十万卡AI超级群之后，中国AI算力底座正在发生什么变化？

作者：王聪彬

过去很多年，超算一直被视为衡量一个国家计算能力的重要指标。但超算的价值，从来不只是榜单上的数字。

对于科学研究而言，顶尖算力意味着更多探索的可能。只有具备足够强大的计算能力，那些过去无法计算、无法验证，甚至难以想象的问题，才能逐步找到答案。

如今，中科曙光发布中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰），为科学研究提供了新的基础条件。其对于提升中国整体科研创新能力具有重要意义，不仅推动超算与人工智能进一步融合，更为中国科研创新打开更大的空间。

AI for Science时代，超智融合成为算力新趋势

以AI for Science为代表的科研新范式，正在推动科学研究从传统的作坊模式向系统化的平台模式发生深刻转变。

AI for Science正在催生巨大的算力需求，需要计算系统同时支持高精度科学计算和低精度AI训练超智融合能力。这种融合要求计算系统在架构、规模、能效和可靠性上实现系统级的创新。

“超智融合已经成为一个显著趋势。”中科曙光高级副总裁李斌说道。一方面，AI需要超算架构提供强大的算力支撑；另一方面，过去的科学与工程计算，也正在AI for Science的加持下变得更加智能化。

“虽然AlphaFold出现的时间早于ChatGPT，但从超智融合的角度看，真正具有突破意义的方向，可能还是围绕AlphaFold这类路径展开。”某业内专家说道。

这类路径需要的不只是基于大语言模型进行微调和应用开发，更重要的是深入具体学科领域，理解背后的物理规律和科学机理，再结合AI技术、超算资源和算法模型，打造完整的超智融合平台。

中科曙光预判，具有通用性、全精度算力系统，会成为人工智能+时代算力基础设施重要的发展方向，曙光8000正是对这一趋势的精准回应。

从研发到落地，曙光8000从2024年启动系统研制，2025年完成工程建设。今年2月，3万卡系统上线试运行，4月扩展至6万卡AI for Science集群，7月最终实现10万卡规模部署。

十万卡集群背后，比拼的是全栈系统能力

与万卡级系统相比，十万卡部署考验的不只是计算卡数量和理论峰值性能，更涉及系统架构、网络互连、访存效率、能效控制以及生态应用能力等多方面挑战。

曙光8000采用“超智融合”技术路线，摈弃传统分区方式，真正实现了全类型计算的原生一体化融合，面向高精度科学计算和低精度智能计算的复合需求，支持FP64到INT8全精度，可覆盖科学计算、大模型训练、AI推理、工业仿真等多类科研和产业场景。

构建十万卡集群，需要同时掌握芯片特性、网络架构、能源与制冷、调度运营四个维度的能力。在系统建设上，曙光8000具有“芯片、计算、存储、网络、散热、应用、服务”全链路全自研AI基础设施能力。

其中，海光等国产芯片为系统建设提供底层支撑；

scaleFabric类IB原生RDMA高速网络实现十万卡集群高可靠连接；

ParaStor分布式存储支撑大模型训练和科学计算中的海量数据读写，并在2026全球IO500榜单中获得生产型全节点和10节点性能双榜第一；

全球领先的浸没式相变液冷技术，可支撑单机柜MW级高功率密度部署，并通过国产冷媒、全年自然冷却等方式提升集群能效。

某券商分析师认为，长期看，十万卡、万卡和千卡、百卡集群将形成算力行业的金字塔，共同支撑和赋能人工智能产业的发展。

过去十多年，中科曙光持续围绕超算存储能力建设，在存储规模、性能以及资源调度等方面形成了技术积累。随着智算发展，尤其是大模型训练和推理需求增长，存储系统需要同时满足高带宽、高吞吐以及GPU高效访问的需求。

中科曙光北京公司总裁助理、集中式存储产品部总经理郭照斌表示，中科曙光通过引入GDS（GPU Direct Storage）等能力，打通了GPU与存储之间的数据通路，并通过KV Cache卸载、推理数据管理等技术提升Token处理效率等工作，实现训练与推理流程，为智算提供从数据管理、计算支撑到应用优化的完整闭环。

从科研到产业，十万卡算力进入应用阶段

据介绍，曙光8000依托国家超算互联网接入全国一体化算网，将面向科研高校、企业及个人用户全面开放普惠、高效、便捷的算力服务。

目前，在十万卡核心节点上，已完成300余项超智融合应用优化，涵盖大模型、机器人、汽车、创新药、新材料、量子计算、天文气象等二十余领域。其中，超过70个应用实现了万卡规模扩展。

在重点大应用方面，已实现蛋白质折叠模拟、万亿原子级水分子动力学模拟和百万亿网格湍流模拟等。

在人工智能大模型支撑方面，在训练侧，曙光8000已与国内头部大模型企业合作，完成最新大语言模型、语义模型和世界模型的万卡级预训练工作。同时，面向未来超大规模模型训练需求，具备支持10万亿参数大模型在10万卡规模上的训练扩展能力。

推理侧，曙光8000已支持超过400个主流模型的在线推理服务，并针对大规模推理场景中的Prefill-Decode分离、KV Cache等关键环节进行了高通量优化。李斌谈到，如果曙光8000全部用于模型推理，可支撑当前中国约5%-10%的Token访问需求，为缓解推理算力紧张提供新的路径。

大会期间，中科曙光还与北京科学智能研究院达成战略合作，启动第二套全国产十万卡超智融合算力系统研制与建设。

写在最后

当我们谈算力经济时，没有算力何谈经济？

从超算到智算，从万卡到十万卡，算力基础设施正在进入新的发展阶段。曙光8000（登峰）不仅是支撑前沿探索和产业应用创新的国之重器，更是围绕算力经济如何发展布局提供了更加宽广的空间和想象力。

这也是超智融合算力体系建设的重要意义。