首创全网扁平化组网
彻底打破传统数据中心多层堆叠的树状架构，取消 Spine 层交换机，将全网互联结构彻底扁平化。
产品服务
ZCube｜新一代智算集群组网架构
摒弃传统多层树状结构，采用完全扁平的互联架构，取消 Spine 层交换机，配合“单轨+多轨”混合接入与专属路由，为集群内 GPU 通信规划更短、负载更均衡的路径。
推理时延降低 20%～40%推理吞吐提升 10%～25%网络硬件投入减少 1/3全网 GPU 间 2 跳可达
产品定位
以扁平换效率，以确定换性能
ZCube 从底层重构 AI 集群计算网，以更少的网络硬件成本、更短的转发路径和更均衡的流量组织方式，充分释放集群算效。
核心能力
- 首创全网扁平化组网，取消 Spine 层交换机
- “单轨+多轨”混合接入，在交换机之间均衡智算流量
- ZCube 专属路由与配套网络控制软件
- 结构性全局负载均衡与多用户物理隔离
核心能力架构
从多层堆叠到扁平互联
通过物理拓扑与路由策略协同设计，为智算业务构建更短、更均衡的通信路径。
“单轨+多轨”混合接入
通过独特的网卡接入设计，为集群内任意两块 GPU 之间规划“有且仅有一条”的最优通信路径，从结构上提升网络负载均衡能力。
完备的 ZCube 配套软件
针对创新的底层拓扑，自研包括 ZCube 路由在内的一整套网络控制软件，实现底层硬件拓扑与上层软件路由协同。
核心软硬件
ZCube 组网架构生态
由 ZCube 交换机、智能体原生操作系统 YZOS、ZCube 控制器和配套部署工具共同构成的 ZCube 生态体系。
高效组网
交换机和光模块数量减少 1/3，GPU 间 2 跳交换机可达；支持多用户流量物理隔离，并优化 PFC 广播域。
智能负载均衡
内置 AI Agent，支持拥塞感知的自适应路由和主动路径切换，并支持基于源、目的 IP 选路等 LB 策略。
快速故障修复
实时监测设备状态、流量、微突发和端口故障；交换机与控制器协同，实现毫秒级故障自愈。
智能体原生操作系统 YZOS
支持“意图即代码”、领域 Skills 自动构建、真实物理环境验证和基于生产反馈的持续迭代。
ZCube 交换机
面向高密度智算组网的核心设备，参数以公司产品介绍资料为准。
- 交换容量
- 102.4 Tbps
- 包转发率
- 21,000 Mpps
- 业务接口
- 128 × QSFP112
- 典型功耗
- 2,432 W
- 整机尺寸
- 446 × 800 × 173.6 mm
- 端口速率
- 100G / 200G / 400G
ZCube 控制器：让大规模组网自动化、可验证
ZCube 控制器覆盖架构设计、布线纠错、配置下发、故障监控与诊断；支持业务故障自动恢复、RoCE 智能调优、集群扩容与无感替换，以及租户级 GPU 编排，形成自动化运维、业务韧性优化和业务长效运营能力。
价值与效果
ZCube 与传统 Clos 架构对比
以采用 51.2T 交换机（128×400G 端口）构建 16K H200（网卡为 2×200G）集群为例，ZCube 从设备投入、通信路径、负载均衡、故障域和建设周期同步改善组网效率。
网络设备减少 33%
交换机数量由 384 台减少至 256 台，网络设备与故障源同步减少。
400G 模块减少 33%
400G 模块数量由 49152 个减少至 32768 个。
光纤线缆减少 25%
光纤线缆数量由 32768 根减少至 24576 根。
GPU 间 2 跳可达
全网 GPU 间只需经过 2 台交换机，通信路径更短。
结构性全局负载均衡
通过架构与路径协同减少 Hash 冲突和负载不均。
故障域更小
无 Spine 交换机故障，交换机互联链路故障仅波及部分 GPU。
多用户物理隔离
多用户流量由逻辑隔离提升为物理链路隔离。
建设周期缩短至 5～7 天
相比传统方案常规 7～12 天完成建设，业务可更早上线。
应用验证
从部署验证到生产交付
智算集群部署案例，呈现 ZCube 架构真实落地效果。
国产大模型公司千卡 NVIDIA 推理集群生产交付
大模型公司 NVIDIA 千卡推理生产集群
基于 Coding 推理服务，对比传统 ROFT 网络架构，验证 ZCube 通过扁平化组网和更均衡网络通信释放推理有效算力。
15%
GPU 平均推理吞吐提升
40.6%
首 Token 时延（TTFT）P99 降低
33%
网络硬件成本减少
训练场国产 GPU 推理集群独立验证
训练场国产 GPU 推理集群
在国产智算生态中，对比 ZCube 与传统 Clos 架构在集合通信、训练和推理维度的表现。
14.5%
All-to-All 吞吐提升
22%–30%
TTFT P99 降低
7%–10%
推理吞吐提升
某运营商国产 GPU 集群独立验证
运营商国产 GPU 集群
对比 ZCube 与 Clos 架构，在集合通信、模型训练和多租户端到端推理场景中验证性能收益。
119%
集合通信性能提升
20.1%
模型训练吞吐提升
11.5%
推理时延降低
国产算力芯片公司国产 GPU 千卡集群生产交付
国产算力芯片公司千卡生产集群
国产算力千卡级集群已上线稳定运行数月，持续承载真实业务流量，并面向真实用户提供服务。
千卡规模
国产算力集群部署
数月
生产环境稳定运行
真实用户
持续提供服务
从网络开始
让下一座智算中心，从网络开始更高效
围绕新建集群、存量改造、性能调优或智能运维，与我们一起评估网络如何释放更多有效算力。