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股市情报:上述文章报告出品方/作者:电子发烧友网;仅供参考,投资者应独立决策并承担投资风险。

全国首个国产AI4E千卡集群落地同济:国产算力从"科学智能"挺进"工程智能"

时间:2026-06-30 06:55
上述文章报告出品方/作者:电子发烧友网;仅供参考,投资者应独立决策并承担投资风险。
从 AI for Science(简称 AI4S,科学智能)迈向 AI for Engineering(简称 AI4E,工程智能),一场产教协同驱动的算力变革,正在重塑工科创新范式。6 月 25 日,上海同济大学,随着启动台倒计时结束,国内首个国产千卡级工科智算集群正式投用。这既是海光信息与同济大学战略合作落地的标志性成果,也意味着国产算力首次以工程专用算力基础设施形态,深度进驻高校教学与科研核心场景。

海光信息总裁沙超群表示:“本次合作是国产算力从 AI4S 向 AI4E 纵深落地的开创性实践。AI4S 侧重借助 AI 工具加深人类对客观世界规律的认知;而 AI4E 直面工程仿真、智能建造、工业研发等实体产业场景,核心目标是依托 AI 全面提升产业效率。这类场景对算力单体规模要求不极致,但属于典型垂直落地应用,对算力平台的兼容性、通用适配能力要求极高,需要平台支撑各类算法、模型快速完成部署与迁移。”

填补行业空白:工程智能赛道亟需专属算力底座

沙超群的解读点明了 AI4S 与 AI4E 的底层本质差异,二者需求分化直接决定底层算力基础设施的建设逻辑截然不同。

近几年,国内高校已搭建起相对成熟、配套完善的 AI4S 算力支撑体系;但面向工程设计、工业研发、智能建造等实体产业的 AI4E 赛道,长期缺少定制化专属算力基础设施。多数工科院校仅依靠通用智算平台开展相关研究,导致 AI 技术难以深度融入工科教研全流程。

工程智能的算力需求,与通用大模型训练存在根本性区别:通用 AI 遵循 “规模越大性能越强” 的缩放定律(Scaling Law),追求集群整体规模与数据吞吐效率;工程场景则兼具场景碎片化、计算高精度、软硬件强兼容三大复合约束 —— 平台既要承载大模型训练与推理任务,又要稳定运行高精度工程仿真计算,同时兼容行业数十年沉淀的商用仿真软件、存量历史工程代码。

本次落地的千卡级工科智算集群,精准补齐了国内工程智能专用算力设施的市场空白。

双芯融合   场景定制:构建工程领域专属算力引擎

官方资料显示,海光信息核心产品包含海光通用处理器(CPU)与海光协处理器(DCU)两大产品线。海光 CPU 兼容 x86 指令集,适配全球主流操作系统与应用软件,软硬件生态完善、性能稳定、自主安全,已规模化落地电信、金融、互联网、教育、交通等关键行业。海光 DCU 基于通用图形并行计算(GPGPU)架构研发,可广泛支撑大数据处理、人工智能、大模型训推、商用科学计算等多元负载。

作为全国首个专为工科体系打造的 AI4E 专用算力底座,该集群以全国产海光 DCU 为核心计算单元,采用 “CPU DCU” 双芯协同超融合架构,可并行承载大规模科学计算、AI 模型训练与推理双重任务。面向工程落地,集群针对结构力学仿真、流体力学模拟等工科高频场景完成深度调优;依托海光自研全套软件栈兼容主流工程仿真软件生态,大幅降低存量工程代码向国产算力平台迁移的成本。

AI4E 覆盖场景高度多元,桥梁设计、建筑结构计算分属计算密集型、数据密集型或通信密集型负载,算力适配需求各有侧重。为此,海光在集群内部搭建专属工程计算框架层,可根据不同工程业务类型完成算子、内存池专项优化,实现算力资源精准匹配场景需求。

海光信息副总裁吴宗友补充:“为方便同济师生使用这套 AI4E 千卡算力集群,我们完成大量软硬件协同优化工作,成熟完善的全栈生态也为本项目落地提供坚实支撑。”

“海光自成立起便坚持生态优先发展思路:围绕芯片全链路完善配套软硬件体系,依靠完整生态降低前端应用开发、部署门槛。发展过程中,我们联动大量上下游生态企业,结合各家软件产品特性与海光芯片硬件能力开展联合适配优化;同时将生态协同前置至下一代芯片研发阶段,提前联动生态伙伴同步开发适配方案。依托我们的源码机制,同济师生能够快速完成自研算法、行业应用在集群上的部署落地。” 吴宗友进一步解释道。

同济大学选型阶段,校方团队结合多年工程仿真实操经验,从算力综合性能、工科场景适配度、全生态兼容性、数据自主安全四大维度完成多方案对比评估,最终选定基于海光 DCU 搭建专属智算集群,充分验证海光芯片在工程计算领域独特的场景适配优势。

光合组织副秘书长王圣勇表示:“本次国内首个国产千卡工科智算集群落地,标志国产算力正式扎根同济优势工科体系。双方还将推进联合实验室共建、定向人才联合培养、产业课题定向下发等深度合作,为全国工科院校打造可复制的工程智能建设范本。”

结语

从早年两化融合,到当下人工智能全面赋能实体经济,数字化、智能化改造制造业的发展脉络始终清晰连贯。AI4E 的核心价值,在于将人工智能技术深度植入工程设计、工业研发、生产制造等实体产业核心环节,切实提升产业创新效率与核心研发能力。

未来,这座落地同济大学的千卡级工科智算集群,将成为国内工程智能创新示范标杆,持续探索 AI 赋能实体经济的全新路径,为我国建设工程强国提供坚实算力支撑。

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