来源:环球时报
记者:马俊、环球互联王雅婷、时报董万赫
【编者按】
随着人工智能(AI)技术的探访指数级迭代,大模型、超算科学智能(AI for Science)及智能体应用对算力的网核需求呈爆发式增长。算力基础设施正从千卡、心节万卡集群向十万卡级集群跨越。环球互联7月10日,时报在郑州举行的探访光合组织2026智能计算应用大会上,中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000(登峰)正式落成,超算并同步接入国家超算互联网。网核《环球时报》记者近日深入国家超算互联网核心节点,心节独家专访了曙光8000总设计师李斌,环球互联揭秘这一“算力引擎”背后的时报技术突破与应用前景。

面对大模型参数规模从千亿级迈向万亿级的探访趋势,传统万卡集群已难以满足需求,十万卡集群成为下一代AI基础设施的“标准门槛”。然而,中美在集群建设思路上存在显著差异:美国巨头倾向于建设占地百万平方米的“算力小镇”,而曙光8000则选择了高密度集成路线,将海量算力浓缩在郑州郑东新区北龙湖畔的一栋棕红色建筑中。
当记者步入曙光8000机房,第一感受并非想象中的恢弘,而是极致的紧凑。
* 占地面积:仅2000平方米,远小于同等规模的国际算力集群。
* 工程精度:系统组装精度控制在0.05毫米以内。
* 技术体量:
* 包含精密协同的30亿颗电子元器件;
* 互连线缆总长超1600公里(足以从郑州延伸至哈尔滨);
* 系统总重1500吨(相当于3架满载的波音747)。
李斌指出,从万卡到十万卡并非简单的数量堆叠,而是对系统架构、网络互连、访存效率及能效控制的全面考验。只有通过高密度集成和智能运维,才能解决管理10万张显卡的极高复杂度,释放算力潜能。
高密度集成带来了巨大的散热挑战。传统风冷数据中心PUE值(能源使用效率)长期徘徊在1.8以上,即每提供1度电用于计算,需额外消耗0.8度电用于制冷,且伴随高水耗。这种高能耗模式甚至引发了公众对数据中心建设的抵触(盖洛普民调显示71%美国人反对家门口建数据中心)。
曙光8000采用了独特的相变浸没液冷技术,实现了能效革命:
* PUE值:低至1.04以下,意味着几乎所有电力都用于计算,而非散热。
* 工作原理:计算节点垂直插入机柜,整体浸泡在特制绝缘冷却液中。芯片运行产生的热量使液体沸腾汽化,气泡迅速带走热能;汽化后的冷却液经冷凝回流,形成封闭循环。
* 优势:几乎不消耗水,无需高转速风扇,实现了高密度部署下的稳定、安静运行。
李斌形象地比喻:“传统空调是给‘机器’降温,而曙光8000的冷却系统是为‘人’服务的。”

曙光8000的最大特点在于“超智融合”。传统上,超级计算(超算)追求高精度确定性求解,服务于科研工程;智能计算(智算)追求低精度大规模并行,服务于AI训练。两者硬件、软件及用户群体截然不同。然而,在“AI for Science”(AI4S)兴起的背景下,单一模式已无法满足复杂混合的计算需求。
随着AI大模型训练的兴起,超算的内涵正在从狭义向广义快速演进:
* 服务领域:从传统科研拓展至广泛的产业应用。
* 业务形态:更加多元,覆盖从高精度科学计算到低精度AI训练的广泛范围。
* 使用方式:从专注科学问题求解的“离线”模式,转向支持实时交互和混合负载的核心基础设施。
曙光8000采用“超智融合”技术路线,将超算与智算能力统一于同一系统:
* 全精度支持:支持从FP64(双精度浮点)到INT8(整型)等多种计算精度。
* 多场景覆盖:兼顾科学计算、大模型训练、AI推理及工业仿真。
* 综合赋能:既支撑AI4S场景中的复杂科学计算,又适配大语言模型的软件栈,高效运行训练与推理服务。
李斌表示,这一架构突破了单一超算或智算的能力边界,为国家级战略性科学工程计算提供了探索AI结合的新平台,成为驱动下一代科学发现与产业智能化的关键基础设施。
依托国家超算互联网,曙光8000可完全接入全国一体化算网,形成更大范围的算力协同。目前,核心节点已完成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20多个领域。
除了高精尖科研,曙光8000的算力也间接服务于普通用户。李斌透露,若将全部算力用于模型推理,可支撑当前中国5%至10%的Token访问需求。这在一定程度上缓解了当前推理算力不足的问题,有望让大模型的响应速度更快,体验更流畅。
曙光8000的正式落地,标志着全国产十万卡级AI基础设施在技术、生态、应用及服务标准上已完成闭环验证。据悉,第二套全国产十万卡超智融合算力系统的研制与建设工作已经启动。
面向AI4S和大模型的大规模算力需求,十万卡级全精度算力中心有望从示范性工程走向规模化复制。在全球AI产业逐步“理性、向实”发展的新阶段,曙光8000及其后续系统将成为支撑“人工智能+”应用全面落地、惠及科学发现与产业经济的新一代基础设施标配。