在人工智能与大模型技术飞速发展的当下，算力基础设施已成为企业核心竞争力的关键要素。联想于2025年6月25日在北京召开新品发布会，不仅公布了雄心勃勃的1000亿元营收目标，还正式推出了面向万亿参数大模型时代的联想问天超节点算力解决方案和万全异构智算平台 V5.0。接下来，我们将为您系统梳理这两款产品的核心特性、部署要点及常见疑问，助您快速掌握并应用这些前沿技术。
一、联想问天超节点算力解决方案：四大核心特点
本方案专为大规模AI训练与推理场景打造，单节点即可释放惊人的算力。以下逐一解析其四大特性。
1. 强算力：单节点支持40张GPU
- GPU数量：单节点最高可搭载 40 张 GPU，满足超大规模并行计算需求。
- 算力指标：FP8 算力超过 28 PFLOPS（千万亿次浮点运算/秒），足以支撑万亿参数大模型的训练与推理。
- 显存容量：HBM 显存突破 5.76 TB，确保海量数据在GPU间高效流转。
小提示：FP8 是一种低精度浮点格式，能在维持模型精度的前提下显著提升计算速度。28 PFLOPS 意味着每秒可执行 2.8 亿亿次 FP8 运算。
2. 全互联低时延：破解万卡集群通信瓶颈
- 访存带宽：总带宽超过 80 TB/s，让GPU与内存之间的数据交换几乎无延迟。
- 芯片间时延：百纳秒级芯片 P2P 单向时延（小于100纳秒），确保多个GPU协同工作时通信顺畅。
- 实际意义：在万卡级（上万张GPU）集群中，通信瓶颈往往是最大挑战。该技术让各节点间的数据传输如同本地操作一样迅捷。
3. 灵活扩展：适配不同规模场景
- 基础配置：单节点原生支持 40 卡 GPU。
- Scale-out 扩展：可通过横向扩建集群，增加更多节点，轻松扩展至千卡、万卡规模。
- 向下兼容：支持 32 卡 配置，满足中小规模训练、推理或开发测试需求。
小提示：如果您团队的模型参数在百亿级别，可以先从32卡配置起步，后续当模型增长时再平滑扩展到40卡或更多节点。
4. 简易部署：数小时完成大数据集群搭建
- 架构设计：采用 无线缆正交直插架构，省去复杂布线环节。
- 机箱兼容：兼容标准 19 英寸机箱，可直接放入现有数据中心机柜。
- 部署周期：将原本需要数天的集群部署工作压缩至 数小时，极大降低大规模算力集群的落地门槛。
二、万全异构智算平台 V5.0：两大核心升级
除了硬件解决方案，联想还同步发布了配套的软件平台——万全异构智算平台 V5.0。该平台针对大规模AI训练与推理场景，实现了两项关键升级。
升级一：集群训推加速技术
- 核心技术：采用 分层解耦 PD 分离架构 以及 KV Cache 共享缓存优化 等方案。
- 效果：大幅提升大模型训练与推理的性能，同时提高集群资源利用率。
- 通俗理解：PD分离即将模型并行（Pipeline Parallelism）与数据并行（Data Parallelism）解耦，让计算流水线更高效；KV Cache共享则减少重复计算，显著提升推理速度。
升级二：芯模编译优化技术
- 核心能力：实现面向不同模型的 计算图自适应匹配 与 算子自动生成。
- 兼容性：深度适配多元算力芯片生态（如不同品牌的GPU、加速卡）。
- 效果：提升训练与推理全流程的计算效率，无需手动调整代码即可在不同芯片上获得最佳性能。
三、常见问题与解答
问：联想问天超节点单节点40张GPU，具体是哪款GPU？
答：官方在本次发布中未明确披露具体型号，但从规格（FP8 28 PFLOPS、HBM 5.76TB）推断，可能采用多张高性能AI加速卡（如NVIDIA H100/H800或AMD MI300X级别）。具体型号请咨询联想官方以获取最新配置信息。
问：万全异构智算平台 V5.0 是否支持第三方GPU（如寒武纪、昇腾）？
答：是的。其“芯模编译优化技术”专门针对多元算力芯片生态进行深度适配。理论上支持主流AI芯片，实际兼容性以联想官方发布的适配列表为准。
问：部署周期压缩到数小时，需要什么前提条件？
答：前提是数据中心已具备基础供电、散热和网络环境（标准19英寸机柜、10kW+供电能力、万兆以上内部网络）。无线缆正交直插架构大幅减少了物理连接时间，但操作系统、驱动、框架等软件的预装仍需一定时间。联想提供的一体化方案通常包含预装服务。
问：1000亿元目标与本次发布的产品直接关联吗？
答：是的。联想集团副总裁陈振宽表示，到2027年，联想中国基础设施群将锚定1000亿元营收目标，并剑指中国服务器市场第一。本次发布的问天超节点和万全智算平台正是实现该目标的核心产品线。
总结
联想问天超节点算力解决方案以强算力、全互联低时延、灵活扩展、简易部署四大特点，为万亿参数大模型提供了高效、可靠的硬件底座；而万全异构智算平台 V5.0 通过集群训推加速与芯模编译优化两大技术升级，进一步释放硬件潜力，降低大规模AI应用的开发和运维门槛。无论您正在规划企业级AI基础设施，还是希望升级现有集群，这两款产品都值得重点关注。
