起首是 HyperOffload。

昔时夜模型进入十万亿参数、长序列、稀少化和非规矩构造并行成长的阶段，AI算力基本举措措施正在产生一次根本性变更：从传统办事器集群，演进为以高速互联为核心的超节点架构。

2025年12月25日，昇思人工智能框架峰会在杭州召开。大年夜会以“昇思MindSpore为超节点而生的AI框架”为主题，来自家当界、学术界和开源社区的多位嘉宾，从不合角度给出了一个合营断定：AI基本举措措施已经进入超节点时代，而AI框架正站在范式切换的临界点上。

超节点不再只是多台办事器的简单堆叠，而是经由过程高速互联，在逻辑层面“像一台机械一样进修、思虑和推理”，具备资本池化、对等架构与收集拓扑分层多样的特点。

昇思MindSpore开源社区技巧委员会主席金雪锋在演讲中指出，大年夜模型的演进正在同时带来三重挑衅：

•  一是模型范围持续增长，片上内存压力急剧上升；

•  二是模型构造从单一说话模型走向全模态，子模型组合加倍复杂、不规矩；

•  三是训推范式趋于异构，练习、推理与Agent运行须要协同编排。

金雪锋说，恰是这些变更，推动AI基本举措措施从“办事器集群时代”迈入“超节点时代”，AI框架将迎来新的架构范式。

昇思MindSpore给出的谜底是，把超节点算作一台“超等计算机”，在框架层面同一编程和调剂，而不是闪开辟者直接面对复杂的集群拓扑和并行细节。

“很多人听过超节点，但并不真正懂得超节点。”

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在峰会之后的媒体沟通会上，现任昇思MindSpore开源社区理事长王紫东强调这一点。

在他的解释中，超节点并不是简单地把更多NPU卡堆在一路，而是经由过程超高带宽互联，让大年夜量计算单位在逻辑层面形成一个高度耦合的整体。卡与卡之间不再是“慢速通信的邻居”，而是随时可调剂的数据通路。

这一变更，直接办事于一个实际需求：模型太大年夜了，大年夜到必须极致并行。

当模型被切分到数百、数千张卡上时，真正的瓶颈已经不再是算力本身，而是：

• 数据什么时刻该在哪一张卡上

• 状况何时迁徙

• 通信与计算若何重叠

“硬件的机能上限进步了，但假如软件跟不上，机能是用不出来的。”王紫东直言，超节点越强，对AI框架的请求反而越高。

昇思MindSpore提出了一个清楚而激进的定位——
把复杂留给本身，把简单留给开辟者。

在传统集群时代，开辟者往往须要手动懂得并行策略、通信模式和硬件拓扑，而在超节点时代，这种模式已经弗成持续。集群拓扑越来越复杂，节点范围越来越大年夜，假如复杂性持续外溢到开辟层，开辟效力和稳定性将敏捷崩塌。

MindSpore的选择，是让AI框架本身承担更多体系级义务，其目标，是闪开辟者在超节点复杂算力情况中仍能保持“类单机”的开辟体验，而HyperParallel架构恰是实现这一目标的关键。

在他看来，一个健康的AI框架社区，并不是依附官方赓续“救火”，而是开辟者之间可以或许环绕问题展开评论辩论，自立定位原因、提交修复，并经由过程PR形成持续正反馈。“问题能不克不及在社区内部被解决，往往比解决得有多快更重要。”王紫东说。

金雪锋在峰会上体系拆解了HyperParallel的三项关键才能。

跟着模型范围持续扩大年夜，片上内存容量成为制约练习和推理的重要瓶颈。HyperOffload经由过程实现计算与状况分别，应用超节点的池化存储才能，将模型状况卸载到远端内存中，从而释放片上资本。在实际应用中，MindSpore给出的数据是：练习机能晋升20%以上，推理支撑的序列长度晋升70%以上，这不是简单的“搬数据”，而是对计算时序的精确调剂。

其次是 HyperMPMD。

SPMD曾经是AI并行的黄金标准，但在多模态、强化进修、Agent 等场景下，它开端显得僵硬。HyperMPMD推动并行从 “所有节点做同一件事”，走向 “不合节点做不合义务”，这种 MPMD 模式，充分应用了超节点对等互联的优势，让通算并发成为常态，在相干场景中，算力应用率可晋升 15% 以上。

第三是 HyperShard。

在传统敕令式并行编程中，算法、并行策略与集群架构高度耦合，新模型一旦出现，往往须要对并行筹划进行大年夜范围重构。HyperShard引入声明式并行编程方法，将算法与并行策略解耦，同时樊篱底层超节点收集拓扑的复杂性。金雪锋表示，在这一模式下，新算法的并行化改革时光可以紧缩到1天以内，并行策略调优从“天级”缩短至“小时级”。

从HyperOffload到HyperMPMD，再到HyperShard，昇思MindSpore的目标并非单点机能晋升，而是让超节点的复杂性由框架消化，而不是由开辟者承担。

五年开源积聚：超节点才能为何离不开社区

MindSpore为什么“忽然变好用了”？

现任昇思MindSpore开源社区理事长王紫东并没有从机能参数或功能列表切入，而是给出了一个并不“市场化”的断定标准——社区Issue的自闭环率。

也恰是在这一意义上，他将MindSpore五年来最重要的成果，归结为两个字：社区。

华为于2020年3月28日正式开源昇思MindSpore。五年来，这一社区慢慢形陈范围效应：覆盖全球156个国度和地区，累计下载量跨越1300万次，代码合入量跨越12万次，核心供献开辟者跨越5.2万人，并结合2000多家社区伙伴，孵化出3100多个行业应用。

这些数字本身并不新鲜，但它们背后所指向的，是一条已经被反复验证的路径——自立AI框架并非封闭体系，而可以经由过程开放协作，形成持续演进的技巧才能。

这一断定，也成为昇思MindSpore提出“为超节点而生”的核心逻辑起点。

HyperParallel架构：把复杂并行留给框架

时任昇思MindSpore开源社区理事长丁诚在峰会上表示，昇思始终保持开放治理，践行“共建、共治、共享”的社区理念。一方面持续推动框架技巧演进，另一方面也经由过程课程、比赛和工程实践，支撑AI人才从入门到深度介入开源生态，慢慢成长为家傍边的中坚力量。

当这种社区才能与超节点架构结应时，其价值开端在真实工程场景中浮现。

中国工程院院士、中国商飞首席科学家吴光辉在演讲中介绍，中国商飞上海飞机设计研究院基于昇思MindSpore框架，推出了平易近机超临界翼型气动设计智能体“御风·智翼”，构建了基于工程经验的超临界翼型智能一站式解决筹划。

• 并行策略若何随模型构造变更而调剂

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吴光辉指出，大年夜飞机是“工业皇冠上的明珠”，而飞机气动设计直接决定平易近用飞机的关键机能，经由过程将AI框架与工程经验深度结合，相干设计研发正在向加倍智能化、一体化的偏向演进。这一实践，也成为昇思MindSpore在复杂工程范畴落地的一个缩影。

从办事器集群到超节点，从单一模型练习到多义务并交运行，AI 算力形态正在产生根本性变更。在这条变更曲线上，AI框架的角色也随之改变——它不再只是“让模型跑起来”的对象，而正在演变为连接算力、模型与应用的组织者。

昇思MindSpore给出的选择，是将超节点带来的复杂性尽可能收敛到框架内部，闪开辟者不必直接面对集群拓扑与并行细节，也不必在模型构造变更时反复推倒重来。

这种选择并不轻松。它意味着更重的体系工程投入、更长周期的技巧积聚，也意味着必须依托一个真实活泼的开源社区，在实践中赓续校订偏向。

但在超节点逐渐成为主流算力形态、Agent 与多义务运行走向常态的背景下，AI 框架是否具备“消化复杂性”的才能，正在成为新的分水岭。

或许恰是在这个意义上，昇思 MindSpore 环绕超节点与开源展开的摸索，并不是一次孤立的技巧宣布，而是一种关于AI框架若何介入下一轮算力演进的实际答复。