近日，DeepSeek-V4系列模型正式发布，其参数量已达到1.6万亿，上下文长度更是突破100万个token（词元），直观展现出大模型正朝着万亿级参数、百万上下文的方向加速演进，而这一演进也明确标志着下一代AI Infra的决胜关键——通信效率。要实现“更高吞吐、更低延迟“，除了高算力GPU，还需要低延迟、高带宽的网络互连，这是决定万亿参数模型能否高效运行的“生命线”。

为破解上述协同效率难题、筑牢模型运行“生命线”，云尖信息推出自研iCluster解决方案，可全面拆解核心需求、为大模型稳定高效运行提供精准支撑。

云尖信息

iCluster解决方案

云尖信息打造全自研iCluster解决方案，三大核心硬件深度适配NV核心技术，形成算力、网络、存储协同“组合拳”：G7666V X6 AI服务器（适配RTX PRO 600W GPU）+SD8891-128D交换机+高性能分布式并行存储。

关键优势：

1、全链路网络方案，网络平均时延降低38%；

2、CX8和SP4组合，保障GPU-to-GPU全400G带宽无损链路；

3、BF3和SP4协同发力，存储读写带宽和IOP提升10%，时延降低25%。

云尖信息 iCluster 解决方案

四大核心技术：算力与效率双跃升

1 FP4加速，算力倍增

• G7666V X6高性能AI服务器与RTX PRO（单卡600W）GPU深度适配，支持8张600W双宽被动散热卡，依托Blackwell架构新引入的FP4精度算力硬件加速，直接提升2倍算力，仅损失1%精度。

2 智能通信调度，打破算力单元通信壁垒

• 实时流量感知与更优路径选择：AR技术能够实时监控网络链路状态，如同智能导航一般，为每个数据流动态计算并分配更优传输路径，有效规避拥塞节点。

RoCE动态路由缩短了流完成时间，图源：网络

• 突破传统静态路由瓶颈：解决了传统ECMP路由在应对突发AI流量时的流量不均问题，大幅提升了网络在高负载场景下的稳定性与可靠性。

3 全链路稳控，保障关键业务稳定运行

• 微秒级高频硬件遥测: SP4+BF3组合具备实时、精准的全链路监控能力，能够捕捉网络中细微的性能指标波动。

• 动态拥塞预判与调整：结合智能算法，系统可在拥塞发生前主动介入，实现从被动响应到主动预防的跨越，有效解决多个数据发送端对单个数据接收端造成的拥塞问题。

遥测与动态拥塞控制，图源：网络

4 全局缓冲隔离，高效吸收微突发流量

• SP4通过全局共享缓冲区设计来助力性能隔离，为不同大小的流提供带宽公平性，保护工作负载免受“嘈杂邻居”流的影响，并在多个流具有相同目标端口的情况下实现更大的微突发吸收。

有无全局共享缓冲区的效果对比，图源：网络

三大场景实测：性能超越传统方案

场景一：PD分离

RTX PRO系列（单卡600W）GPU以高算力专注Prefill阶段，负责满足SLO TTFT；Decode阶段可选择高带宽GPU，负责满足SLO TPOT；CX8的互联优势配合SP4的无损网络，助力PD分离场景下，大规模的KV cache实现低延迟和高效传输，同时也将RTX PRO系列（单卡600W）预填充性能提升约1.4倍。

场景二：自动驾驶

RTX PRO系列（单卡600W）专司多模态传感器数据流的实时渲染，使用3DGS等技术将图像、激光雷达等数据实时渲染成逼真的场景。而CX8+SP4以其存储节点、计算节点间超低延迟与高带宽特性，有力地支撑了自动驾驶场景中TB~EB级别数据加载、VLA/世界模型的训练、仿真流程；同时，它也将仿真产生的巨量结果数据高速输出。根据实际业务场景测试，这种组合方式比H20的方案性能提升0.7~2倍。

场景三：金融量化

量化策略每日产生TB级实时行情等数据，通过高速网络注入分布式存储区，在做数据清洗等任务时，CX8+SP4网络确保数据无损，低延迟加载到RTX PRO系列（单卡600W）GPU中。根据实际业务场景测试，这种组合方式比A100的方案性能提升1.1~2.7倍。

无论是自动驾驶场景下所需要的高保真实时仿真，还是金融市场上追逐微秒优势的量化交易，亦或是现在主流推进的PD分离，该方案都提供了领先、坚实的技术支撑。

云尖信息iCluster解决方案并非一次简单的硬件迭代，而是一次面向未来的计算范式革新，不仅实现算力加速，更贯穿洞察、决策、创新全价值链，实现全流程能效提升