中國用十萬卡定義下一代AI基建！

新智元報(bào)道

【新智元導(dǎo)讀】一邊是AI4S、大模型對(duì)算力規(guī)模的極限追逐，另一邊是集群算力在精度覆蓋、調(diào)度能力、應(yīng)用效率上的左支右絀。供需夾擊下，全國產(chǎn)十萬卡算力重器橫空出世，用「原生超智融合」這把鑰匙，打開了國產(chǎn)算力通往十萬卡新時(shí)代的大門。

進(jìn)入AI時(shí)代以來，算力從未像今天這般「分裂」。

科學(xué)計(jì)算追求極致的精度，卻常因效率低下而被束之高閣；AI推理追求極致的速度，卻在面對(duì)物理世界的復(fù)雜邏輯時(shí)顯得「不講道理」。

「準(zhǔn)但慢」抑或「快卻不準(zhǔn)」——這種「偏科」式的算力供給，在「人工智能+」的時(shí)代浪潮下，已逐漸無法滿足真實(shí)的計(jì)算場(chǎng)景。

一個(gè)生物制藥公司，可能既需要用高精度算力模擬蛋白質(zhì)折疊，也需要用低精度算力篩選候選分子。一個(gè)汽車制造商，既要進(jìn)行碰撞仿真，也要訓(xùn)練自動(dòng)駕駛模型。

這種碎片化、離散化的需求，呼喚一種全新的、能夠「一鍋燴」的算力底座。

這正是「超智融合」理念誕生的土壤。最新落成的首個(gè)全國產(chǎn)十萬卡AI超集群——曙光8000（登峰），則將這一理念從藍(lán)圖變成了現(xiàn)實(shí)。

「人工智能+」時(shí)代

超智融合成最大公約數(shù)？

超智融合的概念其實(shí)并不新鮮。然而行業(yè)內(nèi)常見的做法，是將一批超算節(jié)點(diǎn)和一批智算節(jié)點(diǎn)簡(jiǎn)單拼湊在一個(gè)機(jī)房，通過調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行任務(wù)分配。

這種物理融合更像是「合租」，不同算力依舊各自為政，難以應(yīng)對(duì)高度耦合的混合計(jì)算任務(wù)。

然而曙光8000的出現(xiàn)，正無聲宣告著算力「偏科」時(shí)代的落幕。

它實(shí)現(xiàn)了全類型計(jì)算的原生一體化融合，讓高精度科學(xué)計(jì)算與低精度AI訓(xùn)練推理，在同一套系統(tǒng)內(nèi)無縫切換，實(shí)現(xiàn)了真正的全精度協(xié)同。

它代表的，是「原生超智融合」路線，其核心在于，從芯片層面就開始設(shè)計(jì)，讓每一個(gè)計(jì)算單元都天生具備同時(shí)處理高精度數(shù)值計(jì)算和低精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的能力。

這種架構(gòu)設(shè)計(jì)的精髓在于，它不是為了兼容而妥協(xié)，而是為了創(chuàng)造「1+1>2」的化學(xué)反應(yīng)——既能完美覆蓋傳統(tǒng)超算的陣地，又能高效支撐大模型的訓(xùn)練推理，更能為AI for Science這類需要頻繁在兩種計(jì)算模式間切換的前沿領(lǐng)域，提供前所未有的流暢體驗(yàn)。

這才是超智融合的真正內(nèi)涵：不是功能的疊加，而是能力的共生。

「十萬卡」工程答卷

全鏈路自研和系統(tǒng)級(jí)重構(gòu)

當(dāng)萬億參數(shù)大模型和復(fù)雜科學(xué)研究，進(jìn)一步要求AI算力基礎(chǔ)設(shè)施「又大又能干」時(shí)，集群設(shè)計(jì)部署難度呈指數(shù)級(jí)上升。

從萬卡到十萬卡，絕非簡(jiǎn)單的十倍放大，而是一場(chǎng)涉及芯片、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、散熱的系統(tǒng)工程學(xué)極限挑戰(zhàn)。

「規(guī)模大了之后，最核心的挑戰(zhàn)來自兩方面：一是性能效率，二是系統(tǒng)可靠性。」正如中科曙光高級(jí)副總裁李斌所言，「從萬卡到十萬卡，設(shè)備數(shù)量多了10倍，故障率就增加了一個(gè)數(shù)量級(jí)。」

如何馴服這頭「算力巨獸」？曙光8000的答案是：全鏈路自研與系統(tǒng)級(jí)重構(gòu)。

曙光8000擁有「芯片、計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、散熱、應(yīng)用、服務(wù)」全鏈路全自研AI基礎(chǔ)設(shè)施能力。

在芯片層，依托海光等國產(chǎn)芯片，構(gòu)建起從通用處理器、AI加速卡到片間互聯(lián)交換芯片的完整鏈條，整體技術(shù)達(dá)到國際先進(jìn)水平。

在網(wǎng)絡(luò)層，采用類IB原生的RDMA高速網(wǎng)絡(luò)，解決了十萬卡規(guī)模下卡與卡之間的高效協(xié)同難題，讓龐大的算力集群真正擰成一股繩。

在存儲(chǔ)層，ParaStor分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)為大模型訓(xùn)練和科學(xué)計(jì)算中的海量數(shù)據(jù)讀寫提供了堅(jiān)實(shí)的「糧倉」保障。

在散熱層，全球領(lǐng)先的浸沒式相變液冷技術(shù)，不僅將PUE降至極致，更為芯片創(chuàng)造了一個(gè)穩(wěn)定的運(yùn)行環(huán)境，極大地提升了系統(tǒng)的可靠性。

這些技術(shù)并非孤立存在，而是相互咬合、彼此賦能。

集群宣布落成當(dāng)日，北京科學(xué)智能研究所與中科曙光達(dá)成戰(zhàn)略合作，接下來將正式啟動(dòng)第二套十萬卡超智融合算力系統(tǒng)研發(fā)與建設(shè)。

顯然，曙光8000交出的工程答卷，正在被AI4S頂流玩家接納復(fù)刻。中國首個(gè)全國產(chǎn)十萬卡AI超集群，也或?qū)摹甘痉缎怨こ獭棺呦颉敢?guī)模化普及」。

「建得好」更要「用得好」

算力與Token價(jià)值變現(xiàn)

再強(qiáng)大的算力，如果不能轉(zhuǎn)化為實(shí)際的生產(chǎn)力，也只是冰冷的「鐵疙瘩」。

AI時(shí)代，算力的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，已從單純的峰值性能，轉(zhuǎn)向了單位能效的智能產(chǎn)出——每瓦特所能產(chǎn)出的Token量。

曙光8000的思路非常清晰：不僅要「建得好」，更要「用得好」。

一方面，它通過「存算網(wǎng)」緊耦合、液冷等技術(shù)創(chuàng)新，大幅提升能效比，讓每一度電都產(chǎn)生更大的智能價(jià)值。

另一方面，它主動(dòng)「拆墻」，依托開放架構(gòu)與光合組織生態(tài)伙伴深度協(xié)同，已完成超過300個(gè)重點(diǎn)應(yīng)用的深度優(yōu)化，覆蓋了大模型、機(jī)器人、創(chuàng)新藥等20余個(gè)主流科研和工業(yè)場(chǎng)景。

更重要的是，曙光8000依托國家超算互聯(lián)網(wǎng)接入全國一體化算力網(wǎng)。這意味著，無論你身處何地，是科研院所還是初創(chuàng)企業(yè)，甚至是個(gè)人開發(fā)者，都可以像用水用電一樣，便捷地調(diào)用這樣的頂尖資源。它不再是高高在上的國家工程，而是觸手可及的智能資源。

從「建」到「用」，從「超智融合」的先行者到「十萬卡」工程的實(shí)踐者，曙光8000正站在新的歷史坐標(biāo)上，用實(shí)戰(zhàn)成績(jī)重新定義下一代AI算力基建的標(biāo)準(zhǔn)。而國產(chǎn)計(jì)算系統(tǒng)的交付力和生產(chǎn)力，也因此被賦予了全新的內(nèi)涵。