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      “開放架構”、“百萬卡”擴展!中科曙光scaleX640超節點發布

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      在烏鎮世界互聯網大會的舞臺上,流傳于AI行業許久的超高密度超節點傳聞終于塵埃落定——中科曙光正式發布了scaleX640超節點。

      根據官方披露的信息,這款新產品相較行業內同類型產品,綜合算力性能足足提升一倍,單機柜的算力密度更是實現了20倍的飛躍,并且能夠通過雙scaleX640超節點搭配組成千卡級計算單元,支持百萬卡規模的靈活拓展。

      比亮眼的性能參數更讓人矚目的,是scaleX640超節點出色的生態兼容性。硬件方面,它能夠適配“多品牌加速卡”;軟件層面,也達成了與主流AI計算生態的無縫兼容。

      對于正遭遇發展瓶頸的國產AI算力而言,這款超節點的出現,無疑搭建起了一個真正實用、可靠的“算力底座”。



      國產AI為何需要萬卡超節點?

      要理解曙光scaleX640超節點的戰略意義,首先得弄清楚一個核心問題:國產AI為何對千卡乃至萬卡級的計算單元有著迫切需求?

      答案其實并不復雜,當前國產AI正面臨著兩大難題的夾擊——“單芯片性能不足”與“大模型需求猛增”。

      目前,國產AI單芯片的性能與國際頂尖水平仍存在一定差距;而萬億參數大模型已然成為AI領域競爭的核心門檻,這類大模型在訓練和推理過程中,對算力的需求呈現出指數級增長的態勢。在這樣的背景下,突破困境的核心關鍵在于系統集成創新。

      借助集群規模帶來的效益來彌補單卡性能的短板,將成千上萬張加速卡進行高效協同運作,搭建萬卡級甚至百萬卡級的超大規模集群,已經成為國產AI打破算力瓶頸的必經之路。

      最新發布的《2025中國算力發展之AI 計算開放架構研究報告》明確指出,國內AI產業要實現破局,需要依靠“以集群規模效益彌補單卡性能代差”,而曙光scaleX640超節點正是這一理念下的標桿性產品。

      但要達成“集群規模效益”的目標,絕不是簡單地把10000張卡堆放在一起那么容易,而是需要攻克三個關鍵難關:

      供電與散熱的難題首當其沖。“千卡”規模的集群功耗極為驚人,一個機柜的用電功率甚至堪比一座樓宇,傳統的風冷散熱方式在這里完全不起作用,無法滿足散熱需求。

      高速通信的實現同樣關鍵。如何讓海量的“加速卡”之間實現高速通信,同時保持低延遲?如果做不到卡間的高速通信,AI集群的規模越大,整體效率反而會越低,難以發揮集群的優勢。

      生態協同的問題更是核心痛點。在傳統的封閉體系中,不同品牌的加速卡與軟件棧之間互不兼容,形成了一個個孤立的“生態孤島”。這使得統一的資源調度、高效的算力協同變得幾乎不可能實現,也嚴重制約了國產AI算力的發展。

      這三大難關,最終匯聚成了“物理極限”與“生態割裂”兩大核心挑戰。而中科曙光的scaleX640超節點,通過“系統工程創新”與“開放計算架構”的雙重發力,成功破解了上述三大難題。

      這三道“瓶頸”,最終形成了“物理極限”與“生態割裂”兩大核心挑戰。而中科曙光scaleX640超節點,則通過“系統工程創新”以及采用“開放計算架構”,解決了上述三大難題。

      曙光方案:筑就國產AI高效算力底座

      面對“物理極限”與“生態割裂”等多重挑戰,曙光scaleX640超節點的核心價值,不在于對算力卡的簡單疊加,而在于集群架構的創新設計與開放生態的構建。

      通過系統級的工程突破,它為國產AI打造出了一個高效且統一的算力底座。

      在“高效節能”方面,scaleX640超節點采用“浸沒相變液冷”與“高壓直流供電”相結合的方案,

      相比傳統風冷模式,節能效率提升了30%,同時全面釋放了算力設施的潛在性能,這也是它能夠實現“單機柜640卡”超高算力密度的關鍵物理基礎。



      “高速互聯”則是scaleX640超節點的核心優勢之一。它以“超高速正交架構”為支撐,搭配“超高密度刀片”設計,這一組合如同超節點的“神經體系”,成功實現了“單機柜640卡超高速總線互連”,構建起“大規模、高帶寬、低時延”的通信環境,為百萬卡級超大規模集群的擴展部署提供了堅實保障。

      在“生態協同”上,scaleX640超節點依托“AI計算開放架構”,硬件層面能夠支持多品牌加速卡接入,軟件層面則與主流計算生態完美兼容,打造出了“軟硬協同、生態兼容”的國產智算全新模式。



      scaleX640超節點為國產AI的發展提供了極具價值的樣板參考,它深刻印證了“集成創新+開放系統”模式的戰略意義。

      這一模式不僅精準破解了當下國產AI面臨的算力瓶頸,更是為未來萬卡乃至百萬卡時代的發展搶占了先機,做好了布局。

      隨著生態壁壘被逐步打破,集群效率不斷實現躍升,一個兼容并蓄、自主可控的算力底座正在逐漸成型。

      這一變化意味著國產AI算力不再受限于他人,有望在開放架構的引領下,真正邁入規模化、生態化發展的全新階段。

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