首頁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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