企业官网建设流程全解析

2000 台 × 8 卡 = 16000 燧原 GCU​ 的规模，海光 x86 作为主控/数据预处理/CPU 侧科学计算节点，PyTorch 通过燧原驭算（TopsRider）栈映射到 GCU，分布式集合通信使用燧原ECCL（对应 NCCL 的国产化替代，PyTorch 接口层把"nccl"替换为"eccl"）。燧原招股书明确其基于 RoCEv2 的高性能互连可支撑万卡级集群，驭算已无缝支持 PyTorch、TensorFlow、Megatron-LM、DeepSpeed 等框架。

⚠️ 重要前提：在燧原 GCU 上不能直接写backend="nccl"，需替换为backend="eccl"，且torch.cuda.*体系需改用燧原对应的torch.gcu.*接口。下文代码以"逻辑等价"方式给出，实际部署时按燧原 SDK 文档做接口映射。

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一、并行计算总体建模与拓扑

1.1 集群拓扑与并行维度划分

16000 卡的最优并行分解（参考 4D 并行最佳实践）：

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并行维度	规模	作用域	通信后端