阿里云灵骏真武M890芯片：超节点实例GP9A，万亿参数MoE推理

阿里云灵骏超节点GP9A实例基于自研真武M890芯片，采用超节点架构面向万亿参数规模模型高性能推理设计，实例规格efg3.GP9A（M890P），9216 GB显存、1024核CPU、18.4TB 内存，阿腾云atengyun.com分享阿里云灵骏超节点GP9A实例优势、实例规格、网络及应用场景全解析，在阿里云CLUB中心：aliyun.club 免费领取优惠券。

超节点GP9A实例优势

超节点GP9A实例具有故障自愈、MoE模型训推、高效推理及生态兼容优势：

• 超节点架构故障自愈：面向 ICN64 超节点架构，支持故障自愈能力，2^n卡持续可用。
• 万亿参数MoE模型训推：每卡 144 GB 显存，实例 64 卡共 9,216 GB 显存池，承载万亿参数级模型。
• MXFP4 高效推理：新增 MXFP4 精度，相比 BF16 可提供数倍吞吐提升，适用于 LLM 推理、推荐系统等追求极致吞吐的场景。同时兼容 BF16 / FP16 / FP8 / FP32。
• 主流生态全兼容：T-Head SAIL™ 软件栈（Interface / SDK / OS 三层架构）全面兼容主流 AI 生态，业务迁移零代码修改。PyTorch / vLLM / SGLang / Megatron-LM / DeepSpeed 开箱即用。

灵骏超节点实例efg3.GP9A

灵骏超节点efg3.GP9A实例适用于万亿参数MoE推理、具身智能、自动驾驶及搜索推荐，灵骏超节点GP9A实例规格对比如下表：

灵骏超节点GP9A实例适用场景

GP9A实例覆盖从大模型训练到自动驾驶的全场景AI工作负载，可用于高性能推理、自动驾驶、搜推广与多模态及MXFP4 高效推理等使用场景：

• 高性能推理：原生支持 vLLM、SGLang 推理引擎，自研 HolmesLLM 提供极致加速。支持 PD 分离推理架构，满足不同推理阶段需求。
• 自动驾驶：已验证兼容 50+ 自动驾驶模型（感知、预测、端到端）环境部署训练与推理。
• 搜推广与多模态：支持推荐系统、搜索排序、广告模型等核心场景。同时支持视觉-语言模型、图像生成、视频理解等多模态任务。
• MXFP4高效推理：MXFP4 精度相比 BF16 可提供数倍吞吐提升，适用于 LLM 推理、推荐系统、实时图像处理和自动驾驶等极致吞吐场景。