中国高性能计算机性能TOP10中的高频关键词

近日，在第七届中国超级算力大会（ChinaSC 2025）上，《2025中国高性能计算机性能TOP100排行榜》正式揭晓。榜单显示，由某服务器供应商研制、2023年部署于某超算中心的主机系统仍居榜首，测试性能达487.94 PFLOPS（约48.79亿亿次每秒），“神威·太湖之光”和“天河二号” 依然稳居第四和第六位。

而榜单的前10名中，有一个关键词出现频率极高——“异构众核”。可见，在这些顶尖系统中，异构众核架构扮演着至关重要的角色，为复杂科学计算与AI训练的融合提供了坚实基础。

▲来源于中国高性能计算机性能TOP100排行榜官网

在高性能计算领域，异构众核架构正迅速成为应对复杂计算挑战的关键技术。这种架构通过将不同特征的计算核心有机整合在一颗芯片上，实现了计算效率的质的飞跃。传统上，CPU适合处理复杂逻辑和控制密集型任务，而GPU则擅长并行处理数据密集型任务。异构众核架构成功打破了这一界限，创建出一种更立体化的计算逻辑。

从技术角度来看，异构众核将不同架构的计算核心依据相关技术标准和规范有机内在融合在一颗芯片上，任务由最合适的工作单元来承担，不同异构内核之间实现协同计算。其在构建专用领域最大优势在于可根据领域的应用需求在芯片的系统架构设计中，灵活的分配通用计算与加速部分的配比，并且根据领域应用的特点设计为某个特定的领域问题设计专用的计算架构，同时在编程性上通过统一的编程模型实现异构系统的无缝整合。

此前，在接受媒体采访时，太初元碁首席运营官乔梁对此作了一个生动的比喻：“异构众核相当于三维立体网状结构，类似于城市里的交通路线，是普通道路、高架隧道和高速路的组合，而CPU和GPU则分别像是密度高的复杂道路和纯高速公路。”这种架构设计的优势在于，它能够根据应用需求，灵活分配通用计算与加速部分的配比，为特定的领域问题设计专用的计算架构。

“没有高性能计算，就没有大模型” 已成为共识。当前，AI正加速从“认知引擎”转向“智能行动主体”，而AI与数据深度融合也成为重塑创新增长的关键。而随着人工智能技术的高速发展，高性能计算与AI的融合已成为不可逆转的趋势。

TOP100榜单也佐证了HPC+AI的发展趋势。中科院计算技术研究所副研究员袁良在对榜单进行解读时指出，在应用领域方面，应用于“算力服务”的系统性能份额占比最多，占到71.30%。算力服务应用领域覆盖了大模型训练、推理、数据挖掘等多样化市场形态。

▲图片来源：光明网

作为HPC+AI的践行者，太初元碁正致力于以高性能计算为突破口推动AI与数据深度融合来赋能产业转型升级。目前，HPC+AI的融合模式正在多个领域展现出强大的应用潜力。

在气候气象领域，基于对全球大气和气候的海量数据，该领域常借助高性能计算来开展科学研究。AI大模型引入后，短临预报的预测耗时可以从过往的6小时缩短到1小时，这是HPC+AI提升效率和准确度最直观的一个应用领域。

在生物医药领域，新药研发的“双螺旋”正在形成：AI大模型利用其强大的模式识别能力，从数以亿计的分子组合中筛选出最具潜力的候选药物，将过去需要数年的筛选工作缩短至几周甚至几天。而被选中的候选药物，则需要通过HPC进行精确的分子动力学模拟，预测其与靶点蛋白的结合效果和潜在副作用。

在能源勘探领域，AI通过学习海量的地震波数据，能够以前所未有的精度勾勒出地下深处的地质构造。而一旦确定了潜在的油气藏，HPC便会通过复杂的流体力学模拟，优化钻井方案和开采策略。

在具体实践中，太初元碁与合作伙伴成功实现了AlphaFold3蛋白预测模型的全复现，打造了国产医药大模型；还构建了全国首批面向新能源深度优化场景下的行业应用大模型基座。这些成就得益于太初元碁在异构众核架构上的持续投入。

此外，太初元碁推出的 Teco SuperPod 128高密液冷智算集群，采用高效液冷技术，空间利用率较传统方案提升100%，助力智算中心系统PUE值降至1.1，达到全球领先水平。该高密液冷智算集群已服务200余家高校企业，支持超1200千万亿次/秒浮点运算算力需求。

未来，太初元碁将凭借在高性能计算领域的优势，持续深耕HPC+AI，并携手产业上下游伙伴致力于实现一个CPU、GPU与各类异构计算单元高效协同的未来，共同迈向超越单一技术追赶、构建自主创新生态的广阔前景。