且总算力高达1.5EFLOPS+553PTOPS！
万亿参数级模型训练，60小时内轻松搞定~
存储层，训练区配备，256TB HBM3共享存储池/超节点。
总计7.168PB！
推理区则配置，128TB HBM2e缓存/超节点。
总计1.536PB！
再搭配150PB全局分布式SSD，形成“三级存储架构”。
权重本地化存储策略，让访问延迟低至0.8ns！
彻底解决大模型训练的数据搬运瓶颈，能耗较传统架构降低85%！
支撑层，则采用液冷散热系统+智能供电模块，较纯骄阳500集群PUE降低0.09，每年节电超2200万度！
其二，超节点内部设计，采用“双芯异构+统一管理”机制。
训练超节点，包含256张骄阳500，以及4张骄阳Q1管理单元。
后者负责节点监控、轻量调度、处理训练中的推理验证任务等等。
单节点算力高达34.2PFLOPS！
支持万亿参数模型分片训练！
推理超节点，则包含256张骄阳Q1，以及8张骄阳500加速单元。
后者负责处理复杂推理中的训练子任务，优化模型精度校准。
单节点算力高达46.1PTOPS！
支持每秒百万级推理请求！
这种“双芯内嵌”设计的核心价值在于，让超节点内部，形成“小异构闭环”。
训练超节点，无需跨区即可完成“训练-验证”。
推理超节点，同样无需跨区，即可完成“推理-微调”。
这也进一步压缩了任务流转延迟，大幅提升了资源利用率！
其三，软件与调度系统，聚焦于异构协同。
核心功能有三。
一是“统一资源视图”。
将训练区与推理区，抽象为“逻辑算力池”，支持任务跨区调度。
比如，当训练任务低谷时，部分骄阳500算力，可临时支援高并发推理。
当推理需求下降时，骄阳Q1也可参与，轻量级训练的辅助计算，进而提升集群资源利用率。
二是“训练-推理流水线”。
“骄阳500训练区”完成的模型，自动推送至“骄阳Q1”推理区，进行推理服务，全程无需人工干预，彻底打通“训练-推理”数据链路！
端到端效率提升40%！
这一功能，彻底解决了传统集群，“训练与推理脱节”的问题。
模型迭代后，推理服务可秒级更新，极大缩短了AI产品的落地周期！
三是“容错机制”。
卡级故障秒级切换，超节点增加冗余设计，任务中断率＜0.05%！
通过上述一整套方案，“极光万卡集群”的整体算力利用率，将轻松突破90%！
远超单一芯片集群！
既保留了骄阳500，在训练领域的强大算力，又发挥出了骄阳Q1，在推理场景的高效优势。
完美实现“训练-推理”全链路的最优资源配比！
全链路效率，较纯骄阳500集群，提升30%！
较纯骄阳Q1集群，提升60%！
万亿参数模型迭代周期，缩短40%以上，极大加速了AI技术的落地节奏！
成本方面，得益于骄阳Q1极简架构，带来的低成本与极致能效比优势，混合架构的硬件成本，比纯GPU集群，节省55%！
并且功耗还降低了15%~20%！
对于AI这种“电力狂魔”而言，这可不是一笔小数目~
这也将为极光云算力服务，奠定了超强的市场竞争力！
总而言之，好处简直太多太多了~
至此，极光未来的AI算力底座，终于算是彻底成型了。
接下来，就等中芯N+1工艺良率突破了。
搞快点搞快点~