字节跳动STE固件团队亮相OCP China 2026构建下一代数据中心智能固件基础设施

原创 STE固件团队 2026-07-10 17:00 北京

在AI算力规模迎来指数级增长的当下，服务器固件——这个过去始终隐藏在操作系统底层的“隐形基础设施”——正逐渐成为决定数据中心可靠性、安全性以及运维效率的关键因素。

在2026年的开放计算中国峰会（OCP China 2026）上，字节跳动STE固件团队带来了三场技术分享，内容覆盖了XPU模组标准化接口设计、OpenBMC平台移植的Agent框架，以及RAS API标准化这三大方向。

如果我们将万卡级智算集群比作一座城市，那么这三项工作恰好回答了三个递进的问题：如何统一管理城中形形色色的算力设施？如何高效构建承载这些管理能力的固件平台？当规模带来不可避免的故障时，如何快速发现、定位和恢复？——从管理接口标准化到研发效率智能化，再到运行可靠性体系化，三者环环相扣，构成了一条完整的技术闭环。

图 1：三项工作技术闭环——"管理—构建—运行"

接下来，我们就深度解读这三项工作的技术内核，分享字节跳动在服务器固件领域的工程实践与思考。

一、XPU 模组标准化接口设计：让万卡集群的管理不再是"适配地狱"

分享人：郁雷、孙国新 | 字节跳动 STE 固件团队

1.1 问题背景：智算时代的 XPU 管理之痛

随着大模型训练和推理需求的爆发式增长，数据中心中XPU（GPU/NPU/加速卡）的部署规模急剧攀升。单机XPU数量已从4-8卡增长到16-32卡，万卡级集群成为行业标配。然而，规模的爆发只是挑战的一个维度——更深层的问题在于管理的碎片化。

字节跳动固件团队在业务实践中，梳理出了三大核心痛点：

• 场景复杂：训练、推理、微调等不同业务场景对XPU的监控需求各异，单一方案难以覆盖全部需求。

• 生态分散：不同厂商的GPU/NPU/XPU管理接口差异巨大，运维工具不得不为每个厂商单独做适配。

• 运维压力：万卡集群需要自动化、标准化的管理手段，但现有接口能力参差不齐，无法支撑起规模化运维的担子。

1.2 现状分析：监控能力"百家争鸣"背后的适配成本

团队对主流XPU厂商的带外管理能力做了一次系统性的横向对比，结果并不乐观：

虽然各厂商基本都遵循Redfish标准，并提供IPMI接口，但在具体监控能力和功能完整性上，差异依然显著。这意味着，运维工具必须为不同厂商编写不同的解析逻辑，适配成本随着厂商数量的增长而线性增加。

1.3 解决方案：统一 Redfish 接口层

面对这一挑战，字节跳动提出了"接口与实现解耦"的核心设计理念：机头BMC不区分XPU型号，统一使用标准化的Redfish接口进行管理。

整体架构采用了分层设计：

• 管理通道：Redfish over LAN，作为主通道，提供完整的带外管理能力。

• Sideband 备用通道：I2C，作为底层控制和应急机制，在主通道不可用时提供基础管理能力。

图 2：XPU 统一 Redfish 管理架构

1.4 为什么不是 RDE？

DMTF提出的Redfish Device Enablement（RDE）是带外设备管理的行业标准之一。团队在设计方案时，对其进行了深入评估：

RDE在XPU场景面临的关键挑战包括：

1. Schema不一致：不同XPU厂商实现的RDE Schema仍有差异，上层仍需进行差异化适配。

2. 调试困难：BEJ二进制编码导致问题排查效率低下。

3. 带宽受限：MCTP/SMBus链路带宽有限，难以满足XPU场景下高频采集大量传感器数据的需求。

4. Schema缺失：缺乏面向XPU特有资源（如Scale Up Switch、Retimer）的标准Schema定义。

RDE为通用PCIe设备管理提供了一个良好的基础，但XPU场景需要更聚焦的接口设计。字节跳动的方案选择直接使用Redfish JSON明文通信，在可调试性和扩展性上取得了明显优势。

1.5 核心接口规范

方案定义了一套覆盖XPU全生命周期管理的核心API：

这套接口设计具有良好的可扩展性：新模组只需实现接口集加OEM扩展，即可被机头BMC统一管理，无需修改上层运维逻辑。

1.6 开放生态与社区路线

字节跳动明确表示，XPU模组标准化接口设计将走开放、开源社区联合开发的路线，目标是构建一个开放共赢的XPU管理生态。这不仅有利于行业标准化的推进，也为XPU厂商提供了清晰的接口规范参考。

二、超越代码生成：用 Agent 框架破解 OpenBMC 平台移植难题

分享人：郏春辉 | 字节跳动 STE 固件团队

从管理接口到固件构建：标准化落地的效率瓶颈

第一节介绍的统一Redfish接口层，最终要运行在BMC固件之上。然而，每一款新的XPU模组、每一代新的服务器平台，都意味着OpenBMC固件需要重新进行移植适配。如果平台移植的速度跟不上硬件迭代的节奏，再好的标准化接口设计也无法快速落地。字节跳动固件团队面对的下一个挑战，正是如何把BMC固件的开发效率，提升到与万卡集群部署规模相匹配的水平。

2.1 OpenBMC 平台移植的痛点

OpenBMC作为开源BMC固件项目，已被越来越多的数据中心所采用。然而，将OpenBMC移植到新硬件平台是一项复杂且重复性很高的工程——涉及传感器配置、GPIO映射、FRU信息、IPMI命令、Web UI适配等大量平台特定代码的编写。

传统的移植流程高度依赖资深工程师的经验积累，存在三个突出问题：

• 知识传承困难：平台移植的知识散落在不同工程师的脑中、代码注释里、历史commit中，新人上手周期长。

• 重复劳动多：每个新平台都需要从头配置相似的传感器、GPIO、FRU等信息，已有的经验难以复用。

• 质量不可控：依赖人工编写配置，容易出错，且难以进行系统性验证。

2.2 从"代码生成"到"Agent 框架"

字节跳动固件团队并没有止步于简单的"AI辅助代码生成"，而是构建了一套面向OpenBMC平台移植的Agent框架。这个框架的核心思想是：将工程师的经验转化为可执行的知识库，让AI Agent基于工具链完成平台移植的全流程。

框架的关键设计包括：

可执行知识库（Executable Knowledge Base）

与静态文档不同，可执行知识库将平台移植知识结构化为Agent可以直接调用的规则和工具。知识库中的每一条知识都关联了具体的执行逻辑——比如"NVMe sensor依赖对应的I2C通道，DTS配置中需要添加mctp相关属性"这样的规则，会被转化为Agent + CLI工具链生成的配置。

CLI + Agent 协同

框架采用CLI工具与AI Agent协同的工作模式：CLI工具负责确定性的数据读取和配置生成，AI Agent则负责理解需求、决策流程、调用工具和处理异常。这种"工具+Agent"的组合有效降低了AI幻觉的风险——Agent的每一步操作都有工具进行验证，而非纯粹依赖模型推理。

图 3：OpenBMC Agent 框架协同架构

2.3 效果与价值

这套Agent框架在实际使用中取得了显著成效：

• 配置生成速度：完成一个新平台的配置生成仅需不到1分钟。

• 人力成本降低：累计工作量从过去的人月级，降低到不到2人周。

• 质量提升：通过工具链的系统性验证，配置一致性显著提高，减少了人为错误。

更重要的是，这个框架展示了AI在基础设施工程中的正确用法：不是用AI替代工程师，而是将工程师的经验沉淀为可执行的知识资产，通过Agent框架实现经验的规模化和自动化复用。

三、构建开放的 RAS API 标准：为高可用数据中心打地基

分享人：龚发强 | 字节跳动 STE 固件团队

从构建到运行：规模化带来的可靠性挑战

当XPU管理接口实现了标准化、BMC固件开发效率大幅提升之后，万卡集群的部署和运维便有了基础保障。但规模本身就是一个新的风险源——万台设备的集群中，硬件故障不再是"小概率事件"，而是"常态"。问题从"如何建设和部署"转向了"当故障不可避免时，如何快速发现、精准定位、高效恢复"。这正是RAS（可靠性、可用性、可服务性）要回答的问题。

3.1 RAS 标准化的行业迫切性

在传统CPU为主的数据中心时代，RAS能力已经相对成熟。但随着异构计算（CPU + GPU + NPU）成为主流，RAS面临着全新的挑战。

字节跳动固件团队在业务实践中发现，当前行业RAS领域存在一个结构性问题：不同厂商使用不同的故障上报方案。

这意味着，当数据中心部署了来自多个厂商的服务器时，运维团队需要对接多套不同的RAS接口，故障定位和根因分析的效率会严重受限。在万卡级集群中，一个GPU故障可能引发训练任务中断，如果不能快速定位和恢复，损失将以小时甚至天来计算。

值得注意的是，这里的"多厂商接口不一致"与第一节中XPU管理接口碎片化的问题如出一辙——标准化缺失是贯穿固件生态的结构性痛点，无论管理接口还是故障上报接口，都未能幸免。

3.2 推动 RAS API 标准化

为解决这一问题，字节跳动固件团队在OCP社区中牵头推动RAS API的标准化工作，从需求定义到接口规范设计均发挥了核心驱动作用，引领异构计算故障管理体系的标准化建设。

RAS API标准化的目标不是重新发明轮子，而是在现有厂商方案之上定义统一的接口层，让上层运维平台可以通过标准化的API获取故障信息、触发诊断流程、执行恢复操作，而不必关心底层厂商的差异。

3.3 异构计算时代的 RAS 新挑战

异构计算的兴起给RAS带来了几个全新的命题：

从单节点到跨数据中心

传统RAS关注单台服务器的故障检测和恢复。但在AI训练场景中，一个训练任务横跨数百甚至数千台服务器，RAS需要从单节点视角升级到集群甚至数据中心视角——不仅要知道"哪台机器出了什么故障"，还要评估"这个故障对正在运行的任务有什么影响，最优的恢复策略是什么"。

从CPU中心到异构协同

过去RAS以CPU为中心，GPU/NPU等加速卡是"外围设备"。如今XPU成为算力主力，RAS必须覆盖XPU的故障检测、错误隔离和恢复，而XPU的故障模式与CPU有着显著差异。

AI 驱动的故障预测

基于历史故障数据和运行时遥测信息，利用AI技术进行故障预测，是RAS演进的重要方向。标准化的RAS API为构建统一的数据采集层提供了基础，使得AI故障预测模型可以获取到一致、高质量的训练数据。这与第二节中Agent框架的理念遥相呼应——AI的价值不在于替代人工，而在于将数据转化为可行动的智能决策。

3.4 云系统 RAS 演进路线

字节跳动提出了云系统RAS的演进路线，从单节点RAS到集群级RAS，再到跨数据中心的智能RAS体系。这条路线的核心思路是：

1. 标准化先行：协同OCP社区推动RAS API标准化，统一数据采集和上报接口。

2. 平台化支撑：构建统一的RAS数据平台，汇聚全量故障数据。

3. 智能化闭环：基于AI实现故障预测、自动诊断和智能恢复。

图 4：RAS 演进路线

四、总结与展望

字节跳动STE固件团队在OCP China 2026上的三场分享，勾勒出了一条清晰的技术路线：

图 5：总结与展望

这三项工作并非孤立的技术点，而是沿着"管理—构建—运行"的逻辑自然递进的：

• 管理标准化是起点——XPU统一Redfish接口层解决了"如何管"的问题，让万卡异构集群拥有了一致的管理平面。

• 研发智能化是桥梁——OpenBMC Agent框架解决了"如何建"的问题，让支撑管理平面的BMC固件能够快速、高质量地交付。

• 运行可靠化是归宿——RAS API标准化解决了"如何稳"的问题，让规模化运行后的故障能够被快速发现、定位和恢复。

贯穿三者的主线是标准化与智能化：标准化是规模化运维的前提，无论是XPU管理接口还是RAS API，统一标准都是第一步；智能化是效率的杠杆，Agent框架将工程经验转化为可执行的知识资产，AI故障预测则将RAS从被动响应推向主动预防。

字节跳动固件团队表示，未来将继续推动XPU管理接口和RAS API的社区标准化进程，持续完善OpenBMC Agent框架的知识库覆盖度和自动化能力。

开放、开源、共建——这不仅是口号，更是字节跳动固件团队在OCP China 2026上传递的明确信号。在AI算力基础设施快速演进的今天，只有行业共同建设标准化的固件生态，才能让数据中心的可靠性和效率真正迈上一个新台阶。

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