中科曙光十万卡AI集群亮相乌镇，算力竞争延伸至系统效率 原创

产联社编辑｜开蓉蓉

国产大型算力系统的科研应用持续拓展，超大规模计算资源的实际运行能力逐步显现。

11月3日，据经济观察网报道，中科曙光在2026年世界互联网大会“互联网之光”博览会上展示全国产十万卡AI超集群“曙光8000”。该系统由十万余张国产计算卡构成，涉及约30亿个电子元器件及1600公里互连线缆。

据中科曙光公开资料，曙光8000于7月10日正式落成，并同步接入国家超算互联网。10月18日，公司集中发布基于该系统取得的十大前沿应用成果。

图：中科曙光携中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000真机亮相

来源：央广网

十万卡集群拓展科研应用

10月18日，中科曙光公布曙光8000十大前沿应用成果。据企业披露，已有300余项重点应用完成深度优化，覆盖30多个科研与产业领域，其中20余项实现整机运行。

在宇宙学模拟领域，“千衍”项目以4万亿个暗物质粒子开展宇宙演化模拟；在材料研发领域，MatPL机器学习力场软件将分子动力学模拟扩展至万亿原子规模；

中国科学技术大学等单位通过“九章”光量子计算机与曙光8000协同，完成超过50亿原子规模的生物分子模拟扩展性验证。

气象领域，据中科曙光披露，全新MCV天气—气候一体化模式已实现一小时完成全球公里级数值预报计算；企业同时称，国产AI全球短中期集合预报模型“风清集合V1.0”已投入业务运行。上述应用涉及科学模拟、材料计算及气象预测等不同类型的任务，反映出国产大型算力系统在多领域科研计算中的应用进展。

软硬件协同影响运行效率

运行效率十万卡集群对高速互联、任务调度及存储系统提出更高要求。随着计算节点增加，通信开销和资源调度效率直接影响整体算力表现。

曙光8000采用中科曙光提出的原生超智融合技术路线，整合国产计算芯片、高速互联网络、分布式存储及液冷系统，支持人工智能训练、推理和高精度科学计算。

据此前公开的技术资料，该系统采用scaleFabric高速互联网络和ParaStor分布式存储，支持FP64至INT8多种计算精度。大模型训练侧重并行计算和数据吞吐，气象、材料等科学计算则对数值精度及稳定性提出不同要求，系统需要针对任务进行软件优化。

据展会公开信息，此次乌镇博览会上，阿里巴巴、华为、中兴通讯及中科曙光还展示了超节点相关产品及方案。超节点通过高密度设备集成和高速互联改善计算协同，为大型算力系统提升运行效率提供了不同技术路径。

科研应用向算力服务延伸

大型算力系统建成后，科研与产业用户对计算资源的实际使用需求，推动算力服务向多场景拓展。

科学计算程序迁移至国产芯片架构时，需要完成算法移植、计算框架适配及数值精度验证，部分程序还需优化并行计算方式和存储访问，以提高资源利用率。

据经济观察网7月17日报道，曙光8000已接入国家超算互联网，并纳入全国一体化算力网，可承载科学计算、大模型训练与推理及工业仿真等任务。

通过算力网络，科研机构及企业能够按需调用计算资源，为大型算力基础设施提供更广泛的应用场景。

对于算力服务提供方，长期运行稳定性、有效计算吞吐量、资源利用率及单位任务成本，将成为衡量服务能力的重要指标。随着科研计算和人工智能应用需求增长，算力系统的软件生态、调度能力及持续服务效率也将影响实际使用效果。

从7月落成、10月发布科研成果，到11月亮相乌镇，曙光8000的公开进展逐步从工程建设延伸至应用服务。国产大型算力系统的竞争，也正从硬件规模向系统集成、软件适配及实际运行效率拓展。

信息来源：经济观察网2026年11月3日、7月10日及7月17日相关报道；中科曙光10月18日《多领域成果！曙光8000十大前沿应用首发》；经济参考网10月19日报道；中国网信网2026年世界互联网大会相关公开资料。