AI4S攻堅戰(zhàn)：中科曙光國內(nèi)首個6萬卡集群投入使用

撰文 | 李信馬
題圖 | AI生圖

當(dāng)全球還在為大模型的“幻覺”頭疼時，另一場更嚴(yán)肅的AI革命正在實驗室里悄然發(fā)生——不只是生成文本和圖片，而是去計算生命的密碼和材料的極限。

AI4S計算集群，是為“AI for Science”（科學(xué)智能）設(shè)計的計算基礎(chǔ)設(shè)施。

大家一般更熟悉的概念，是“超級計算機”，簡單解釋下兩者之間的區(qū)別，超級計算機是通過并行計算來加速已知科學(xué)公式的求解過程，比如氣象預(yù)報、核模擬、流體力學(xué)等；AI4S計算集群則不同，不僅要“算得更快”，而且利用AI技術(shù)，從海量科學(xué)數(shù)據(jù)（比如分子結(jié)構(gòu)、基因序列、材料性質(zhì)）中加速新結(jié)構(gòu)、新規(guī)律的發(fā)現(xiàn)。

因此，兩者在技術(shù)設(shè)計上有明顯的不同，AI4S不是現(xiàn)有超算的簡單改造，而是從芯片、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、存算協(xié)同到調(diào)度系統(tǒng)全棧重新設(shè)計的新一代基礎(chǔ)設(shè)施。

伴隨人工智能技術(shù)發(fā)展，AI4S正成為全球科技競爭焦點。2025年11月24日，美國正式啟動“創(chuàng)世紀(jì)計劃”，目標(biāo)是用 AI 重塑科學(xué)研究，該計劃也被白宮稱為“自阿波羅計劃以來規(guī)模最大的聯(lián)邦科學(xué)任務(wù)”。我國早在2023年4月，就由科技部主導(dǎo)部署了一體化算力服務(wù)平臺——國家超算互聯(lián)網(wǎng)，來整合全國超算中心資源構(gòu)建算力網(wǎng)絡(luò)，并在2024年4月正式上線。“十五五”規(guī)劃中，也明確提出要以人工智能引領(lǐng)科研范式變革，搶占人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用制高點。

中科曙光是中國核心信息基礎(chǔ)設(shè)施的領(lǐng)軍企業(yè)，是我國少數(shù)擁有從硬件、整機到算力服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施全棧自研能力的科技公司。2025年12月，中科曙光發(fā)布了scaleX萬卡超集群；2026年2月，3萬卡上線國家超算互聯(lián)網(wǎng)核心節(jié)點。

4月14日，中科曙光提供的6萬卡科學(xué)智能計算集群系統(tǒng)，在位于鄭州的國家超算互聯(lián)網(wǎng)核心節(jié)點投入使用。伴隨著該集群的落地運行，國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建起了國內(nèi)規(guī)模最大的AI4S計算基礎(chǔ)設(shè)施，總計鏈接超300萬CPU核和超20萬GPU卡，并接入全國一體化算網(wǎng)調(diào)度體系，來為全國高校、科研院所和企業(yè)提供普惠化AI4S算力服務(wù)。

當(dāng)天DoNews也受邀參加了發(fā)布會，會上，中國科學(xué)院院士、河南省科學(xué)院院長徐紅星表示：“該集群落地，不僅是一次技術(shù)成果展示，更是我國人工智能技術(shù)與科研創(chuàng)新深度融合的里程碑。”

AI4S計算集群為什么重要？會后的采訪中，清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）助理教授李琨介紹，AI4S已經(jīng)超越純科研范疇，是新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力。它不僅關(guān)乎著基礎(chǔ)科學(xué)的突破，也直接決定了新材料、新藥物、新能源等未來產(chǎn)業(yè)的主導(dǎo)權(quán)歸屬，深刻影響國家經(jīng)濟競爭力和綜合國力的表現(xiàn)。尤其在當(dāng)今大國之間科技競爭日趨激烈背景下，AI4S已經(jīng)成為衡量國家綜合實力和戰(zhàn)略科技力量的關(guān)鍵指標(biāo)。

在生物、材料等多領(lǐng)域進(jìn)行的大規(guī)模并行計算測試中，依托曙光AI4S計算集群，3萬卡規(guī)模蛋白質(zhì)折疊模擬較傳統(tǒng)算法加速1000倍；4.5萬卡規(guī)模實現(xiàn)萬億原子液態(tài)水分子動力學(xué)模擬，在打破世界模擬規(guī)模紀(jì)錄的同時效率提升3個數(shù)量級以上；湍流直接模擬規(guī)模擴展至百萬億網(wǎng)格，大幅提升了科研效率。

“從原本以超算為代表的超算架構(gòu)，慢慢地配上AI加速單元這種混合異構(gòu)的智算架構(gòu)，也就是現(xiàn)在說的‘超智融合’。傳統(tǒng)的計算任務(wù)或者科學(xué)應(yīng)用沒有辦法很好地利用上新型的硬件算力，這是一個非常大的挑戰(zhàn)。隨著AI不斷地賦能科學(xué)應(yīng)用，未來AI4S解決的問題更多不是加速型的，而是把之前不能解的問題變成能解的，這種情況下如何通過AI把好算力用到刀刃上，也是一個非常大的挑戰(zhàn)。”李琨說。

中科曙光高級副總裁李斌表示，把AI方法用在科學(xué)和工程領(lǐng)域一定是正確的，產(chǎn)業(yè)化前景也是無比巨大的，在生物醫(yī)藥、半導(dǎo)體、新材料、電池、清潔能源等領(lǐng)域，一旦有技術(shù)突破都會帶來更大規(guī)模的市場。但AI4S并不是萬能的，因為AI方法有不可解釋性，還有泛化的問題，它需要跟傳統(tǒng)方法相結(jié)合；另一方面，隨著大模型基礎(chǔ)能力的提升，特別是智能體技術(shù)發(fā)展，對AI4S的發(fā)展也會有極大的促進(jìn)作用，降低門檻和極大地提高效率。

那怎么評價AI4S計算集群的能力？中科曙光給出的答案是“六大核心要求”。對應(yīng)剛剛上線的6萬卡科學(xué)智能計算集群系統(tǒng)，就是：

• 強大算力：實現(xiàn)6萬卡集群部署。

• 全面精度：可支持8/16/32/64位寬的全精度計算，高效處理高維函數(shù)和復(fù)雜科學(xué)問題。

• 高速互連：通過國內(nèi)首款類InfiniBand無損高速網(wǎng)絡(luò)scaleFabric系列產(chǎn)品，滿足AI4S計算集群對高帶寬、低時延網(wǎng)絡(luò)的極致需求。

• 存算協(xié)同：通過“超級隧道”、AI數(shù)據(jù)加速等設(shè)計，實現(xiàn)從芯片、系統(tǒng)到應(yīng)用的三層傳輸協(xié)同，避免存儲IO瓶頸。

• 靈活調(diào)度：智能調(diào)度機制，使系統(tǒng)可根據(jù)任務(wù)需求靈活匹配、調(diào)度集群的計算存儲網(wǎng)絡(luò)等資源，并發(fā)作業(yè)調(diào)度效率超每秒萬次。

• 穩(wěn)定可靠：依托智能化運維、數(shù)字孿生系統(tǒng)以及浸沒相變液冷技術(shù)，讓系統(tǒng)可用性達(dá)到99.99%，保障集群長周期穩(wěn)定運行。

坦誠講，對于計算集群，我們首要關(guān)心的問題一定是芯片，也要正視目前中國與海外之間的差距。李斌表示，國產(chǎn)芯片制程工藝上存在代差，可以一方面在芯片封裝、結(jié)構(gòu)工藝上挖一些潛力，還有就是通過系統(tǒng)端去優(yōu)化，以及工程化能力的優(yōu)化等來彌補差距。此外，由于工藝相對落后一些，要達(dá)到同樣的性能芯片功耗就會更高，通過一些技術(shù)來解決芯片的供電和散熱問題，也能縮短差距。

此前在光合組織2025人工智能創(chuàng)新大會（HAIC2025）上，中科曙光發(fā)布scaleX萬卡超集群時，李斌曾表示該集群在超節(jié)點架構(gòu)、高速互連網(wǎng)絡(luò)、存儲性能優(yōu)化、系統(tǒng)管理調(diào)度等方面實現(xiàn)了多項創(chuàng)新突破，部分技術(shù)與能力已超越海外同類產(chǎn)品研發(fā)路線圖的2027年NVL576里程節(jié)點。

在當(dāng)天的一個演示案例中，中科曙光的AI4S計算集群和英偉達(dá)的A800集群相比，訓(xùn)練Loss下降曲線高度重合，下游測試中，9項基準(zhǔn)測試的結(jié)果也高度一致。此外，據(jù)工作人員介紹，公司產(chǎn)品的部分性能指標(biāo)已超越英偉達(dá)集群。

目前，從產(chǎn)業(yè)生態(tài)來看，國內(nèi)AI4S已經(jīng)形成了上游算力與數(shù)據(jù)，中游平臺與模型，下游科研與工業(yè)應(yīng)用的完整鏈條。李斌表示，未來幾年AI4S可能需要更多關(guān)注世界模型和物理AI，世界模型依賴的數(shù)據(jù)需要物理規(guī)律約束，而物理規(guī)律約束的數(shù)據(jù)又需要傳統(tǒng)計算來產(chǎn)生，這會進(jìn)一步增強傳統(tǒng)計算和超算的融合，對未來的算力結(jié)構(gòu)也會有一些影響。

隨著國家算力基礎(chǔ)設(shè)施被用互聯(lián)網(wǎng)理念重構(gòu)，算力成為“普惠服務(wù)”，將進(jìn)一步支撐中國在全球AI和科技競爭中占據(jù)主動——這不僅關(guān)乎幾家公司的市值，更關(guān)乎未來科技革命里我們的話語權(quán)。

注：文中演講配圖均來自現(xiàn)場拍攝

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