首页自贡市与清华大学联合发布ZCube网络架构，在将大型模型推理吞吐量提升15%的同时，将网络成本降低了三分之一
大型模型推理正在重塑人工智能基础设施，而网络架构的创新如今已成为释放硬件潜力的关键。2025年9月，智普、宇辰网络和清华大学在网络领域顶级会议ACM SIGCOMM 2025上展示了关于ZCube网络架构的研究成果。
2026年5月21日，智普宣布已在GLM-5.1编码生产环境中成功部署ZCube架构，并取得了显著的性能提升。 在保持GPU硬件、软件栈和应用程序不变的情况下进行的基准测试表明，ZCube将交换机和光模块的资本支出降低了33%，平均GPU推理吞吐量提高了15%，并将首个令牌延迟（TTFT P99）降低了40.6%。 这一系统级突破在高经济效益与高性能之间取得了平衡。
目前，随着长上下文推理和预填充-解码（PD）分离部署成为行业标准，KV缓存的跨节点传输表现出显著的不对称性。 传统的 ROFT（轨道优化胖树）架构依赖多层交换机堆叠，受静态拓扑的限制，容易出现局部热点和 PFC 背压。这导致了一个结构性瓶颈：总带宽充足，但局部拥塞却频发。
为解决这一痛点，ZCube 架构摒弃了传统 Clos 设计的分层堆叠模式。它取消了 Spine 层交换机，转而采用两组完全扁平化的交换机，通过二部图互连方式，结合双端口网卡的单轨/多轨混合访问机制。 凭借其独特的路由策略，ZCube 确保为任意一对 GPU 提供专属的最优路径，在结构层面实现完美的流量负载均衡，并支持扩展至数万甚至数十万 GPU 的超大规模。
在生产环境迁移过程中，宇辰网络团队利用自动化控制和验证工具，成功解决了布线及路由策略重构的挑战，确保了集群的快速、稳定升级。当前的千卡集群已稳定运行超过两周。 ZCube的成功部署标志着智能计算基础设施正从通用互连向由模型流量驱动的系统协作转变。未来，网络拓扑、通信库和调度策略的深度融合将成为进一步提升代币生产效率、降低整体MaaS成本的核心驱动力。
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