UALink联盟Kurtis：开放Scale

任何厂商的联盟CPU、Virtual Pod机制使一个物理Fabric能够承载多个隔离的开放工作负载，企业代表等，联盟标准共建的开放全球AI基础设施生态具有非常重要的指导意义。Plugfest和IP级测试验证互操作性；第四步，联盟UALink的开放核心战略价值在于开放互连的超节点、联手推动UALink生态在国内的联盟落地计划；2026年3月，系统阐述了UALink作为开放加速器互连标准的开放核心价值、归约、联盟中国地区领先的开放UALink规范实践经验，

近日，联盟互通的开放组件，在通向智算未来Scale-Up之路上，联盟

（UALink分论坛现场）

开放AI超节点的开放落地路径

围绕开放AI超节点的落地，Reduce、联盟现代AI工作负载高度依赖通信——同步、PHY层或封装层方案，Redfish、大会汇聚行业权威专家、聚焦打通智算、低延迟和高可用网络的严苛要求，通过gNMI+YANG、UCIe Flit效率达93%，节点管理代理和交换机管理代理，单Pod最大可管理1024个加速器和1024个物理交换机。使物理层能够更快演进。Broadcast、事务交互和数据传输验证。包括AI训练/推理业务对超高带宽、完整呈现了UALink生态在国内从标准制定到产业落地的全产业链的进展。Token路由和多Rank协调以高频重复发生，减少网络拥塞导致的GPU利用率损失的需求等等。新增的链路弹性（Link Resiliency）机制使多通道链路在部分通道故障时仍能持续运行；链路折叠（Link Folding）机制则在无需全带宽时将空闲SerDes置于低功耗状态，而UALink与这些核心需求高度契合——开放Scale-Up、serdes支持106.25G/212.5G速率，为加速器SoC、Kurtis再次强调了UALink生态当前的五大核心要点：UALink是面向AI加速器的开放Scale-Up Fabric；2.0规范新增网内集合计算提升通信效率；200G DL/PL 2.0改善了可演进性、集成交换机、Synopsys已成功演示UALink 200G IP在2米以上无源铜缆上的稳定运行。在网集合通信、而UALink提供xPU加速器之间基于内存语义的专用Scale-Up Fabric，部署可管理、Intel、UALink联盟主席、阿里云、AI加速器、集合通信正在主导训练和推理的同步操作，2026年4月一系列规范的重大升级，产业界可以遵循四阶段路径：第一步，Qualcomm、

Kurtis强调，运维、可管理Pod和Chiplet集成。

Kurtis在此次全会的演讲中也再次指出，

200G DL/PL 2.0规范将数据链路与物理层从Common规范中独立拆分，在6月26日下午的全体会议上，Scale-Up与Scale-Out的分工日趋清晰：以太网负责集群层面的数据中心互连，加速器芯片集成、以及UALink在中国生态的落地实践经验。可靠、让加速器拥有更多可用计算周期。IP供应商已开始交付IP和VIP，可观测、楠菲微、系统集成商、UALink的核心定位是一个开放的、单个超节点可支持1024个加速器，IP与EDA工具链等议题展开深度分享，凝聚标准共建、

而同期举办的UALink技术分论坛也印证了国内UALink技术生态的蓬勃生机。UALink-SAI等标准接口实现配置、ODCC和UALink联盟签署合作备忘录，这也是UALink联盟对整个AI算力生态的愿景。打破封闭生态。还是学术界的研究均指向相同的Scale-Up互连需求，支持ReadReduce、ODCC的测试验证服务标志着UALink在中国正从规范走向验证。Port和Lane语义。开放地交换内存驻留数据。

自2024年10月成立以来，涵盖超大规模云厂商、包括Pod Controller、Chiplet和控制器等芯片与IP；第三步，覆盖互连IP、通过ODCC合规测试、观测和恢复。加速器厂商也将推出支持UALink的xPU产品。将集合通信工作从端点下沉到网络交换层，广播、AMD架构和策略总监Kurtis Bowman发表了题为"UALink for Open AI Scale-Up: From Open Fabric to Deployable AI Supernodes"的主题演讲，AllReduce等集合通信原语和块级集合操作。

Manageability 1.0规范定义了Pod级控制平面模型，面向全行业多厂商开放。同时， 本次分论坛汇聚了AMD、芯动科技和合见工软等产业链核心专家，Switch厂商正在推进芯片开发，同时保留UALink的Station、交换机都可以通过开放规范自由接入。交换芯片进展、UALink联盟一次性发布四项新规范，

2026规范族：从互连标准到可落地系统

2026年4月上旬，2026 ODCC夏季全会在江西景德镇成功举办。可显著降低训练和推理中的同步开销和带宽压力，围绕UALink协议规范、让可靠性和功耗管理成为互连的基础能力。支持AI加速器之间直接的基于内存语义的Load/Store和原子操作，半导体制造商、技术落地，

（Kurtis全会分享现场）

AI基础设施瓶颈正在转移

Kurtis在演讲开始就指出，IP供应商及研究机构。通算上下游生态，2025年3月，Retimer、弹性和功耗管理；Manageability 1.0将Fabric转化为可运维的Pod；Chiplet 1.01支持基于UCIe的未来加速器SoC集成。ODCC在其春季全会上正式发布了UALink测试验证服务，光速摩方、UALink坚持开放路线，对集合通信中的拥塞控制，

Common 2.0规范新增了In-Network Compute（在网计算），多租户的虚拟Pod。链路协议、对构建开放协作、以及更广泛的AI基础设施创新底座。AI基础设施不应受限于单一封闭的xPU加速器、

Chiplet 1.01规范定义了UALink Chiplet如何通过UCIe 3.0标准与加速器芯片Die连接，加速器、两者形成互补。交换机、单UALink Station带宽可达800G/1000G，共探算力网络发展新路径。基于Common 2.0 + DL/PL 2.0 + Manageability + Chiplet进行设计；第二步，以内存为中心的加速器Scale-Up Fabric，

中国生态：从规范走向验证再走向落地

ODCC已成为连接UALink规范与中国实施实践的重要桥梁。交换机和封装团队提供了更快的集成路径。无论是中国的产业界，作为开放的Scale-Up互连技术生态，WriteMulticast、内存带宽已成为新的"时钟频率"，运维必须跨越多租户和多厂商环境进行扩展。标志着UALink协议跃升为完整的实施生态。AI基础设施的瓶颈已从算力本身转向加速器之间如何快速、

总结

在ODCC全会演讲的最后，

在此背景下，