國家最大算力網絡接入十萬卡超智融合算力池
重點摘要
作為全國首個十萬卡級超智融合算力資源池,核心節點的投運讓鄭州本地算力資源實現量級躍升,也讓中原地區乃至全國用戶獲得面向大模型研發、科學智能體、AI4S、工業仿真、生物醫藥、網絡安全等場景的先進算力支撐。圖:中科曙光董事長 歷軍目前,國家超算互聯網已建成匯聚超350萬CPU核、25萬GPU卡的全國規模最大一體化算力網絡與應用服務平臺。讓科研與AI創新低成本起步核心節點上線後,國家超算互聯網面向新用戶推出普惠資源包。
全國首個十萬卡級超智融合算力資源池核心節點,近日在河南省鄭州市正式投入營運。此節點的上線不僅讓當地算力供給實現量級上的大幅躍升,更為中原地區乃至全國範圍內的用戶,提供能支撐大規模人工智慧模型訓練、科學智能體開發、AI4S(人工智慧驅動的科學研究)、工業級仿真、生物醫藥研發與網絡安全防護等多元複雜場景的先進算力服務。作為我國目前最大規模算力網絡的關鍵一環,鄭州節點的啟用,進一步擴大了整體平台的算力供給能力與服務覆蓋範圍。該節點採用了「超算與智算融合」的技術架構,能同時高效處理傳統科學計算與新世代深度學習任務,讓不同類型的運算需求在同一資源池內無縫調度,大幅提升硬體利用率。
根據官方最新統計,國家超算互聯網目前已成功建成一個匯聚超過三百五十萬個CPU核心、以及二十五萬張GPU加速卡的算力網絡,成為全國規模最大的一體化算力應用服務平台。這個平台透過高速骨幹網路將分布各地的超算與智算中心串接起來,讓使用者能像用電一樣,按需調度運算資源,而不必自行建置昂貴的機房與伺服器。隨著大語言模型、多模態AI、科學模擬等前沿技術快速發展,運算需求呈現指數級成長。過去,許多學術團隊、中小型企業與新創公司常因初期硬體投入成本過高,而無法接觸到頂尖算力。
為了降低這道門檻,國家超算互聯網同步向新用戶推出普惠資源包,期望讓更多研究團隊與開發者能以較低成本起步,加速技術驗證、模型迭代與成果轉化。鄭州節點所在的河南省,近年積極布局數位經濟與算力基礎設施。此節點落腳鄭州,不僅能服務省內各大學術機構與產業聚落,更能輻射周邊省份,為黃河流域生態保護、中部崛起等國家戰略提供算力支撐。業界分析指出,十萬卡級的融合算力池,將顯著縮短大模型從訓練到部署的週期,尤其在需要大量平行計算的科學計算領域,效益尤為突出。超智融合的設計理念,是讓傳統超算擅長的雙精度浮點運算,與AI晶片擅長的半精度、整數運算在同一平台上協同工作。
這意味著氣象預測、基因定序、藥物篩選等高度依賴精準數值模擬的任務,與圖像辨識、自然語言處理等AI任務,都能在同一資源池中找到最適合的運算節點,避免不同體系之間資料傳輸的瓶頸。在國家超算互聯網的整體規劃中,鄭州核心節點屬於「東數西算」工程中重要的一環,與京津冀、長三角、粵港澳大灣區及成渝等節點形成互聯互通的算力樞紐體系。透過這個網路,西部地區的綠色能源與冷卻優勢,可以為東部密集的計算需求提供後援,實現全國算力資源的優化配置。普惠資源包的推出,是平台運營方降低使用門檻的具體措施。新用戶申請後,即可獲得一定額度的免費或優惠算力時數,用於前期測試與概念驗證。
這對於剛起步的AI新創、研究生團隊或小型科研計畫而言,無疑是一項實質協助。平台同時提供線上工具鏈、模型庫與技術支援,讓使用者不必從零開始搭建環境。隨著十萬卡級超智融合算力池的正式運轉,國家最大規模算力網絡的服務能力再上層樓。未來,隨著更多節點陸續投產,全國一體化算力調度體系將更加完善,有助於加速人工智慧與科學研究的深度融合,推動數位經濟高品質發展。
Related
相關文章

OpenAI首款AI硬件,為什麼是個沒有屏幕的「甜甜圈」
OpenAI與Jony Ive團隊合作的首款AI硬體,外型類似無螢幕的冰球大小圓環,被形容為金屬甜甜圈。這款設備定位為以AI為第一交互入口的計算設備,而非傳統智能音箱,售價可能落在300至400美元之間。
OpenAI 首款硬件真容浮現:冰球大小無屏設計,售價 300 至 400 美元
OpenAI首款硬件產品細節曝光,為一款無螢幕的智能音箱,外型類似冰球,售價約300至400美元,由OpenAI與前蘋果設計師Jony Ive的LoveFrom公司合作開發。該設備內建電池與攝影鏡頭,可支援手持使用並將視覺資訊傳給ChatGPT,實現多模態感知。此產品推出時正值蘋果對OpenAI提起商業機密訴訟,OpenAI內部評估其設計細節有望反駁侵權指控。

消息稱英偉達急尋中國 AI 基站供應商,與“下一個中際旭創”合作開發 6G 基站
NVIDIA正積極在中國尋找AI基站供應商,並有意與被視為「下一個中際旭創」的業者合作開發6G基站,顯示其從資料中心延伸至通訊基礎設施的布局。此舉凸顯NVIDIA對6G市場的重視,AI基站被視為整合邊緣運算與智慧調度的關鍵節點,但合作細節與技術方案尚未正式公布。
金剛GC3芯片重新定義視頻AI算力規則,國產RISC-V高端算力商業化提速
近日,第三屆中國計算機學會芯片大會(CCF Chip 2026)在太湖之濱無錫成功舉辦。會場中,兩院院士與頂尖工程師們的討論話題直指底層架構的“根技術”創新。一個核心追問被反覆推至臺前:當摩爾定律逼近物理極限,製程紅利日益稀薄,堆核心、拼頻率的老路越走越窄,是否該徹底換一條路走?換言之,與其在通用架構上不斷打補丁,能否從數據流動的本質出發,為特定場景原生設計一顆芯片?
把512 GiB閃存搬到xPU旁邊,HBF能打破推理內存牆?
HBM已經證明,通過堆疊和共封裝把存儲介質遷移至GPU附近,可以緩解AI計算中的數據搬運瓶頸。現在,SK海力士聯合閃迪,將類似的思路正式應用到NAND上,通過HBF將大容量閃存放到包括GPU在內的各類xPU旁,以緩解AI推理內存牆問題。近日,雙方通過OCP發佈《High Bandwidth Flash(HBF)High-Level Base Die Specification, Version 0.7.0》。

AI的錢,被誰賺走了?
AI 浪潮推動雲端服務供應商大舉擴建資料中心,背後龐大的資本支出正沿著供應鏈層層傳導,最終流向光模塊、晶片與伺服器業者。這條資金鏈路的起點是亞馬遜 AWS、微軟 Azure、Google Cloud 等雲端廠商,他們為了滿足訓練與推論大語言模型所需的算力,持續加碼採購 GPU 伺服器與高速網路設備,帶動上游零組件需求爆發。