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阿里雲:真武芯片超節點已成功適配Qwen3.8,上線百鍊提供推理服務

2026年7月23日 15:04
阿里雲:真武芯片超節點已成功適配Qwen3.8,上線百鍊提供推理服務

重點摘要

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 阿里雲:真武芯片超節點已成功適配Qwen3.8,上線百鍊提供推理服務 量子位的朋友們 2026-07-23 14:58:23 來源:量子位 7月23日消息,阿里真武M890超節點已成功適配Qwen3.

站內 AI 整理稿

阿里雲於 7 月 23 日宣布,旗下真武 M890 超節點已成功完成對 Qwen3.8 模型的適配,並正式上線阿里雲百鍊平台,提供模型推理服務。這項進展使真武超節點成為國內首個能夠穩定運行超過 2 萬億參數規模大模型的超節點。根據官方說明,該系統實際已可支撐 4 萬億參數的模型運算,這類超大規模模型過去需要將參數分散部署在數十張甚至上百張高速互連的 GPU 卡上,才能讓萬億級參數同時保持穩定且高效的運算效能。然而,傳統的 AI 集群往往受限於通信帶寬不足,難以滿足高吞吐量、低延遲與高並發的實際需求。真武 M890 超節點正是為解決這一瓶頸而設計。

該超節點採用平頭哥半導體最新一代的訓推一體 AI 芯片,原生支援從 FP32 到 FP4 等多種數據精度,能夠靈活應用於高精度訓練、低精度推理以及超低精度推理等不同場景,實現訓練與推理的全場景覆蓋。這意味著企業在部署 AI 模型時,可以根據實際需求在精度與效率之間取得最佳平衡。真武超節點的具體運作機制,還依賴於其內部採用的 ICN Switch 交換架構。透過這套高速互連方案,節點內的多顆芯片能夠以極低的延遲進行大規模數據交換,從而突破單一芯片的算力限制,讓超大規模模型的參數能夠被均勻且高效地調度。這項技術對於支撐如 Qwen3.

8 這類擁有數萬億參數的模型尤為關鍵,因為這類模型在推理過程中需要即時處理大量上下文,對內存帶寬與通信效率的要求極高。阿里雲百鍊平台作為此次推理服務的上線載體,已整合真武 M890 超節點的運算能力。開發者與企業用戶可以透過百鍊平台直接調用 Qwen3.8 的推理能力,無需自行搭建複雜的基礎設施。這不僅降低了超大模型的使用門檻,也讓更多行業能夠快速將先進的 AI 能力落地到實際業務中。阿里雲方面表示,這項服務將優先服務於需要高吞吐量、低延遲推理的場景,例如即時對話系統、智能客服、內容生成與金融風控等領域。值得注意的是,真武 M890 芯片本身是平頭哥繼先前系列芯片後的重大升級。

它不僅在算力密度上有所突破,更在能效比上進行了優化。支援 FP4 等超低精度推理,意味著在相同功耗下可以處理更多推理請求,這對於大規模部署的商業場景極具吸引力。同時,該芯片的訓推一體設計也讓用戶可以在同一硬件平台上完成模型訓練與部署,減少數據遷移與硬體切換的成本。從產業角度來看,國內首個成功運行超 2 萬億參數大模型的超節點誕生,標誌著中國在超大規模 AI 基礎設施領域取得了實質性進展。過去,這類能力主要掌握在少數國際科技巨頭手中,而真武 M890 超節點的落地,顯示出本土自研芯片與系統架構已具備承接最前沿 AI 模型的能力。

這不僅對阿里雲自身的業務發展有直接助益,也為整個 AI 生態提供了更為多元的硬件選擇。隨著大模型參數規模持續攀升,從千億級邁向萬億級甚至更高,傳統的分布式訓練與推理架構面臨愈來愈大的挑戰。真武超節點透過高度優化的硬件互連與專用芯片設計,為這一趨勢提供了可行的解決方案。未來,阿里雲很可能會將這套方案進一步擴展到更多型號的模型上,並持續優化百鍊平台的服務體驗。對於開發者而言,能夠在百鍊平台上直接使用 Qwen3.8 的推理服務,意味著可以跳過繁瑣的硬件適配與部署流程,更專注於上層應用開發。阿里雲也計劃在後續推出更多基於真武芯片的實例類型,以滿足不同規模與精度需求的 AI 工作負載。

這一系列動作,正逐步將阿里雲打造成為從芯片到平台再到應用的一站式 AI 基礎設施供應商。總體而言,真武 M890 超節點與 Qwen3.8 的適配以及上線百鍊平台,是阿里雲在超大模型推理領域的一次重要里程碑。它不僅驗證了自研芯片在萬億參數級模型上的實用性,也為後續更大規模、更高效率的 AI 服務奠定了基礎。隨著更多企業開始探索大模型的商業化應用,這套基礎設施的價值將進一步顯現。

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