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来源:环球时报 【编者按】
极致紧凑:将海量算力浓缩于一栋建筑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。 1. 空间与精度的极致平衡当记者步入曙光8000机房,第一感受并非想象中的恢弘,而是极致的紧凑。 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。 2. 颠覆传统:相变浸没液冷技术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: 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。”
核心突破:“超智融合”重塑计算范式曙光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。 1. 从“离线”到“实时交互”的演进随着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: 2. “1+1>2”的协同效应曙光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: 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。 应用落地:从宏观气象到微观分子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。 1. 标志性成果
2. 惠及大众:缓解推理算力瓶颈除了高精尖科研,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。 结语:从示范走向规模化复制曙光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。 |


