未来智造局｜超智融合托举AI4S 国产算力从整机验证走向产业赋能

新华财经上海10月22日电（记者 高少华）随着超智融合算力加速落地，国产异构算力正走出实验室，在商业航天、油气勘探、天文、气象等领域破解一批长期受算力制约的科研与工程难题，推动人工智能驱动科学研究（AI4S）从理论探索转向工程化验证。

中科曙光近日集中发布曙光8000十大前沿应用成果，在同一国产超智融合集群上刷新多项国际领先的仿真与模拟纪录，覆盖天文、气象、海洋、能源、航天、类脑、农业等赛道。这标志着国产算力应用正由单点整机验证向多行业规模化产业赋能迈进。超智融合打通高精度科学计算与AI训练推理后，国产算力生态开始从“造机器、跑通整机”转向贴合产业真实需求、持续输出可落地价值。

超智融合筑牢AI4S算力底座

目前AI4S逐步成为第五大科研范式，传统算力基础设施面临新的挑战。科学研究既需要高精度数值求解保障计算结果准确，又需要人工智能完成模型训练与推理，这种复合需求靠单一芯片类型已无法应对。中央处理器（CPU）与加速器分工协作的异构架构，由此成为全球新一代顶级计算系统的普遍选择。

中科曙光打造的10万卡超智融合AI集群“曙光8000”，基于国产芯片的异构计算架构构建，在同一套系统上原生支持高精度科学计算与AI训练、推理，科学计算、工程计算与智能计算得以统一调度。中科曙光高端计算总工程师卜景德向记者表示，AI4S填补了传统科学计算“算得准但算得慢”、智能计算“算得快但精度不足”的短板，目前在曙光8000上超过四成应用属于超智融合类型。

据中科曙光方面介绍，不同科研任务对系统硬件能力的侧重截然不同。万亿原子级半导体器件模拟依赖FP64、FP32张量核心能力，通过算法与硬件深度协同优化，帮助科研人员完整观测纳米级器件全貌，突破了过去百亿原子模拟只能局部观察的局限。中科曙光与复旦大学合作的数字孪生脑模拟任务涉及千亿神经元规模，海量神经元突触交互对通信提出严苛要求，平台通过相应技术保障数万卡规模下海量零散数据高效交互，支撑全脑仿真任务稳定运行。

截至目前，曙光8000已完成300余项重点应用深度优化，覆盖30多个科研与产业领域，20余项应用实现整机规模运行，场景横跨气象海洋预报、材料仿真、类脑科学、航天流体、石油物探等方向。

“十万卡级算力系统，并不是简单把加速卡堆叠在一起。”中科曙光副总裁曹振南表示，国产超智融合算力真正的门槛在于异构架构设计、完备国产软件栈以及面向各学科的深度应用适配优化。只有硬件、软件、应用三者打通，AI4S大尺度科研任务才能真正跑得稳、跑得更快，把大规模算力转化为科研创新的实际生产力。

十大应用改写科研与工程范式

随着AI深入科研，计算系统需要同时支持模型训练、数据分析与科学模拟，适应多种研究方法协同的需求。中科曙光发布的曙光8000十大前沿应用成果中，从重现宇宙暗物质的演化，到看清芯片材料中的原子运动，从在计算机里“种”玉米，到复刻数字大脑，一批曾经受困于算力的科研与工程难题在这台国产超算集群上被逐一攻克。十大成果在同一平台上落地，也验证了国产异构计算系统承接不同科研任务的能力。

据介绍，这批应用成果不局限于单点算法测试，而是横跨多个不同学科及应用领域，在同一整机环境下完成大规模稳定验证，推动传统科研模式发生实质性转变。

在基础科学领域，中国科学技术大学等单位通过“九章”光量子计算机与曙光8000协同，实现无规相近似（RPA）精度的生物分子模拟，并完成超过50亿原子规模的扩展性验证，为量子—经典混合科学计算积累经验。在民生应用方面，中国农业大学开发的“虚拟玉米”数字育种平台，把传统育种周期由十余年缩短至数年。在工程应用中，胜利油田将自主研发的神通地震正演模拟软件移植到曙光8000超算集群，使原本数月到半年的地震波动方程正演模拟任务缩短到1至2天，为高效率勘探提供了强有力的技术支持。

中国石化胜利油田物探研究院首席专家张猛在接受记者采访时表示，地震正演模拟就像是在计算机里做“虚拟的地震勘探”，该技术将地下不可直接观测的不确定性，转化为可计算、可验证、可决策的定量依据，为高效找油找气提供关键支撑。随着油气勘探不断深入，地质目标越来越小，正演模拟网格也越来越密，计算量大、周期长，对内存和带宽要求极高。曙光8000的价值不只是“算得更快”，而是把复杂的科学计算真正变成生产能力。

“算力不是锦上添花，而是把正演模拟周期从‘以月计、以年计’压缩到‘以天计、以周计’的关键支撑。”张猛说，地球物理勘探技术的迭代升级与算力发展密切相关，面向未来，他也期待国产超智融合算力能支撑垂直领域大模型建设，让AI真正进入油气勘探的各个环节。

算力从“稀缺资源”走向“公共服务”

在近日举行的第二十二届CCF全国高性能计算学术大会上，国家自然科学基金委员会高技术研究发展中心副主任吴根表示，如何把不断增强的计算能力转化为原创发现能力，“是摆在科学人面前的必选题”。

以往，算力比拼聚焦性能上限、集群规模与成本性价比。如今，曹振南表示，“好用、易用、降低应用门槛，已经成为衡量算力价值的新标尺。算力发展重心，正从单纯的技术指标竞赛，转向产业落地与生态共建。”

在此趋势下，算力服务模式也在发生调整。依托专业OneScience科学大模型开发平台与科学计算智能体，科研人员可以通过自然语言问答，把研究诉求直接转化为标准化计算任务，不必再投入大量精力搭建底层环境。借助国家超算互联网，各类主体能够在线调用曙光8000算力资源和配套应用服务。在部署选择上，用户也不再一味自建算力集群，按需租用算力服务的占比稳步提升，算力供给正从重资产自建模式向弹性共享服务模式切换。

伴随着曙光8000算力资源在各行各业的落地应用，超智融合计算生态也在逐步成形。近年来胜利油田持续推进国产软硬件适配，在石油行业率先实现“纯国产硬件+纯国产软件”的大规模应用。张猛表示，合作的价值不止于算力本身，“帮我们培育了一批既懂勘探业务又懂高性能计算的复合型人才”。西安交大姬兴团队的成长轨迹也是国产算力生态演进的一个缩影：项目最初依靠8万元光合基金起步，算力规模从千卡级、万卡级持续迭代，直至落地10万卡整机，印证国产算力已告别零散单点突破，进入多方协同的体系化建设阶段。

专家表示，超智融合正在重塑整条算力产业链。国产算力行业发展主线由过去聚焦“造算力硬件、建算力集群”，转向“用好算力、释放算力价值”。高端算力不再是少数机构专属的稀缺资源，逐步转变为可调度、可流动、可普惠供给的公共基础设施，AI4S的应用场景与产业边界也将随之向外延伸。

编辑：林郑宏

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