五年前押注十万国产芯片，中国AI超集群如何炼成

2022年12月ChatGPT发布后，“ChatGPT时刻”成为智能起点的代名词，但这个叙事漏掉了一台中国机器——曙光8000。近日，央视纪录片《超级工程》复盘了首个全国产十万卡AI超集群曙光8000（登峰）从技术路线选择、关键技术攻关到工程交付、科研应用的全过程。

2021年底曙光8000立项时，人工智能还处在“小模型时代”，模型参数通常在百万级甚至更低，主要执行判别式任务，几乎没人想到智能时代很快会需要一台“超级机器”。中科曙光却果断决策，花5年时间，用10万张国产智能计算芯片，建一台既能做高精度科学计算，又能训练AI大模型的AI超集群。两年后，大模型引发的智能海啸席卷全球。

曙光8000的第一个难题，是决定造一台什么样的机器。立项时主流AI仍以“小模型”为主，传统高性能计算擅长高精度计算，智能计算追求低精度算力，两条路原本各有系统。时任中科曙光总裁的历军预判，等机器建成时“数学的方法和数据的方法同等重要”。中科曙光因此提出超智融合路线，让高精度科学计算和低精度智能计算运行在同一套系统里，从FP64到INT8覆盖多种计算精度。团队用了至少一年反复沟通，最终确定这条路线。2021年蛋白质折叠重磅论文登上《自然》，ChatGPT发布，人们第一次看清支撑智能革命的是超级算力托举的全新智能计算方法。如今世界模型、物理AI、多模态、AI for Science等趋势，恰恰要求“算得准”与“算得快”兼得。

路线正确只是开始。从曙光7000的6万卡跨向10万卡，工程横跨60多个细分学科、800多道工业工序，全流程管控参数数以亿计。节点间网络传输要达到每秒800G，数据读写时间压到0.202毫秒，10万张芯片运行一小时产生的热量约等于12吨标准煤燃烧的放热量。更棘手的是，一些关键环节国内没有现成答案。为8颗智算芯片高速互联，系统需要一枚交换芯片，当时国内空白。团队从芯片、计算系统、存储、高速网络到液冷散热逐个补上薄弱环节。网络团队在交换芯片里设计了可自主避险的“智能开关”，链路故障时信号可在毫秒级切换到备用路径。最终整套系统覆盖“芯片、计算、存储、网络、散热、应用、服务”全链路，主要核心技术全面实现国产化。80多组高密度机柜，10万张智能计算芯片，超过1万个计算节点，一秒钟的设计运算量相当于全球80亿人昼夜不停连续计算200年。

曙光8000背后，是一支做了三十多年高性能计算的队伍。20世纪80年代，国内曾因租用超级计算机不得不在严格监控下操作。1991年，李国杰带领团队开始研制曙光一号，出发前几个年轻人在黑板上写下“人生能有几回搏”。不到两年，曙光一号研制成功，峰值运算速度达每秒6.4亿次。三十多年后，当年需曙光一号运行一整天的计算，普通手机不到一秒就能完成。中科曙光现任董事长历军形容这些年的工作：“每天就追（进度），哪个不行就搞哪个，差不多几年就是一代。”到曙光8000，这些积累被一次性调动起来，数千人、上千个日夜，最后汇聚在一次整机测试上。当曙光8000达到预期最大峰值，完成的不只是一台新机器，还有三十多年技术、经验和人才的集中验证。

比起超集群本身，中科曙光团队提前押下的选择，以及把选择一寸寸落地的三十年积累，才是这个项目最难复制的部分。中国科技的每一次飞跃，答案都藏在一代代科技工作者用青春作出的选择与坚持。