自貢市與清華大學共同推出 ZCube 網路架構,不僅將大型模型推論吞吐量提升 15%,更將網路成本降低三分之一
大型模型推論正在重塑人工智慧基礎設施,而網路架構的創新現已成為釋放硬體潛力的關鍵。2025年9月,智普、裕晨網路與清華大學在網路領域的頂尖會議「ACM SIGCOMM 2025」上,發表了關於 ZCube 網路架構的研究成果。
2026年5月21日,智普宣布已成功將 ZCube 架構部署於 GLM-5.1 編碼生產環境中,並因此獲得顯著的效能提升。 在保持 GPU 硬體、軟體堆疊及應用程式不變的情況下進行的基準測試顯示,ZCube 將交換機和光模組的資本支出降低了 33%,將平均 GPU 推理解決吞吐量提高了 15%,並將首個標記延遲(TTFT P99)縮短了 40.6%。 這項系統層級的突破,在高經濟效益與高性能之間取得了平衡。

目前,隨著長上下文推論與預填充-解碼(PD)分離部署成為業界標準,KV 快取的跨節點傳輸呈現出顯著的不對稱性。 傳統的 ROFT(軌道優化胖樹)架構依賴多層交換機堆疊,受限於靜態拓撲,容易產生局部熱點和 PFC 背壓。這造成了一種結構性瓶頸:總頻寬雖充足,但局部擁塞卻頻繁發生。

為解決此痛點,ZCube 架構摒棄了傳統 Clos 設計的分層堆疊模式。它取消了 Spine 層交換機,轉而採用兩組完全扁平化的交換機,以二部圖互連方式配置,並結合雙埠 NIC 的單軌/多軌混合存取機制。 透過其獨特的路由策略,ZCube 能為任何一對 GPU 保證專屬的最佳路徑,在結構層級實現完美的流量負載平衡,並支援擴展至數萬甚至數十萬張 GPU 的超大規模部署。
在生產環境轉型過程中,Yuchen Network 團隊運用自動化控制與驗證工具,成功克服了佈線與路由策略重建的挑戰,確保叢集升級快速且穩定。目前這座千卡叢集已穩定運行超過兩週。 ZCube 的成功部署標誌著智慧運算基礎設施正從一般互連,轉向由模型流量驅動的系統協作。未來,網路拓撲、通訊函式庫與排程策略的深度整合,將成為進一步提升代幣生產效率並降低整體 MaaS 成本的核心驅動力。
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