2026-11-05
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每经记者:叶晓丹 每经编辑:李雨冰 AI(人工智能)浪潮之下,国内外科技巨头都在加大资本支出,建设数据中心。在浙江乌镇,这座因世界互联网大会而闻名的小镇,坐落着一台名为“乌镇之光”的超级计算机。自2022年正式运营以来,它不仅是国家新基建的代表作,更是中国算力产业在复杂国际局势下寻求自主可控的一个缩影。 国家超级计算乌镇中心运营主任周捍珑11月3日在接受《每日经济新闻》记者(以下简称NBD)专访时表示,当前算力需求爆发,海外芯片禁令倒逼国内厂商适配国产芯片,经过5至10年发展,国内算力生态有望逐步完善。事实上,一旦国产光刻机取得突破,芯片性能会快步赶上,加上围绕芯片开发的软件生态逐步完善,凭借国内规模化优势,国产芯片将更具性价比。 训练西迁、推理东沉,当前数据中心的分布在地理上呈现鲜明特点,而数据中心里的芯片,除了CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)之外,还有NPU(神经网络处理器)等异构芯片。对于这一变化,周捍珑认为,异构算力体系是未来算力趋势之一。
NBD:“乌镇之光”超算中心承担了怎样的角色? 周捍珑:“乌镇之光”是2022年正式运营的。我们建设的时候走的就是“超智融合”路线,既有面向科学计算的高性能CPU,也有面向人工智能的GPU,我们的GPU是全精度的卡,双精度和半精度都支持,能满足科学计算和AI计算的需求。目前超算中心整体利用率在80%,这对于全国产超算来说其实很难。 NBD:目前“乌镇之光”超算上下游如何协同?下游的客户包括哪些? 周捍珑:因为国家对超算中心有核心设备国产化率75%以上的要求,所以我们核心设备供应基本都是国产的。 下游客户主要分三类:第一类是科研院所,做材料、化学、工业相关及生信(生物信息)的科学计算,生物信息这块与华大基因等头部企业有合作;第二类是工业企业,做汽车设计研发中的碰撞模拟,以及商业航空、低空经济无人机等高端装备制造的设计研发;第三类是人工智能场景,以“AI+行业”为主,比如生物信息AI转型、材料化学的AI+科学计算等垂类模型的训练。 NBD:当前,CPU、GPU、NPU等不同类型的计算芯片并存,通用计算、智能计算和科学计算之间的边界也在逐渐模糊。未来超算中心是否会从传统超级计算架构,转向CPU、GPU及其他AI加速芯片协同的异构算力体系? 周捍珑:计算芯片的异构趋势是比较明确的,全球前十的算力中心中至少70%采用异构架构。“乌镇之光”走的也是超智融合路径,有纯CPU节点,也有CPU+GPU异构节点。未来可能是CPU、全精度GPU、NPU甚至TPU(张量处理器)混合,趋势会更复杂。 在统一调度方面,目前GPU调度相对成熟,CPU+GPU混合调度也基本能实现,但不同GPU之间、GPU与NPU之间的混合调度难度较大。目前的思路是把算力性能抽象成计算单元池(资源池),屏蔽架构区别,通过统一调度系统分配任务。
NBD:以DeepSeek等开源大模型为代表,模型开源正在降低AI技术应用门槛,但模型训练、微调和推理仍然需要强大的算力支撑。相比传统科学计算,AI计算对算力规模、存储带宽、网络互联和能效提出了哪些新要求?超算中心如何调整算力资源配置,以适应大模型训练与推理需求的快速增长? 周捍珑:企业在做垂类模型训练(如车企碰撞模拟)时,需要先用传统方式生成海量模拟数据,再喂给模型。几百TB的数据在不同数据中心之间转移,成本极高。“乌镇之光”本身既有传统科学计算,又有AI算力,企业完成计算后就地开展训练,时间成本可控。 NBD:国内算力版图呈现训练西迁、推理东沉的趋势,你怎么看这一趋势? 周捍珑:业内都在提。面向To C(面向消费者)端的通用大模型(如豆包、千问、DeepSeek)的通用场景训练,放在西部没问题。但垂类模型训练和企业推理场景,需要结合生产环境且数据保密,更多留在东部沿海。东部企业数量多、研发需求高,因此东部算力中心分布也多。 NBD:我们了解到,目前行业部分数据中心闲置,面向AI的智算中心又供不应求,你怎么看待行业这种“冰火两重天”的局面? 周捍珑:供不应求的一般是高性能的算力,而出现空置的,可能是一些算力相对低端的数据中心。当然,这背后也与芯片生态密切相关。以英伟达CUDA为例,现在不少模型或者算法基于英伟达CUDA来设计。如果转移到国产芯片,需要进行移植和底层代码重构,背后要投入大量人力和时间,一些以国产芯片为主的算力中心在运营期间会受制于此,对下游企业的调用也形成约束。 NBD:对于国产算力生态的未来,你有怎样的判断? 周捍珑:当前国际形势正倒逼国内企业适应国产芯片,也倒逼应用厂商与国产芯片适配。经过5至10年发展,国内生态有望逐步完善。我觉得国内芯片与国外芯片的差距主要在于制造(光刻机)。一旦光刻机取得突破,芯片性能会快步赶上。那时候芯片性能差不多,生态也满足了,凭借国内的规模化优势,成本会比国外更低,市场也就起来了。 |
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