【环球时报报道 记者 马俊 王雅婷 董万赫】编者的话：陪同着人工智能（AI）的高速迭代升级，，，大模子、科学智能和智能体应用等对算力的需求正在指数级增添，，，因此算力基础设施的规模也在从千卡、万卡集群向更大的十万卡集群生长
。。。7月10日，，，在郑州举行的光合组织2026智能盘算应用大会上，，，中国首个天下产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）正式宣告完工，，，并同步接入国家超算互联网
。。。《环球时报》记者克日走进国家超算互联网焦点节点，，，并独家采访了曙光8000总设计师李斌
。。。 据《环球时报》记者相识，，，近年来为了训练AI大模子，，，需要将上万块顶级显卡用极快的高速网络毗连起来，，，组成“超等巨型电脑”，，，这就是所谓的万卡集群
。。。现现在大模子参数规模正从千亿级迈向万亿级，，，古板万卡集群也已难以知足需求，，，因此十万卡集群被称为下一代AI基础设施的标准门槛，，，各国都在争相结构
。。。但中美的设计气概显着差别：美国AI巨头们兴建的十万卡集群更热衷于打造自成一体的“算力小镇”，，，占地面积动辄上百万平方米；；；；而曙光8000作为超算互联网焦点节点，，，则把海量算力浓缩在郑州郑东新区紧邻北龙湖的一栋棕红色大型修建中
。。。 当《环球时报》记者穿上防静电服、真正走进曙光8000机房后，，，第一感受是：这座超强的“算力引擎”虽然科幻色彩浓重，，，但似乎远没有想象中那么恢弘
。。。站在喷绘着宇宙星河图案的一排排高峻机柜眼前，，，李斌告诉《环球时报》记者，，，关于“曙光8000的规模没有想象中那么大”的感受是准确的——曙光8000的机房占地面积仅有2000平方米，，，远远小于一律规模的其他算力集群
。。。 “紧凑”正是曙光8000解决十万卡集群工程难题的焦点思绪
。。。李斌先容说，，，从万卡集群到十万卡集群，，，并不是简朴地堆叠显卡数目，，，难点在于如那里置显卡规模增添10倍之后带来的种种挑战
。。。十万卡安排磨练的不但是盘算卡数目和理论峰值性能，，，更包括系统架构、网络互连、访存效率、能效控制和强盛的生态应用能力
。。。 尤其是治理10万张显卡的重漂后极高，，，只有通过高密度集成、高性能互连和智能运维的系统工程方案，，，才华通过镌汰物理距离和优化互联，，，让算力得以充分释放
。。。 李斌用了一组数据来形容曙光8000的手艺难度之高：它包括了细密协同的30亿颗电子元器件；；；；互连线缆总长超1600公里，，，能从郑州铺到哈尔滨；；；；系统总重1500吨，，，相当于3架满载的波音747
。。。这一切的结构组装精度都被控制在0.05毫米之内
。。。 然而十万卡集群的高密度集成带来了重大的散热挑战
。。。古板数据中心接纳风冷降温的方式降低装备运行的大宗热能，，，制冷系统运转时需要消耗大宗的电力和淡水，，，其PUE值（权衡数据中心能源效率的要害指标）恒久彷徨在1.8以上，，，这意味着为IT装备每提供1度电，，，需要特殊消耗0.8度电来支持制冷等辅助设施
。。。这种高能耗、高水耗的运营模式，，，也反映在公众态度上：盖洛普民调显示，，，71%的美国人阻挡在自家门口建设数据中心
。。。 与《环球时报》记者此前旅行的其他数据中心相比，，，曙光8000的机房温度并没有那么冷
。。。关于这个疑问，，，李斌形象地诠释说，，，“古板数据中心的空调是给‘机械’降温的，，，而曙光8000的空调是为‘人’服务的
。。。”古板数据中心接纳风冷降温模式，，，需要大功率空调把整个机房的空气都冷却下来，，，才华尽可能高效地带走装备爆发的热量
。。。而曙光8000接纳奇异的相变浸没液冷手艺，，，PUE低至1.04以下，，，意味着险些所有电力都用于盘算，，，而不是散热
。。。 为了更直观地展示“什么是相变浸没液冷手艺”，，，李斌翻开了一台曙光8000的机柜柜门，，，可以看到一块块犹如书籍一样笔直插入机柜的盘算节点
。。。每个盘算节点都集成了芯片、内存、网络接口等完整功效
。。。这些节点整体浸泡在特制的绝缘冷却液中，，，随着机械高速运行，，，芯片周围的液体一直沸腾，，，升起密密麻麻的气泡
。。。 据先容，，，这些气泡着实是芯片在运行历程中爆发的热量直接使冷却液汽化的征象，，，在此历程中可以迅速带走大宗热能，，，让芯片在更适合的温度下运行，，，对提高系统稳固性资助很大
。。。而汽化后的冷却液经冷凝回流，，，形成关闭循环，，，险些不必耗水，，，也无需高转速风扇
。。。因此，，，相比古板风冷，，，相变浸没液冷手艺让曙光8000在高密度安排的同时坚持稳固、清静的运行状态
。。。 李斌告诉《环球时报》记者，，，从设计思绪上看，，，曙光8000的最大特点之一就是“超智融合”
。。。以前科学模拟靠超等盘算（超算），，，追求高精度简直定性求解；；；；AI靠智能盘算（智算），，，追求中低精度的大规模并行
。。。两者用差别的硬件、差别的软件，，，服务差别的人群
。。。但这种模式已经无法知足当今AI时代重大、多样且混淆的盘算需求
。。。 李斌先容说，，，近年来，，，超算的内在、使用方式及服务工具正履历从狭义向广义的快速演进
。。。古板超算主要面向科研与工程领域，，，处理方式相对“离线”，，，即专注于科学问题的求解，，，对实时交互要求不高
。。。然而，，，随着AI特殊是大模子训练的兴起，，，超算的应用界线被显著拓宽
。。。一方面，，，其服务领域从古板科研拓展至更普遍的工业应用；；；；另一方面，，，承载的营业形态也越发多元，，，对盘算类型和精度的笼罩规模一直扩大
。。。这种转变推动了超算使用方式和服务模式的迭代升级，，，使其逐步演变为支持数字经济的焦点基础设施
。。。 现在盘算使命不再是纯粹的“科学盘算”或“AI训练”，，，而是两者的深度交织
。。。特殊是“AI for Science”（AI4S）的兴起，，，它要求用AI的要领来加速古板科学研究，，，这意味着在统一个使命中需要频仍地在高精度科学盘算和低精度AI训练两种模式间切换
。。。而曙光8000就是专门为知足这种需求设计的，，，它接纳“超智融合”手艺蹊径，，，将超算与智算能力统一到统一系统中，，，面向高精度科学盘算和低精度智能盘算的复合需求，，，支持FP64到INT8等多种盘算精度，，，可笼罩科学盘算、大模子训练、AI推理、工业仿真等多类负载
。。。这意味着，，，曙光8000不是简单训练集群，，，而是面向多场景、多精度、多使命的综合型AI盘算系统
。。。其价值在于既能支持AI4S场景中的重大科学盘算，，，也能服务大模子训练推理和工业级智能应用
。。。 李斌体现，，，曙光8000的超智融合架构设计，，，实现了“1+1>2”的协同效应
。。。它不但周全笼罩了古板超算的功效，，，能够支持高精度的数字盘算使命，，，同时依托强盛的低精度算力储备，，，完善适配人工智能大语言模子所需的软件栈，，，可高效运行模子训练与推理服务
。。。更为主要的是，，，这一融合架构突破了简单超算或简单智算的能力界线，，，提供了两者各自难以自力支持的综合能力——周全、通用地赋能“AI for Science”这一前沿范式
。。。这标记着曙光8000不但是算力的叠加，，，更成为驱动下一代科学发明与工业智能化的要害基础设施
。。。 李斌还透露说，，，国家战略性的大型科学工程盘算中，，，有许多都接纳与AI连系的步伐，，，而具备“超智融合”能力的曙光8000给这些项目提供了可以探索、实验并取得效果的平台
。。。 曙光8000依托国家超算互联网可完全接入天下一体化算网，，，进而形成更大规模的算力协同和应用支持
。。。通过面向科研院所和工业用户提供算力服务，，，支持气象展望、质料设计、能源勘探、生物医药、量子盘算、流体仿真、工业仿真、大模子训练与推理等应用场景
。。。 在国家超算互联网焦点节点的展厅内，，，《环球时报》记者看到它提供的强盛算力能更精准地展望全球天气、协助多种工业仿真设计，，，以致天宫空间站等前沿手艺探索
。。。据先容，，，在国家超算互联网焦点节点上，，，已完成300余项超智融合应用优化，，，涵盖大模子、机械人、汽车、立异药、新质料、量子盘算、天文气象等20多个领域
。。。其中，，，凌驾70个应用实现了万卡规模扩展，，，验证了焦点节点在大规模、高负荷科研使命中的稳固性与可靠性
。。。在重点大应用方面，，，已实现卵白质折叠模拟、万亿原子级水分子动力学模拟、百万亿网格湍流模拟等
。。。 除了这些听起来就“高峻上”的专业领域，，，曙光8000的强盛算力还能间接服务于通俗人
。。。“若是曙光8000所有算力资源都用于现在的模子推理的话，，，可以支持目今中国5%至10%的Token会见需求
。。。”李斌说，，，从一定水平上看，，，曙光8000未来可以缓解目今推理算力缺乏的问题，，，让大模子的响应速率更快
。。。 曙光8000正式落地，，，也意味着天下产十万卡级AI基础设施的手艺、生态、应用、服务标准已完成闭环验证
。。。据《环球时报》记者相识，，，第二套天下产十万卡超智融合算力系统研制与建设事情已经启动
。。。面向AI4S、大模子等大规模算力需求，，，十万卡级全精度算力中心有望从树模性工程走向规；；；；粗，，，在全球AI工业逐步“理性、向实”生长的新阶段，，，成为支持“人工智能+”应用周全落地、惠及科学发明与工业经济的新一代基础设施标配
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