就这样沉淀了近十年，每年投入数十上百亿，才收获了如今的成果。
没有所谓一蹴而就的奇迹，有的只是日复一日的深耕。
而这份没有任何捷径可走的底层技术底蕴，也将成为他们的核心竞争力~
正如前世的昇腾384超节点一样。
当然，极光的技术路线，跟华威并非一条路。
比如，通信架构方面，极光采用分层互联，而华威则采用全对等直连。
又比如，软件调度系统，极光选择超节点自治，而华威选择集中管控。
总之，双方都是基于各自的技术储备，做出的最优选择。
各方面皆有不同，也皆有优劣。
其三，存储层。
团队开发了一套分布式存储集群，总容量为10PB HDFS+2PB全闪存储。
再结合超节点本地共享存储池，存储训练数据、模型权重、中间结果，提供低延迟数据访问。
这一块，对于极光来说，倒是还蛮简单的。
他们最为擅长的领域之一，便是分布式技术~
其四，调度层。
团队开发了一套“极光智算调度平台”，包含超节点管理引擎、全局算力调度模块，以及节点故障、卡级故障等容错机制。
负责统一管理集群资源、动态分配算力、处理节点故障，保障任务连续性。
除此之外，团队还开发了全套核心软件栈。
包括底层驱动，即“骄阳驱动V2.3”，适配骄阳指令集，支持存算一体架构调度，以衔接硬件与上层软件，优化指令执行效率。
还有“极光智算框架”，提供模型训练、推理的核心算法库，支持数据、模型、张量三维并行。
这套框架，早在极光通用大模型面世之初，便已完成开发，如今已迭代至4.0版本。
此外，还有模型压缩工具、数据预处理工具、集群监控平台等配套工具链，以提升模型训练效率、简化集群运维。
总而言之，极光已实现从算力卡、芯片管理、通信协议，到调度软件、模型训练等全链路自主可控！
无任何外部授权依赖！
唯一还称得上是风险的，应该也就是存储了。
长江存储等国产厂商，目前确实还差点意思。
不过这一块，他们也已经在集中攻关了。
在真正的AI浪潮席卷全球之前，应该能取得一定的成果。
当然，现阶段，他们也只是初步完成，首批“超节点”部署的技术验证而已。
离真正实现“万卡集群”，还有一段不小的距离。
不论是万卡集群架构，还是存算一体架构，亦或是星际通信协议、软件栈等等，都需要进一步优化升级。
最关键的是，骄阳400虽在AI领域，足以吊打同期竞品，但仍远不足以支撑起，万亿参数级大模型的全流程训练。
想要实现这一点，至少也需要工艺制程达到7nm，单卡FP16算力再翻三倍。
这意味着，极光在研发骄阳算力卡与极光大模型之余，还得协助中芯国际，在14N的基础上，尽快实现N+1、N+2工艺。
哦对了。
还有一个EDA工具链。
乐观估计，至少也需要四五年时间。
就还挺烦的。