2026年6月23日,德国汉堡,ISC国际超算大会现场。
最新一期全球超算TOP500榜单揭晓的那一刻,很多人坐不住了。
一台来自中国深圳国家超级计算中心的机器,首次入榜就直接空降榜首。
它叫“灵晟”——有些报道也写作“零胜”或“凌胜”。
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持续算力2.198 Exaflops(每秒219.8亿亿次浮点运算),把此前排名第一的美国El Capitan挤到了第二名。
上一次中国超算登顶TOP500,是2016年的“神威·太湖之光”。
掐指一算,整整九年。
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这些年全球超算的发展,几乎都走的是“CPU+GPU”异构架构的路子。
美国的El Capitan用的是AMD第四代EPYC处理器加AMD Instinct MI300A加速器。
说白了,就是CPU干一部分活,GPU干另一部分活,分工协作。
灵晟不一样。
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它一块GPU都没用。
整台机器搭载了20480个计算节点,每个节点配两颗LX2处理器。
每颗LX2有304个核心,总核心数大约1379万个。
处理器基于ARM v9架构,集成了国产HBM内存。
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操作系统是银河麒麟。
从芯片到互连网络到系统软件,全部是中国大陆制造。
全CPU架构,纯国产,不靠任何进口GPU或加速器。
有人会问:国产GPU不是发展得还行吗?为什么不用?
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灵晟在立项之初就不是冲着商业市场去的。
它的应用场景是核爆模拟、风洞模拟、分子研究、大气模拟这些高端科研项目。
这些领域的计算有个特点——需要暴力求解方程组,小数点后面要带很多位数字。
拿风洞模拟来说。
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模拟一架20米长的战斗机,超算需要把战机周围的空气划分成上亿个微小网格。
一个网格里空气压力的变化,大概是小数点后9到12位。
如果用低精度计算,只能算到小数点后7位,这些微小变化会被当成零直接舍掉。
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在非线性方程里,一个网格的舍入误差会迅速传染给周围数亿个网格,最终算出来的升力阻力数据完全失真。
全CPU架构的优势就在于高精度计算,能精准保留每一次流体的微观变化。
这不是GPU擅长的活。
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不是GPU不行,是场景不匹配。
很多人不知道的是,2017年太湖之光之后,中国其实还有好几台E级超算,规模和算力都远超太湖之光。
之所以没公开参与TOP500排名,原因不复杂。
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参加TOP500,必须向组委会提交详细的系统架构图、网络拓扑结构、节点数量、能耗数据等底层信息。
还得真刀真枪跑几天满载测试,证明峰值性能是真实的。
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公开这些信息,就意味着风险。
超算相关的企业甚至无关的企业,都可能因此招来美国制裁。
过去几年,中国的存储芯片、高性能通信模块还没完全成熟。
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国产化率虽然很高了,但还没有做到百分之百。
2021年前后,出于防范技术制裁、保护关键技术的考量,中国停止了向TOP500提交最新的E级超算数据。
这一次灵晟重新参赛,信号很明确——不怕公开了。
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灵晟最核心的意义,不在于排名第一这个数字,而在于它证明了一件事:中国在大规模计算集群领域的关键部件——高性能CPU、高性能存储、高性能通信模块——全部可以自行设计、自行生产。
从芯片设计到制造封装,从操作系统到高速互连网络,全链条国产化。
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假设现在一颗国外芯片都买不到,所有相关软件工具全面断供,灵晟依然能正常运行和维护。
换个角度看,今天国内用户能用上廉价甚至免费的AI服务,某种程度上也是这种国产技术成熟的体现。
灵晟这次登顶,还有一层容易被忽略的历史背景。
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2010年,天河一号A首次为中国拿下TOP500第一。
2015年,美国商务部禁止英特尔向中国四家超算中心出口高性能Xeon芯片。
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本以为能掐断中国超算的升级路径,结果一年后,神威·太湖之光横空出世,用的是完全国产的申威26010处理器。
九年后的今天,历史在重复,但局面已经完全不同。
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全CPU架构不是万能答案。
灵晟的高精度计算能力在物理、化学、工程领域无可替代,但在AI大模型训练这类场景里,GPU依然有它的优势。
TOP500衡量的本身就是传统科学计算能力,不是AI算力。
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OpenAI、微软、xAI那些动辄几万张甚至十几万张GPU的商用计算集群,根本不参与这个榜单的评选。
灵晟的夺冠,不是宣告“GPU没用了”,而是宣告“在传统超算这个赛道,纯国产CPU路线同样能打到世界第一”。
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接下来要看的不只是排行榜上的数字,而是这台机器能在气象预报、航空航天、材料研发、药物筛选这些领域产出多少真实的科研成果。
榜单第一很提气,但超算最后拼的,是谁能把算力变成看得见摸得着的东西。
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