2026年7月17日,上海WAIC会场,两个展台面对面摆着。一边是曙光8000,一台真机直接搬进展馆,十万张国产AI芯片泡在沸腾的冷却液里,气泡翻滚,安静地跑着蛋白质折叠模拟和湍流计算。
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展会现场展出的曙光8000AI超集群设备
另一边是华为昇腾950超节点,1024张NPU卡通过自研互联协议绑成一台“超级计算机”,256TB内存统一编址,让所有卡像共享一个大脑一样工作。两家都拿了大会最高奖——曙光拿了“镇馆之宝”,华为拿了SAIL大奖。
但如果你站在展台中间,问一句“这两台机器到底有什么区别”,现场大部分工程师给你的答案可能是:它们根本不是一类东西,只是恰好都叫“算力基础设施”。
曙光8000做的是一张“网”,昇腾950做的是一台“机器”
把昇腾950超节点想象成一台把所有零件焊死在主板上的超级游戏本——1024张NPU卡通过灵衢互联协议捆在一起,3微秒的通信延迟,256TB内存全部编址成同一个地址空间,任何一张卡访问任何一块内存就像访问自己本地的一样。
这相当于把1024个独立工人关进一个房间,所有人共用同一块黑板写字,沟通成本几乎为零。这套架构的目标很纯粹:让万亿参数的大模型训练跑得尽可能快,让高并发推理的延迟压得尽可能低。
曙光8000的思路完全相反。它不是把一万张卡焊成一台机器,而是把十万张卡连成一张可以随时重新编程的“网”。
十万卡之间通过曙光自研的scaleFabric互联协议通信,但每张卡、每个节点都保持独立,调度系统可以根据任务类型随时分配不同的资源组合——上午跑需要FP64高精度的分子动力学模拟,下午切到INT8低精度做大模型推理,同一套硬件,同一个集群。
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技术人员在超算设备前沟通技术方案
这就像你把上千台独立电脑连成局域网,每台电脑可以随时被分配不同的活,而不是所有人永远只干一件事。
一个在做“精度全覆盖”,一个在“低精度上死磕”
昇腾950DT芯片原生支持FP8、MXFP8、INT8、MXFP4这些低精度格式,1024卡版本FP8算力1 EFLOPS,FP4算力2 EFLOPS。这些数字是给大模型训练和推理量身定做的——大模型不需要FP64那种小数点后十几位的精度,低精度算得快、省电、省内存,单位成本下能塞进更多参数。
昇腾950的整个架构设计,从芯片到互联到内存编址,全部围绕“把低精度大模型负载的效率榨到极致”这个目标。
曙光8000的路线刚好反过来:它支持从FP64到INT8的全精度谱系,同一套硬件既能跑科学计算的高精度仿真,也能跑大模型训练。
这不是“多支持几种精度”这么简单,而是架构层面的根本差异——传统超算和智算用不同的硬件、不同的软件栈、服务不同的人群,曙光8000把两套系统融合成一套。关键场景是AI for Science:蛋白质折叠、分子动力学模拟、湍流计算这些任务,需要在同一个计算流程里频繁在高精度和低精度之间切换——先用高精度建模拟,再用低精度AI加速搜索,最后回到高精度验证结果。
如果是两套独立的系统,数据搬来搬去的时间就够重新跑一遍了。
一个验证“能造出来”,一个验证“能卖出去”
曙光8000首套部署在郑州,已接入国家超算互联网,完成300余项应用优化,70多项实现万卡规模扩展。它的核心意义是验证了一件事:全国产的芯片、网络、存储、散热、调度系统,能不能在十万卡规模下稳定跑起来——答案是可以。
PUE低至1.04的相变浸没液冷、单机柜MW级功率密度、整机柜标准化交付,这些数字背后是工程化能力的极限挑战。
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超算集群所在的机房内部通道场景
昇腾950走的是一条更商业化的路。前代384超节点已经卖了750多套,服务2000多家政企客户,孵化7000多套行业方案,是国内唯一训练出SOTA大模型的超节点产品。950的1024卡版本是当前商用主力,8192卡满配预计2026年四季度才量产,现阶段几乎没有客户需要那么大的单超节点。
科大讯飞已经官宣基于950平台攻坚旗舰大模型,计划2026年10月上线。华为的生态护城河是开源的CANN和MindSpore,月活跃开发者3500多人,降低了迁移门槛。
两者的关系不是竞争,是“拼图的两块”
21世纪经济报道把国产超节点分成三条路线,华为是全栈自研路线的代表,曙光8000是超大尺度融合路线的代表。一个解决“单单元性能效率最优”,一个解决“十万卡级多场景融合稳定运行”。
如果你需要训练一个万亿参数的MoE大模型,或者跑高并发的智能体推理,昇腾950是更直接的答案——成熟、高效、生态完善。
如果你需要同时支撑科学计算、大模型训练、工业仿真这些混合负载,或者你的场景涉及频繁的高精度和低精度切换,曙光8000是目前唯一能给你这种“全精度池化”能力的选择。两套系统瞄准的是同一个时代的两个不同问题,把它们放在一起比“谁更强”,就像问“显卡和服务器谁更强”一样——它们本来就不是同一个维度的东西。
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