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當大模型進入十萬億參數、長序列、稀疏化和非規則結構并行發展的階段，AI算力基礎設施正在發生一次根本性變化：從傳統服務器集群，演進為以高速互聯為核心的超節點架構。
2025年12月25日，昇思人工智能框架峰會在杭州召開。大會以“昇思MindSpore為超節點而生的AI框架”為主題，來自產業界、學術界和開源社區的多位嘉賓，從不同角度給出了一個共同判斷：AI基礎設施已經進入超節點時代，而AI框架正站在范式切換的臨界點上。
超節點不再只是多臺服務器的簡單堆疊，而是通過高速互聯，在邏輯層面“像一臺機器一樣學習、思考和推理”，具備資源池化、對等架構與網絡拓撲分層多樣的特征。
昇思MindSpore開源社區技術委員會主席金雪鋒在演講中指出，大模型的演進正在同時帶來三重挑戰：
一是模型規模持續增長，片上內存壓力急劇上升；
二是模型結構從單一語言模型走向全模態，子模型組合更加復雜、不規則；
三是訓推范式趨于異構，訓練、推理與Agent運行需要協同編排。
金雪鋒說，正是這些變化，推動AI基礎設施從“服務器集群時代”邁入“超節點時代”，AI框架將迎來新的架構范式。
昇思MindSpore給出的答案是，把超節點當作一臺“超級計算機”，在框架層面統一編程和調度，而不是讓開發者直接面對復雜的集群拓撲和并行細節。
這一判斷，也成為昇思MindSpore提出“為超節點而生”的核心邏輯起點。
“很多人聽過超節點，但并不真正理解超節點?！?/p>
在峰會之后的媒體溝通會上，現任昇思MindSpore開源社區理事長王紫東強調這一點。
在他的解釋中，超節點并不是簡單地把更多NPU卡堆在一起，而是通過超高帶寬互聯，讓大量計算單元在邏輯層面形成一個高度耦合的整體。卡與卡之間不再是“慢速通信的鄰居”，而是隨時可調度的數據通路。
這一變化，直接服務于一個現實需求：模型太大了，大到必須極致并行。
當模型被切分到數百、數千張卡上時，真正的瓶頸已經不再是算力本身，而是：
? 數據什么時候該在哪一張卡上
? 狀態何時遷移
? 通信與計算如何重疊
? 并行策略如何隨模型結構變化而調整
“硬件的性能上限提高了，但如果軟件跟不上，性能是用不出來的。”王紫東直言，超節點越強，對AI框架的要求反而越高。
昇思MindSpore提出了一個清晰而激進的定位——
把復雜留給自己，把簡單留給開發者。
在傳統集群時代，開發者往往需要手動理解并行策略、通信模式和硬件拓撲，而在超節點時代，這種模式已經不可持續。集群拓撲越來越復雜，節點規模越來越大，如果復雜性繼續外溢到開發層，開發效率和穩定性將迅速崩塌。
MindSpore的選擇，是讓AI框架本身承擔更多系統級責任，其目標，是讓開發者在超節點復雜算力環境中仍能保持“類單機”的開發體驗，而HyperParallel架構正是實現這一目標的關鍵。
金雪鋒在峰會上系統拆解了HyperParallel的三項關鍵能力。
首先是 HyperOffload。
隨著模型規模持續擴大，片上內存容量成為制約訓練和推理的重要瓶頸。HyperOffload通過實現計算與狀態分離，利用超節點的池化存儲能力，將模型狀態卸載到遠端內存中，從而釋放片上資源。在實際應用中，MindSpore給出的數據是：訓練性能提升20%以上，推理支持的序列長度提升70%以上，這不是簡單的“搬數據”，而是對計算時序的精確調度。
其次是 HyperMPMD。
SPMD曾經是AI并行的黃金標準，但在多模態、強化學習、Agent 等場景下，它開始顯得僵硬。HyperMPMD推動并行從 “所有節點做同一件事”，走向 “不同節點做不同任務”，這種 MPMD 模式，充分利用了超節點對等互聯的優勢，讓通算并發成為常態，在相關場景中，算力利用率可提升 15% 以上。
第三是 HyperShard。
在傳統命令式并行編程中，算法、并行策略與集群架構高度耦合，新模型一旦出現，往往需要對并行方案進行大規模重構。HyperShard引入聲明式并行編程方式，將算法與并行策略解耦，同時屏蔽底層超節點網絡拓撲的復雜性。金雪鋒表示，在這一模式下，新算法的并行化改造時間可以壓縮到1天以內，并行策略調優從“天級”縮短至“小時級”。
從HyperOffload到HyperMPMD，再到HyperShard，昇思MindSpore的目標并非單點性能提升，而是讓超節點的復雜性由框架消化，而不是由開發者承擔。
MindSpore為什么“突然變好用了”？
現任昇思MindSpore開源社區理事長王紫東并沒有從性能參數或功能列表切入，而是給出了一個并不“市場化”的判斷標準——社區Issue的自閉環率。
在他看來，一個健康的AI框架社區，并不是依賴官方不斷“救火”，而是開發者之間能夠圍繞問題展開討論，自主定位原因、提交修復，并通過PR形成持續正反饋。“問題能不能在社區內部被解決，往往比解決得有多快更重要?！蓖踝蠔|說。
也正是在這一意義上，他將MindSpore五年來最重要的成果，歸結為兩個字：社區。
華為于2020年3月28日正式開源昇思MindSpore。五年來，這一社區逐步形成規模效應：覆蓋全球156個國家和地區，累計下載量超過1300萬次，代碼合入量超過12萬次，核心貢獻開發者超過5.2萬人，并聯合2000多家社區伙伴，孵化出3100多個行業應用。
這些數字本身并不新鮮，但它們背后所指向的，是一條已經被反復驗證的路徑——自主AI框架并非封閉體系，而可以通過開放協作，形成持續演進的技術能力。
時任昇思MindSpore開源社區理事長丁誠在峰會上表示，昇思始終堅持開放治理，踐行“共建、共治、共享”的社區理念。一方面持續推進框架技術演進，另一方面也通過課程、競賽和工程實踐，支持AI人才從入門到深度參與開源生態，逐步成長為產業中的中堅力量。
當這種社區能力與超節點架構結合時，其價值開始在真實工程場景中顯現。
中國工程院院士、中國商飛首席科學家吳光輝在演講中介紹，中國商飛上海飛機設計研究院基于昇思MindSpore框架，推出了民機超臨界翼型氣動設計智能體“御風·智翼”，構建了基于工程經驗的超臨界翼型智能一站式解決方案。
吳光輝指出，大飛機是“工業皇冠上的明珠”，而飛機氣動設計直接決定民用飛機的關鍵性能，通過將AI框架與工程經驗深度結合，相關設計研發正在向更加智能化、一體化的方向演進。這一實踐，也成為昇思MindSpore在復雜工程領域落地的一個縮影。
從服務器集群到超節點，從單一模型訓練到多任務并行運行，AI 算力形態正在發生根本性變化。在這條變化曲線上，AI框架的角色也隨之轉變——它不再只是“讓模型跑起來”的工具，而正在演變為連接算力、模型與應用的組織者。
昇思MindSpore給出的選擇，是將超節點帶來的復雜性盡可能收斂到框架內部，讓開發者不必直接面對集群拓撲與并行細節，也不必在模型結構變化時反復推倒重來。
這種選擇并不輕松。它意味著更重的系統工程投入、更長周期的技術積累，也意味著必須依托一個真實活躍的開源社區，在實踐中不斷校正方向。
但在超節點逐漸成為主流算力形態、Agent 與多任務運行走向常態的背景下，AI 框架是否具備“消化復雜性”的能力，正在成為新的分水嶺。
或許正是在這個意義上，昇思 MindSpore 圍繞超節點與開源展開的探索，并不是一次孤立的技術發布，而是一種關于AI框架如何參與下一輪算力演進的現實回答。
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