登顶全球第一！中国超算再破纪录，十万卡AI超级群落地，算力芯片融合赢在哪里？

近日，国产超算和AI超集群领域传出重磅消息。6月23日，中国超级计算机“灵晟”在德国汉堡国际超算大会上，凭借每秒219.8亿亿次的持续计算能力，登上全球超级计算机500强榜单首位。

7月10日，光合组织2026智能计算应用大会期间，中科曙光宣布中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）正式落成，并同步接入国家超算互联网。这标志着AI基础设施建设开始从万卡级迈向十万卡级部署阶段。

两大AI算力基础设施突破，在全球影响如何？

“灵晟”超算系统是由深圳国家超级计算中心研发并运营，其持续双精度浮点性能达到了2.19百亿亿次（exaflops）——成为全球首台持续性能突破2百亿亿次大关的超级计算机。这一成绩使“灵晟”超越了美国和欧洲的顶级E级（百亿亿次级）超算系统。“灵晟”超算系统比起排名第二的美国EI Capitan的1.809EFLops，实现20%以上性能超越。

这一成就的意义远超纯粹的算力指标。“灵晟”系统完全基于国产软硬件构建，是迄今为止中国在面对外部技术和限制时，具备研发全栈自主可控计算体系能力的有力证明。

“灵晟”超算系统总设计师、国家超级计算深圳中心主任卢宇彬表示，国产超算“灵晟”重回全球第一，彰显了中国在高科技技术领域的持续投入，在超算和人工智能领域持续创新，自主能力不断提升至世界领先水平。超算主要被用来模拟核聚变反应，预测台风路径，甚至是新药的研发和粮食的育种。

“灵晟”算力登顶是我国突破海外技术封锁，构建自主可控软硬件体系的历史性跨越。卢宇彬强调说：“灵晟”不仅代表算力突破，更意味着我国正在形成自主可控的先进算力生态，把超算能力转化成科研创新和实体经济发展的现实生产力。

中科曙光推出全栈国产自研的十万卡AI超集群（曙光8000“登峰”），该系统摒弃了传统超算和智算“分区部署”的思路，采用“超智融合”技术路线，实现了全类型计算的原生一体化融合。它能够同时支持高精度科学计算和低精度AI训练（支持FP64到INT8全精度），精准契合了当前人工智能向智能体、具身智能演进，以及AI for Science（人工智能驱动科学研究）加速发展所带来的复合型算力需求。

“灵晟”超算搭载国产CPU芯片

眼下，全球超算系统主要靠混搭CPU GPU，跑出高性能，“灵晟”超算从芯片到系统全部国产。“灵晟”超算现场，国家超算中心深圳中心副主任黄晓慧介绍，该系统部署了几万颗CPU，通过高速网络进行连接，再加上PB级的存储，共同构成了“灵晟”超级计算机。它主要由计算节点、节点之间的高速网络连接，以及存储共同构成，还配备了全液冷的散热装置和相关硬件配置。

“灵晟”系统首创在线加速的全CPU架构，打破传统CPU-GPU异构架构壁垒，实现超算智算等多种计算模式的高效协同。

在硬件层面，“灵晟”系统搭载了自研的LX2处理器。该处理器集成了多精度与矩阵加速功能，实现了高性能计算与AI工作负载在芯片层面的深度融合。此外，据研发人员介绍，该处理器还搭载了国内首款自主生产的HBM（高带宽内存），其内存带宽是传统CPU的十倍。

在网络层，该系统采用了自主研发的高速互联架构——“灵启（Lingqi）”，最高可支持200万个端口和10万个节点，能够满足超大规模部署的需求。存储方面，系统采用了分层架构设计，在兼顾高性能任务执行与海量数据留存的同时，其扩展能力可延伸至E级（百亿亿次）规模。

在能效表现上，“灵晟”超算系统采用了全液冷机柜设计，据称是业内首个实现100%液冷的方案，其能效比达到了每瓦510亿次浮点运算。研发人员表示，这一指标为该性能级别的绿色计算树立了新标杆。

自投入运行以来，该系统已广泛应用于众多科学与工业领域，包括大气与海洋建模、工程仿真、材料科学、新药研发、神经科学、科学人工智能（AI）以及大模型推理。在大规模并行环境中，“光耀”系统的平均扩展效率达到了84.4%，能够支持超千万个处理器核心同时进行全系统协同运算。

中科曙光发布首个十万卡AI超集群，曙光800正式落成

据悉，曙光8000（登峰）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。

曙光800采用全链路自研AI基础设施。首先，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；其次，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；还有，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。同时，依托开放计算生态、算力服务能力，可为各类科研机构、行业用户和应用开发者提供从底层算力到应用适配的全面支撑。

中科曙光高级副总裁李斌对媒体表示，曙光8000在系统设计上大量采用了液冷、整机柜、高密度部署等技术。比如，一个机柜内集成640张加速卡，通过提高计算密度，尽可能采用可靠性更高的铜互联，而不是大规模光互联。只要铜能解决，所有大厂都会优先用铜，因为成本更低、功耗更低、可靠性更高。

写在最后

面对全球AI竞争进入基础设施深水区，中国不再仅仅追赶算力规模，而是通过系统化创新探索出了具有中国特征的基础设施路径。曙光8000等十万卡级AI基础设施的落地，为超大规模集群的组织方式提供了可参照的建设样本，标志着中国正加快在系统协同、自主生态和应用服务方面形成自己的路径。

在算力芯片路线上，中国展现了不依赖外部供应链、主动定义规则的能力。“灵晟”的创新架构：在全球主流超算普遍采用“CPU-GPU异构架构”的背景下，“灵晟”反其道而行之，首创在线加速的全CPU架构，将AI矩阵加速单元直接内嵌于国产CPU中。这种设计省去了CPU与GPU之间数据搬运的开销，打破了传统壁垒，向世界展示了通向科学智能的新型系统架构的希望。