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《超级工程—曙光8000》启示录:顶级算力如何走进科研现场

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9月25日,中央广播电视总台大型纪录片《超级工程—曙光8000》开播。《超级工程》关注具有时代标志性的重大工程,这部曾记录港珠澳大桥、中国高铁的纪录片,第一次把镜头对准超大规模算力基础设施。



《超级工程—曙光8000》讲述了首个全国产十万卡AI超集群曙光8000从架构设计、系统攻关、建设调试到科研应用的过程。全片围绕一个问题展开:十万张国产智能计算芯片,十亿多零部件,怎样组成一套能为科研创新所用的算力系统?

历经六年攻坚,曙光8000在2026年7月正式上线。但真正的考验在后面:科研人员能不能用起来?不同学科的复杂任务能不能接得住?





上线只是起点:真正的考验是接住海量科研任务

上线首周,曙光8000日均处理应用需求超过15万个,单日峰值超过50万个,应用场景从传统100类扩充至400类。这些需求来自不同领域,对算力性能和精度的要求也千差万别。让它们都能顺利跑起来,背后的挑战远比想象中大。

第一道关是架构设计和系统能力

有些科研任务要用AI从大量可能性中快速筛选,有些需要高精度计算仔细验证,还有些要把两种能力结合起来用。纪录片第一集讲的“超智融合”路线,就是通过异构计算能力,让同一套系统能同时承接不同类型的任务。

但光有架构不够,还得让十万卡真正协同起来。第二、第三集里,网络、存储、散热的技术攻关,机柜、供电、冷却系统的配合,都是在解决同一个问题:让十万张芯片、一万余个计算节点和超过10亿个零部件高效协同,释放澎湃算力。



第二道关是软硬件适配

系统上线后,应用场景快速扩张,生态适配也要跟上。曙光8000 AI超集群实施总监何牧君在片中说得很直接:一些应用软件厂商还没有针对这样大规模的算力系统做适配,因此初期这部分工作主要由中科曙光工程师承担。

程序能否顺利部署、运行时哪里出现瓶颈,都是科研人员真正用上算力前必须解决的问题。对产业来说,这意味着交付设备只是第一步,能不能把不同软件生态接进来、让用户顺利跑起来,才是更长期的竞争力。

第三道关是人和人的协作

一个科研课题从科学家脑中的设想走向工程实现,需要多方团队的默契协作。科研人员提出科学问题,比如黄河泥沙怎么流动、人脑怎么工作;工程师要把它们拆解成计算、通信、存储、调度等具体任务,再一步步调优。双方需要反复磨合,这个过程的价值,不亚于任何一项技术突破。



异构计算打开科研新空间:变不可能为可能

算力不会自动变成科研生产力。纪录片第四集聚焦的,正是这个更难的命题:十万卡建成之后,怎么让它持续产出科研成果。

目前,曙光8000已为量子计算、机器人、生物医药、能源化工、智能制造、航空航天等400多个应用场景提供算力支持,达到申报戈登贝尔奖条件的应用超过15个。曙光8000支持下,科研人员开始做过去做不了的研究。

黄河水沙:给黄河做一次“米级”扫描

清华大学水利系河流与生态研究所副所长孙健研究黄河水沙问题多年。黄河水少沙多,水流影响泥沙,泥沙影响河床,河床又反过来影响水流,关系极其复杂。过去受算力限制,模型网格只能做到几十米,很多细节模拟不出来。

孙健的目标是建成米级高分辨率的数字模型,但如果用传统计算方式,可能需要数年。



曙光8000的解法是把两类计算放在一起用:先用智算算力对河道变量做智能推演,快速筛选出最可能的河道地形;再用高精度计算对这些方案做数值验证。数小时之内,系统就可以把未来数月的河道走向、泥沙淤积、水位变化清晰地呈现出来。

“整体的结果还是挺满意的,说明我们的模型在曙光8000上是可以跑通的。”孙健表示。



数字孪生脑:通信比计算更难

复旦大学类脑智能科学与技术研究院大数据学院院长冯建峰团队想做一件听起来像科幻的事:用计算机重建一个和人类大脑反应速度完全一样的数字大脑。

人脑只有1.4千克,却有860亿个神经元、超100万亿条神经连接。冯建峰团队已经做到人脑1秒内完成的活动,在数字孪生脑中70秒即可完整推演。但冯建峰的目标是“一比一”,人脑多快,数字孪生脑就要算多快。

难点在哪?类脑计算是通信非常密集的应用。860亿个虚拟神经元在数万张卡上并行运算,就像上万座城市同时互通快递,每一秒都有亿万件包裹在服务器之间流转。稍微拥堵,整个虚拟大脑就会停转。



曙光8000在系统设计时就为超大带宽留了空间,硬件层面把“路”修宽。但光修宽不够,还需要算法优化,让数据包有序通行。硬件和算法协同,才能让通信密集型任务跑起来。

“希望近期就能在曙光8000上,实现人脑工作多快,我就能够算出来多快。”冯建峰表示。

高分辨率气象预报:综合能力的检验

中国气象局地球系统数值预报中心自主研发的气象数值预报系统依托曙光8000,把全球5公里分辨率、未来10天的预报计算缩短到1小时。

高分辨率数值预报要在有限时间内处理海量数据、完成复杂计算,对计算、通信、存储都是综合考验。这类任务不像其他科研探索可以慢慢调,它要求稳定、准时、可重复,能够“业务化”运行。



这项突破助力我国气象预报的业务化能力迈进全球第一梯队,为我国未来更加精准预测气象打牢关键基础。

真实科研任务是算力的试金石。科研人员不需要关心底层怎么调度,只需要关心结果准不准、快不快。这也是算力真正融入科研流程、成为基础设施的关键一步。

助力更多研究者,顶级算力走向公共服务

算力要成为科研生产力,不能只服务少数科学家。它要变成一种低门槛、易用的公共基础设施,让更多研究者用得上、用得起。

过去,顶级算力是“奢侈品”。能用的人基本是科研人员,甚至得是资深科学家。曙光8000接入国家超算互联网之后,情况开始变化。用户通过应用商城就能调用算力支撑的大模型和服务,高校学生都可以方便使用。

中科曙光董事长历军在片中表示,算力基础建设走到前面,才能为科学发现提供平台。

中国工程院院士李国杰谈到更长远的变化,认为人类正在进入智能新时代,社会确实会大变样。这背后,超级算力将成为驱动社会变革的引擎。



当曙光8000这样的超级算力成为科研人员随手可用的工具,算力基础设施才真正完成了从“建起来”到“用起来”的跨越,“超级工程”才具备现实意义。

从零起步,到核心部件全部国产化,再到赋能世界级应用成果,中国先进计算这条路走了三十多年。下一个三十年,算力将像水电一样,成为社会运转的基础设施。

作为新时代的超级工程,曙光8000真正的价值,在于有多少科研成果因它而生,有多少创新难题因它而解。十万卡建成只是起点,它真正的使命是成为支撑中国科研持续突破的底座。

本文为「智能进化论」原创作品。

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