语言障碍，实现算力资源的无缝调度。
灵衢技术的核心突破在于创建了算力领域的"通用语言"。这套协议覆盖从超节点内部到跨集群的所有通信场景，打破传统计算机网络与计算机架构的物理界限。过去数据传输需经历网络层与架构层的双重转换，如同在不同房间间搬运物品需反复开关门；现在灵衢通过底层网络逻辑连接设备、上层架构逻辑管理资源，构建起数据直通的"高速公路"。
在硬件整合层面，华为创新性地打造"超级单一节点"。不同于简单堆砌设备，该架构将各类算力组件通过统一高速总线连接，使交换机等传统网络设备升级为算力协作单元。这种设计实现四大目标：提升异构计算性能、保障系统高可用性、实现内存带宽等资源池化、支持跨厂商组件即插即用。
该技术的工业化落地得益于华为长期积累。自2019年立项以来，研发团队整合了鲲鹏、昇腾等自研芯片的工程经验，经过多轮芯片级与集群级验证。目前灵衢1.0已实现产品化，在兼容现有以太网基础设施的同时，可与各类应用无缝对接。
为推动行业标准建立，华为采取开放策略：全面公开从物理层到事务层的协议规范，并提供第三方验证工具。这种做法打破了以往厂商协议封闭导致的客户绑定困局，使中小厂商也能基于标准协议开发兼容产品。据集群计算总经理透露，技术发布后已有数十家企业主动寻求合作，远超预期。
实际应用数据显示，灵衢技术在特定场景可带来显著性能提升。在AI大模型训练中，超节点互联使通信开销降低20%以上；在数据库场景下，三层资源池化架构使TPCC指标提升20%。这些优化特别适用于需要高并行、强同步的计算任务。
面对超节点规模争议，华为选择以技术储备应对不确定性。基于灵衢2.0底座推出的Atlas 950 SuperCluster（2026年Q4上市）将集成64个超节点，FP8算力达524 EFLOPS，超越当前全球最大集群；2027年Q4发布的Atlas 960 SuperCluster更将达到百万卡级规模，FP8/FP4算力分别达2ZFLOPS和4ZFLOPS。测试表明，Atlas 950 SuperPoD可支持8192张昇腾卡同步运行，训练吞吐达4.91M TPS，推理吞吐达19.6M TPS。
这场算力革命揭示出新的竞争维度：从单芯片性能比拼转向系统效率竞争。灵衢技术通过消除设备间的"语言壁垒"与"协作孤岛"，为行业提供了标准化解决方案。虽然其全面影响尚需时间验证，但这种系统化创新思路，无疑为应对AI算力需求提供了重要方向。
