从机柜结构到供电散热，从高速互联到智能管理，《百度天池超节点系统架构设计规范》完整记录了百度天池超节点经过大规模实践验证的设计细节与系统取舍，以标准化、可复用的方式，为超节点走向普及提供设计依据。

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超节点不只是把更多 AI 芯片装进一个机柜，本质上是一项高度耦合的系统工程。计算、供电、散热、互联、管理等多个模块被组织成一个高密度、高可靠的完整系统。模块之间彼此牵动，任何一个环节的设计取舍，都会影响整机柜的部署密度、运行稳定性与规模化能力。

《百度天池超节点系统架构设计规范》围绕机柜、供电、散热、节点、互联、管理六大模块，系统呈现设计要求、技术规格、尺寸参数与接口规范，覆盖从关键部件到整机柜的完整架构。

通过这份《设计规范》，产业伙伴不仅可以了解百度天池超节点的设计细节，更可以直接复用经过验证的规格与接口要求，借鉴它在空间、功耗、散热、互联与运维之间的权衡思路，在设计自己的超节点产品时，省去从零探索的成本。

机柜：让超节点真正走进数据中心

超节点的规模化部署，首先要解决的，是如何落地到真实的数据中心环境。百度天池超节点采用标准宽度尺寸的 46U 整机柜方案，在有限空间内统筹计算、供电、散热和互联等模块布局，兼容不同客户的数据中心部署条件。

《设计规范》明确了百度天池超节点机柜尺寸、内部布局，以及水、电、网等管线与接口的尺寸规格、设计参数与空间预留要求，并统一约定了盲插相关的结构与接口设计，在实现高密度 AI 芯片集中部署的同时，让整柜设备保持简单可靠，易于安装维护。

供电：电源效率提升 1%，支撑数百千瓦整机柜

当单机柜功率进入数百千瓦，传统以单节点为中心的供电方式，已难以直接适配超节点的高密度算力。百度天池超节点以模块化、可配置为设计原则，用最少的硬件形态覆盖最大的功率范围，将电源效率提升 1%，EDPP（极端动态脉冲功耗）支持能力提升 15%。

《设计规范》系统定义了机房侧取电、机柜侧电力转换以及节点侧用电的完整供电路径，并针对 32 卡、64 卡等不同规模的百度天池超节点，明确供电硬件布局、配置及冗余架构。同时，针对单相交流、直流、三相交流等不同机房供电条件，给出了相应的硬件配置和线缆设计要求。

散热：风液混合各尽其责，芯片满功率输出

在超节点中，散热不仅关系整机柜的稳定运行，更直接影响高功率 AI 芯片的持续稳定输出。百度天池超节点采用风液混合散热架构：高功率部件采用冷板液冷，让 AI 芯片与 CPU 持续运行在高性能状态；低功耗部件则采用低速风冷，在满足散热需求的同时，降低整体能耗。

《设计规范》分别定义了机柜、计算节点和交换节点的散热方案，并重点明确 Manifold、节点冷板、液冷工质以及两级漏液检测等关键设计要求，兼顾散热效率、部署成本和运行安全。

节点：1U 一节点，让超节点可插拔、易运维

计算节点和网络节点是超节点中的最小单元，其架构设计直接影响超节点系统的运维与管理效率。百度天池超节点采用 1U 一节点的可插拔设计，统一计算节点与交换节点的外形尺寸和接口要求，并通过就近布局，缩短 AI 芯片与 CPU 之间的通信路径。

《设计规范》明确了各节点的前窗、后窗结构与配置，以及供电、散热等模组的设计要求，同时，对液冷快接头、高速连接器等关键接口进行规格化设计，为不同 AI 芯片和 CPU 的适配、替换与升级预留空间。

互联：让高速信号稳定传输，释放多卡协同能力

互联决定了超节点能否真正发挥多卡协同的能力。在单柜 32/64 卡 Scale Up 场景下，百度天池超节点通过高速互联实现低至 1.5 μs 的「一跳」时延。同时，采用 Cable Tray 架构，为高速信号传输提供稳定的物理链路。

《设计规范》进一步明确了线缆与连接器选型、装配方式、阻抗控制等设计要求，从结构、器件到装配，对高速信号完整性进行系统约束，为高带宽互联提供稳定基础。

管理：「机柜+节点」两级管理，统一管理平面

超节点将大量计算、网络、供电和散热设备集中在一个系统中，硬件数量和管理复杂度都远高于传统服务器，仅固件数量就达到传统服务器的数十倍。

百度天池超节点采用「机柜级 BMC+节点级 BMC」的精细分层管控，并通过统一的固件框架将各组件集中管理，实现全量指标的秒级采集和分钟级故障恢复。

《设计规范》给出了从机柜级到节点级的分层带外管理架构，并基于统一的硬件数据模型，覆盖电源、液冷、主板、AI 加速卡、网卡等部件的状态监控、故障定位和固件运维，让整柜复杂硬件具备统一的可观测、可控制、可恢复能力。

开放复用，让超节点走向普及

超节点走向普及，需要一套能够被产业复用的架构和标准。《百度天池超节点系统架构设计规范》沉淀了从设计、验证到规模化落地的完整实践，也汇集了服务器厂商、部件厂商等产业伙伴的协同经验。

此次开放的核心，是把已经在真实业务中验证过的架构、规格和接口要求标准化、公开：厂商参与超节点设计和制造的门槛随之降低，数据中心在规划、部署和运维时有据可依，高密度 AI 算力基础设施也将加速普及。