随着大模型参数规模从亿级迈向万亿级，单点智算集群的算力瓶颈日益凸显，但其建设又面临高昂成本、长周期和能源限制。与此同时，全国范围内已建成大量智算集群，但由于不同建设主体，采用了不同代次、不同架构的AI芯片，导致算力资源呈现“碎片化”状态，形成一个个“算力孤岛”，难以协同完成单一大规模训练任务。

这种“既短缺又闲置”的矛盾局面，使得产业界开始积极探索如何通过软硬件协同创新，突破跨域异构算力的高效互联互通障碍，以实现算力资源的全局优化和高效利用。

今年7月，上海人工智能实验室推出DeepLink超大规模跨域混训技术方案，解决了大规模跨域异构集群调度、高性能通信协议整合、高可靠容错机制设计等技术难题，能够有效应对硬件算力参差不齐、通信同步不稳定、故障容错难等挑战。该方案支持千公里多智算中心跨域长稳混训千亿参数大模型，并且已完成了多个项目落地。

12月11日19点，智猩猩公开课超节点与智算集群系列第19期将开讲，由上海人工智能实验室高级工程师金旻玺主讲，主题为《DeepLink超大规模跨域混训实践》。

金旻玺首先会介绍国内外算力与生态的发展现状，以及跨域混训技术的起源，之后将对支持跨域混训的DeepLink 2.0技术框架，以及跨域混训核心技术进行深入解析。最后，金旻玺还将分享基于 DeepLink 的跨域混训产业落地实践。