在乌镇世界互联网大会的舞台上,流传于AI行业许久的超高密度超节点传闻终于尘埃落定——中科曙光正式发布了scaleX640超节点。
根据官方披露的信息,这款新产品相较行业内同类型产品,综合算力性能足足提升一倍,单机柜的算力密度更是实现了20倍的飞跃,并且能够通过双scaleX640超节点搭配组成千卡级计算单元,支持百万卡规模的灵活拓展。
比亮眼的性能参数更让人瞩目的,是scaleX640超节点出色的生态兼容性。硬件方面,它能够适配“多品牌加速卡”;软件层面,也达成了与主流AI计算生态的无缝兼容。
对于正遭遇发展瓶颈的国产AI算力而言,这款超节点的出现,无疑搭建起了一个真正实用、可靠的“算力底座”。
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国产AI为何需要万卡超节点?
要理解曙光scaleX640超节点的战略意义,首先得弄清楚一个核心问题:国产AI为何对千卡乃至万卡级的计算单元有着迫切需求?
答案其实并不复杂,当前国产AI正面临着两大难题的夹击——“单芯片性能不足”与“大模型需求猛增”。
目前,国产AI单芯片的性能与国际顶尖水平仍存在一定差距;而万亿参数大模型已然成为AI领域竞争的核心门槛,这类大模型在训练和推理过程中,对算力的需求呈现出指数级增长的态势。在这样的背景下,突破困境的核心关键在于系统集成创新。
借助集群规模带来的效益来弥补单卡性能的短板,将成千上万张加速卡进行高效协同运作,搭建万卡级甚至百万卡级的超大规模集群,已经成为国产AI打破算力瓶颈的必经之路。
最新发布的《2025中国算力发展之AI 计算开放架构研究报告》明确指出,国内AI产业要实现破局,需要依靠“以集群规模效益弥补单卡性能代差”,而曙光scaleX640超节点正是这一理念下的标杆性产品。
但要达成“集群规模效益”的目标,绝不是简单地把10000张卡堆放在一起那么容易,而是需要攻克三个关键难关:
供电与散热的难题首当其冲。“千卡”规模的集群功耗极为惊人,一个机柜的用电功率甚至堪比一座楼宇,传统的风冷散热方式在这里完全不起作用,无法满足散热需求。
高速通信的实现同样关键。如何让海量的“加速卡”之间实现高速通信,同时保持低延迟?如果做不到卡间的高速通信,AI集群的规模越大,整体效率反而会越低,难以发挥集群的优势。
生态协同的问题更是核心痛点。在传统的封闭体系中,不同品牌的加速卡与软件栈之间互不兼容,形成了一个个孤立的“生态孤岛”。这使得统一的资源调度、高效的算力协同变得几乎不可能实现,也严重制约了国产AI算力的发展。
这三大难关,最终汇聚成了“物理极限”与“生态割裂”两大核心挑战。而中科曙光的scaleX640超节点,通过“系统工程创新”与“开放计算架构”的双重发力,成功破解了上述三大难题。
这三道“瓶颈”,最终形成了“物理极限”与“生态割裂”两大核心挑战。而中科曙光scaleX640超节点,则通过“系统工程创新”以及采用“开放计算架构”,解决了上述三大难题。
曙光方案:筑就国产AI高效算力底座
面对“物理极限”与“生态割裂”等多重挑战,曙光scaleX640超节点的核心价值,不在于对算力卡的简单叠加,而在于集群架构的创新设计与开放生态的构建。
通过系统级的工程突破,它为国产AI打造出了一个高效且统一的算力底座。
在“高效节能”方面,scaleX640超节点采用“浸没相变液冷”与“高压直流供电”相结合的方案,
相比传统风冷模式,节能效率提升了30%,同时全面释放了算力设施的潜在性能,这也是它能够实现“单机柜640卡”超高算力密度的关键物理基础。
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“高速互联”则是scaleX640超节点的核心优势之一。它以“超高速正交架构”为支撑,搭配“超高密度刀片”设计,这一组合如同超节点的“神经体系”,成功实现了“单机柜640卡超高速总线互连”,构建起“大规模、高带宽、低时延”的通信环境,为百万卡级超大规模集群的扩展部署提供了坚实保障。
在“生态协同”上,scaleX640超节点依托“AI计算开放架构”,硬件层面能够支持多品牌加速卡接入,软件层面则与主流计算生态完美兼容,打造出了“软硬协同、生态兼容”的国产智算全新模式。
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scaleX640超节点为国产AI的发展提供了极具价值的样板参考,它深刻印证了“集成创新+开放系统”模式的战略意义。
这一模式不仅精准破解了当下国产AI面临的算力瓶颈,更是为未来万卡乃至百万卡时代的发展抢占了先机,做好了布局。
随着生态壁垒被逐步打破,集群效率不断实现跃升,一个兼容并蓄、自主可控的算力底座正在逐渐成型。
这一变化意味着国产AI算力不再受限于他人,有望在开放架构的引领下,真正迈入规模化、生态化发展的全新阶段。
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