在 AI 训练进入 petascale 时代之际，传统铜基互连已成为瓶颈，其电阻导致能量损耗和热积累，限制了 GPU 集群的规模化扩展。采用高温超导体（HTS）构建低温互连织物，能实现 GPU 间零电阻链接，提供 100 倍于铜的带宽密度，同时最小化热开销。这种设计不仅提升了数据传输效率，还为大规模 AI 模型训练注入新活力。通过精确的参数配置和工程实践，可将超导技术从实验室推向数据中心实战。
高温超导体如 YBa2Cu3O7（YBCO）在 77K 液氮温度下即可实现零电阻状态，这比低温超导（如铌基材料需 4K 液氦）更易部署。证据显示，在 GPU 集群中，互连带宽直接影响训练速度：NVIDIA 的 NVLink 虽达 900GB/s，但仍受电阻限制，而 HTS 互连可理论上支持 Tbps 级无损传输。Imec 的研究证实，超导逻辑门能量消耗仅为传统晶体管的五数量级，适用于 AI 加速器互联。Veir 的创新在于将 HTS 织物化，类似于光纤布线，但以超导线缆形式连接多 GPU 节点，实现无缝数据流动。
设计低温互连织物的核心在于材料选择与结构优化。首先，选择 HTS 带材：YBCO 涂层缓冲金属带材，直径 0.1-1mm，临界电流密度 > 10^6 A/cm²，确保在高负载下维持超导态。织物架构采用网格拓扑，每 GPU 节点配备 4-8 条 HTS 链路，支持全双工通信。链路长度控制在 1-5m 内，避免磁场干扰导致的临界电流衰减。证据来自 Snowcap Compute 的原型，其超导互连在低温环境下实现了 GPU 间 1.8TB/s 带宽，热损耗接近零。
冷却策略是落地关键。采用分布式液氮循环系统：主冷机提供 77K 冷却剂，流量阈值 5-10L/min per rack，压力 <0.5MPa。每个互连节点集成微型热交换器，维持温度波动 < 1K。相比液氦系统，液氮成本低 80%，但需监控氧氮分离风险。集成时，将 HTS 织物嵌入 GPU 机架歧管，支持快速断开接口，便于维护。参数设定：超导转变温度 Tc>90K，磁场耐受 > 1T（匹配数据中心环境）。这些配置可将集群热开销降至传统铜互连的 1/10，支持 1000+ GPU 的无缝扩展。
实施清单包括以下步骤：1）评估集群规模，计算所需 HTS 链路总数（每 GPU 4 链路，带宽需求 > 1TB/s）；2）采购 HTS 材料与测试原型，验证临界电流在模拟负载下稳定性；3）构建冷却基础设施，集成温度 / 电流传感器网络；4）软件适配：修改 AI 框架（如 PyTorch）支持超导互连的低延迟 I/O；5）安全校验：电磁屏蔽与泄漏检测，确保零电阻状态下无短路风险。回滚策略：若超导失效，切换至备用铜链路，阈值设定为温度 > 80K 时自动激活。
监控要点聚焦性能与可靠性。实时追踪指标：链路电阻（目标 <10^-9 Ω）、温度分布（均匀 < 77.5K）、带宽利用率（>95%）。使用专用仪表盘，警报阈值：电流超载 > 80% Ic、磁场波动 > 0.5T。维护周期：每月检查 HTS 带材退化，每季度校准冷却系统。风险缓解：备用电源确保冷却连续性，避免超导淬火导致数据丢失。
这种 HTS 互连织物不仅适用于 petascale AI 训练，还可扩展至量子 - 经典混合系统。落地后，预计训练时间缩短 30%，能效提升 50 倍，推动可持续 AI 发展。
资料来源：Imec 超导处理器研究（2024）；Snowcap Compute 超导平台原型（2025）；NVIDIA NVLink 规格文档。