0
“天蒼蒼，野茫茫，風吹草低見牛羊”，雄渾壯闊的草原風景與“綠水青山就是金山銀山”的發(fā)展智慧在鄂爾多斯交相輝映。8月13-16日在鄂爾多斯國際會展中心舉辦的第21屆CCF全國高性能計算學術大會（CCF HPC China 2025），讓草原的遼闊與算力的澎湃、大自然的饋贈與科技的突破在此碰撞融合，書寫了數智化時代自然稟賦與數字革命共生共榮的新篇章。
作為全球三大超算盛會之一，本屆大會以“綠動算力 超智融合”為主題，緊扣當下行業(yè)趨勢和技術熱點，延續(xù)并彰顯“學術引領、產業(yè)融合”的特色，匯聚眾多特邀嘉賓，11位院士蒞臨現(xiàn)場，另外還包括戈登貝爾獎獲得者、權威專家、資深學者、企業(yè)精英等。大會構建了集技術研討、成果展示、生態(tài)對接于一體的高性能計算交流平臺。
大會由中國計算機學會主辦，中國計算機學會高性能計算專業(yè)委員會、鄂爾多斯應用技術學院、鄂爾多斯市高新技術產業(yè)投資有限責任公司共同承辦，北京并行科技股份有限公司協(xié)辦，主要面向科研、教育、企業(yè)、機構及其他各行各業(yè)的受眾群體，旨在凝聚學業(yè)與產業(yè)界智慧，彰顯國家戰(zhàn)略價值，立足學術產業(yè)橫向突破和學科交叉、分階課堂，共同探討開創(chuàng)高性能計算高質量發(fā)展新局面的實現(xiàn)路徑。
包括人民網、新華網、央視網、光明網、環(huán)球網、中國科學報社、科技日報等在內的百余家知名媒體對大會進行了全方位報道。本屆大會注冊參會人數超過3300人；71家廠商參展，創(chuàng)歷史新高。
在“數字中國”戰(zhàn)略引領下，高性能計算學術研究和產業(yè)拓展正經歷前所未有的橫向突破，學術研究范式正在由單一算力指標轉向效能、壟斷性、精度、可解釋性四位一體均衡設計，產業(yè)拓展方式也在成長。以AI for Science為代表，由外部計算工具轉向新型智能化綠色模型，運維全生命周期提質增效。
CCF高性能計算專業(yè)委員會主任管海兵教授主持了本屆大會的開幕式。
本屆大會主席、中國工程物理研究院莫則堯研究員在致辭中表示：“當前，高性能計算正在邁入智算融合‘深水區(qū)’。我們既面臨效能等硬核挑戰(zhàn)，也遭遇了軟件薄弱、區(qū)域發(fā)展失衡等系統(tǒng)性問題，亟需數字化、智能化學科交叉的攻堅克難。破局之道在于全國一盤棋，將算力孤島、學科孤島、應用孤島等凝聚為創(chuàng)新大陸，實現(xiàn)算力、數據、模型、軟件、應用等資源的協(xié)同共享和融合普惠。我們越來越清楚地認識到，開創(chuàng)高性能計算高質量發(fā)展新局面，務必以協(xié)同共享為基礎，以融合普惠為目標?！?/p>
鄂爾多斯市委副書記、市人民政府黨組書記、市長于海宇在致辭中表示：“我們積極融入和服務國家‘東數西算’算力政策，大力培育數字經濟、算力產業(yè)等新質生產力，基礎硬件愈加完善。我們將借助此次大會的東風，強力推動算力產業(yè)高質量發(fā)展和算力協(xié)同，建設國家綠色算力基地，深入推進新能源+和零碳園區(qū)建設，探索綠色智能電網+智能算力協(xié)同發(fā)展新路徑，加快建設國家算電協(xié)同試點，打造綠電+算力的智算、超算和AI大模型融合發(fā)展的新樣本；推動算智鏈接，構建算力發(fā)展全產業(yè)鏈，堅持算力建設轉為制造應用服務協(xié)同發(fā)展；推動算智融合，打造資源型城市數字轉型，以綠色算力、人工智能和產業(yè)融合為主線，深入推進人工智能+，推動數智賦能千行百業(yè)?！?/p>
中國計算機學會(CCF)理事長孫凝暉研究員在致辭時表示：“本屆大會保持了一如既往的高學術水平，在企業(yè)、行業(yè)應用和社會中的影響力不斷增強。我們關注的算力與鄂爾多斯的能源產業(yè)能夠更好地結合，在智能時代新型基礎設施的建設中發(fā)揮積極作用。很高興中國計算機學會能夠在服務地方上做出新的努力和貢獻，也感謝專家、企業(yè)和媒體對活動的支持?！?/p>
鄂爾多斯市認真踐行發(fā)展高科技，實現(xiàn)產業(yè)化的使命任務，聚焦聚力高端裝備制造、輕工紡織、高新技術等領域高質量發(fā)展，形成一區(qū)三園的產業(yè)空間布局，正在成長為鄂爾多斯市高新技術企業(yè)聚集地、高端人才匯聚地、改革試點區(qū)域和城市發(fā)展拓展區(qū)。
鄂爾多斯高新區(qū)黨工委副書記、管委會主任張鵬程在介紹“鄂爾多斯高新區(qū)打造一流算力產業(yè)營商環(huán)境”的經驗和做法時表示：“我們已經引進百度等高端算法項目20多個，一系列算力技術和數據應用探索實踐正在助推高新區(qū)搶占智能算力、大模型、數據訓練三個制高點，打造鄂爾多斯最強大腦。我們還積極引進人工智能、低空經濟、生物醫(yī)藥、航天航空新材料等領域的項目和企業(yè)，因地制宜發(fā)展新質生產力，奮力開辟發(fā)展新賽道。鄂爾多斯高新區(qū)將以助力我市打造全國能源大暖心基地和面向全國的算力基地為目標，積極推動數算電協(xié)同賦能產業(yè)轉型升級再攀新高?！?/p>
智算近年來發(fā)展迅猛。算力的獲取不僅要靠智算中心的芯片快速迭代，更重要的是靠技術規(guī)模的不斷擴展。構建高性能的網絡互聯(lián)不僅關系到數據中心的建設，更是AI未來發(fā)展的關鍵技術之一。在此背景下，阿里云、中科院聯(lián)合成立了高通量以太網聯(lián)盟，致力于針對智算場景的高通量協(xié)議，推動標準化，打造開源開放的智算場景下的國內開放生態(tài)。在本次大會上，聯(lián)盟發(fā)布了多項重要成果：國產芯片落地，包括400G網卡芯片和25.6G交換芯片，以構建智算中心網絡；發(fā)布國產追光芯片；針對ERACK場景發(fā)布互聯(lián)以太網網絡；發(fā)布UPN超性能網絡，旨在基于單層的以太網和光技術構建新型超全解耦超性能的網絡。
在超智融合加速發(fā)展的背景下，國內首個《超智融合集群能力要求》行業(yè)標準也在大會上正式發(fā)布。該標準首次系統(tǒng)地構建了覆蓋架構設計、功能性能、安全可信及評估方法的能力體系，重點解決跨廠商兼容性差、集群協(xié)同效率低等行業(yè)共性問題，為智能制造、智慧城市等場景提供統(tǒng)一的技術規(guī)范。
CCF高性能計算專業(yè)委員會副主任盧凱教授主持了大會報告環(huán)節(jié)。
中國科學院計算技術研究所研究員、中國計算機學會(CCF)理事長孫凝暉在主題為《AI賦能科學發(fā)現(xiàn)》的報告中指出，科學智能（AI4S)作為高性能計算與人工智能深度融合的前沿交叉領域，正深刻改變著科學研究的范式。其發(fā)展所面臨的模型復雜性、算力需求和數據挑戰(zhàn)顯著區(qū)別于傳統(tǒng)人工智能應用。AI4S的最大作用是突破人類認知的極限。AI不是萬能工具，它離不開高性能計算這一重要手段。當前，信息技術賦能科學的手段如同從“增強肌肉（算力）”到“提供營養(yǎng)”（數據），再到“賦予大腦”（人工智能）的進化。而信息學科的主要任務是提供工具，包括提高生產率的科研信息化工具和應用開發(fā)中間件。孫凝暉在報告中深入分析了HPC+AI對推動科學智能發(fā)展的關鍵作用，并且重點從數據、算力及模型三個核心維度，系統(tǒng)闡述了高性能計算在科學智能時代不可替代的基礎支撐地位及其帶來的關鍵性創(chuàng)新突破。展望科學智能未來的發(fā)展趨勢與應用前景，孫凝暉強調，持續(xù)深化HPC與AI的協(xié)同創(chuàng)新對加速重大科學發(fā)現(xiàn)和解決復雜科學挑戰(zhàn)具有十分重要的戰(zhàn)略意義。
超級計算是推動科學研究、技術突破、產業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新引擎。隨著大數據、人工智能技術的快速發(fā)展，超算技術面臨著新挑戰(zhàn)，比如能耗與復雜性的增加，但同時也迎來了新的機遇。在主題為《大規(guī)模超算系統(tǒng)技術演進與應用生態(tài)構建》的報告中，中山大學計算機學院教授、國家超級計算廣州中心主任、國家超級計算深圳中心主任盧宇彤圍繞超算技術迭代脈絡和生態(tài)協(xié)同邏輯，深入分析了算力架構演進中異構協(xié)同技術、混合精度計算、互連與存儲、能效與可擴展性需求所帶來的技術挑戰(zhàn)。她呼吁，打造國產新一代超算系統(tǒng)，關注極致性能、能效與自主可控等因素，設計實現(xiàn)新型體系架構和融合軟件棧，打破多級異構壁壘，構建應用生態(tài)，實現(xiàn)多域場景的深度滲透。同時，還應基于標準與開源的協(xié)同體系，構建產學研用的可持續(xù)發(fā)展生態(tài)，有效支撐科學發(fā)現(xiàn)、產業(yè)革新和智能躍遷，讓超算成為國家科技創(chuàng)新和行業(yè)數智化升級的超級引擎。
隨著人工智能技術能力持續(xù)泛化，特別是DeepSeek等前沿技術的涌現(xiàn)，人工智能已深度滲透至各行業(yè)領域。在復雜應用場景與多元任務的雙重驅動下，超算與智算正加速在數據、算法、業(yè)務、算力設施及系統(tǒng)架構等全維度實現(xiàn)歷史性融合，正式邁入“超智融合”新時代。中科曙光總裁助理兼高性能計算產品事業(yè)部總經理李柳在《智能超算系統(tǒng)的發(fā)展與挑戰(zhàn)》主題報告中明確指出：“大模型時代推動高性能計算的主體應用方向發(fā)生深刻變革，AI訓練已成為最重要的主體應用之一。而AI4S的蓬勃發(fā)展進一步加速‘超智融合’進程，構建智能超算系統(tǒng)已成為行業(yè)發(fā)展的必然趨勢?！碑斍?，智能超算系統(tǒng)在迎來發(fā)展機遇的同時也面臨多重挑戰(zhàn)。從技術層面來看，算力芯片正向著“通用架構、大算力、全精度、高互連”的方向迭代演進；在體系結構領域，異構并行體系結構將成為主流發(fā)展方向，集群高速互連網絡不斷強化以異構加速器為中心的數據通路，層次化體系結構需與大模型分布式算法實現(xiàn)高度適配；軟件生態(tài)層面則需依托低代碼開發(fā)環(huán)境，全面加速從數據訓練到業(yè)務部署的全流程效率。此外，供電、制冷、節(jié)能及系統(tǒng)可靠性等基礎支撐能力也面臨更高標準的要求。作為行業(yè)領軍企業(yè)，中科曙光正全力推動超智融合的創(chuàng)新發(fā)展。公司不僅積極參與相關行業(yè)標準的制定工作，更最新推出首個符合超智融合行業(yè)標準的算力平臺——Nebula 800。該平臺成功實現(xiàn)多元算力整合、融合調度優(yōu)化、存算網緊耦合協(xié)同、各類智能應用集成、智能管理升級及高效液冷支持等核心能力突破，為超智融合時代的算力平臺創(chuàng)新樹立了標桿典范。
AI大模型智算需要大算力，而大算力來自于大集群。為此，國內外科技巨頭正搶建大規(guī)模算力集群。大模型智算產生了巨大的網絡通信量，而且隨著集群規(guī)模越來越大，智算的網絡開銷也會持續(xù)增加。大模型智算的業(yè)務特征和流量模式導致網絡成為智算中心的性能瓶頸。當前，AI大模型的訓練Scaling Law還在持續(xù)，但同時大模型正在從單純追求規(guī)模擴展轉向優(yōu)化推理能力，強化學習、思維鏈、推理時計算等新范式不斷涌現(xiàn)。面對Scaling law從Pre-training拓展到Post-training和Inference，萬卡集群擴展到10萬卡集群規(guī)模，從單地域集群到跨地域部署，基礎設施網絡架構應如何演進？行業(yè)生態(tài)又會如何發(fā)展？在主題為《AI大模型時代的網絡架構演進》的報告中，高通量以太網(ETH+)聯(lián)盟主席、阿里云智能集團副總裁、基礎設施網絡研發(fā)負責人蔡德忠全面闡述了阿里云HPN架構設計理念、端網融合的技術架構體系、智算網絡架構演進方向，以及阿里云最新Scale up網絡架構 UPN（Ultra Performance Network）的發(fā)展和應用情況。
CCF高性能計算專業(yè)委員會副主任張云泉研究員主持了接下來的報告環(huán)節(jié)。
在主題為《超統(tǒng)一場論的啟示:從量子宇宙物理計算到宇宙作為量子計算機》的報告中，中國科學院理論物理研究所研究員、中國科學院大學學術副校長吳岳良首先簡要回顧和介紹從極小量子粒子到極大宇宙膨脹的重大理論突破與前沿研究。他著重闡述量子宇宙物理面臨的兩大關鍵挑戰(zhàn)：其一，現(xiàn)有物理理論在定量預言與數值求解方面存在著理論計算瓶頸。無論是由廣義相對論所描述的引力相互作用，還是由量子色動力學刻畫的強相互作用，均涉及高度復雜的非線性和非微擾特性，由此發(fā)展的數值相對論與格點規(guī)范理論對高性能計算和超算體系提出了前所未有的需求；其二，現(xiàn)有理論框架本身存在著根本性概念沖突，尤以廣義相對論與量子力學/量子場論的自洽結合最為突出。隨著引力波的發(fā)現(xiàn)與量子物理研究的深入，近年來引力量子場論與超統(tǒng)一場論等新理論框架的發(fā)展，對時空、能量、物質和宇宙等觀念提出了全新認識。從超統(tǒng)一場論的視角，粒子物理標準模型中的所有輕子和夸克作為物質基本組元被統(tǒng)一為局域糾纏量子比特旋量場， 所有基本相互作用由非齊次超自旋規(guī)范對稱性相應的規(guī)范相互作用支配。吳岳良表示，把宇宙視作為由量子信息動力學自發(fā)演化的超級量子計算機，為自然界基本構造塊和基本相互作用提供量子信息動力學的認識和理解，探討信息、物質、能量和時空相統(tǒng)一的動力學描述，無論對基礎物理研究還是量子計算機發(fā)展都將有著深刻的啟示。
科學計算對系統(tǒng)的需求仍然在持續(xù)增長。同時智能計算對系統(tǒng)的需求也在快速增加。現(xiàn)在科學智能計算走入AI for Science，將在更多的領域實現(xiàn)賦能，大幅提升計算性能。在《百尺竿頭須進步——談談高性能計算下步發(fā)展》的報告中，國防科技大學教授、博士生導師盧錫城重點介紹了國際高性能計算的發(fā)展歷程，分析了歷史上實現(xiàn)高性能計算的技術途徑，并結合我國高性能計算產業(yè)發(fā)展的特點，對未來超算智算融合的新趨勢，以及微處理器體系結構、互連技術等的發(fā)展，發(fā)表了自己的看法。盧錫城表示，為進一步提升計算性能，應針對應用特點，并結合客觀條件對體系結構進行優(yōu)化設計，綜合技術、工藝、成本等因素創(chuàng)新體系結構，實現(xiàn)軟硬件協(xié)同，目標就是要均衡配置，更好地實現(xiàn)異構加速。瞄準高性能與易使用兩大用戶的基礎性要求，產業(yè)界應不斷提升自主創(chuàng)新能力，充分吸收以往的成功經驗，精誠合作，實現(xiàn)軟件與硬件協(xié)同創(chuàng)新。
CCF高性能計算專業(yè)委員會副主任翟季冬教授主持了下午的大會報告環(huán)節(jié)。
北京大學許進教授在主題為《一種專用于求解NP-完全問題的專用機——探針計算機》的報告中圍繞探針技術介紹了專用求解NP完全問題的探針計算機。其學術背景聚焦圖論與NP完全問題，以圖染色問題為切入點，因所有NP完全問題可多項式互轉。探針技術源于生物計算，受Adleman實驗啟發(fā)，探針最初是連接DNA分子的匹配片段，通過納米顆粒+ DNA鏈表示圖的頂點與邊，在生化反應池中并行運算，一次求解圖染色問題所有解。經過14年研究，構建出底層全并行的9元組探針模型，將生物探針轉化為數字算法。電子探針計算機（EPC）實現(xiàn)技術升級，架構包含控制層、光路由層、探針計算層，用7類核心算子處理數據，無CPU和存儲器，直接輸入問題求解。其性能突出，1000個頂點圖著色問題1分鐘內完成，成功率為98.2%，遠超傳統(tǒng)算法。目前EPC已能處理4096個頂點問題，應用延伸至列車調度、中藥配方等領域，計劃明年1月開放線上服務，支持更多NP完全問題求解。
為了提升計算效率，首先要有一個好的算法，然后還要有好的機器，只有實現(xiàn)算法與機器協(xié)同，才能實現(xiàn)性能的優(yōu)化。北京應用物理與計算數學研究所研究員徐小文在主題為《稀疏線性代數特征修正算法與智能解法器探討》的報告中指出，稀疏線性代數解法器是科學工程計算與工業(yè)仿真領域很多應用軟件的基礎共性組件，也是主要的性能瓶頸。解法器的效率與健壯性是實際應用中最值得關注的兩個問題。徐小文表示，復雜場景的多樣性和動態(tài)演化特征將給這兩個方面帶來嚴峻挑戰(zhàn)。而要解決問題，關鍵是如何實現(xiàn)算法空間與特征空間的映射。報告提出了一類特征修正算法框架，并以實際應用中的典型算法為例，深入探討了具有自動適配能力的智能解法器。從發(fā)展趨勢看，智能解法器在給定應用場景和機器的情況下，能夠自動實現(xiàn)“特征-算法-優(yōu)化”三個空間的最優(yōu)映射.
人工智能引領新一輪工業(yè)革命，大模型技術成為驅動本輪浪潮的關鍵支撐。對于用戶而言，高效、便捷且可靠的算力服務是實現(xiàn)大模型訓練和推理的核心需求。然而，用戶在使用算力服務時面臨著多種挑戰(zhàn)，包括高昂的成本、復雜的操作流程、資源分配的不均衡，以及對大模型訓練特征的不熟悉等。在主題為《基于用戶視角的算力服務及算網服務》的報告中，北京并行科技股份有限公司董事長陳健分析指出，從用戶視角來看，算力服務和算網服務的質量、效率和易用性才是關鍵。因此，算力服務提供商需要從用戶需求出發(fā)，圍繞業(yè)務的應用運行特征，提供多樣化的算力選型方案和解決方案。報告從用戶視角出發(fā)，探討了如何通過算力服務和算網服務，為用戶提供高質量、高性能、高性價比的算力支持，以滿足大模型訓練和推理的需求。
CCF高性能計算專業(yè)委員會副主任石宣化教授主持了接下來的大會報告環(huán)節(jié)。
AI產業(yè)在算力、模型和應用的共同推動下實現(xiàn)了持續(xù)增長。聯(lián)想中國已經構建起全棧AI布局，覆蓋智能設備、智能基礎設施和智能服務。在主題為《聯(lián)想大模型訓推一體方案 加速超智融合新進程》的報告中，聯(lián)想中國基礎設施業(yè)務群戰(zhàn)略管理總監(jiān)黃山表示，在智能基礎設施方面，聯(lián)想持續(xù)迭代AI算力戰(zhàn)略，從AI普惠的視角出發(fā)，不斷為各種場景下的需求提供支持。同時，為助力企業(yè)AI快速落地，聯(lián)想還不斷推出創(chuàng)新技術，致力于為企業(yè)打造軟硬一體的大模型基礎設施方案，提供模型訓練與推理的開發(fā)環(huán)境，更好地助力企業(yè)實現(xiàn)智能化轉型。
從發(fā)展趨勢看，大模型技術正從“基座訓練”邁向“行業(yè)推理”。隨著基礎大模型的規(guī)?；柧毰c持續(xù)開源，各行各業(yè)將基于自有數據快速精調，從而孕育出高性能的行業(yè)模型。當我們興奮地嘗試將基礎模型引入具體行業(yè)，最近常見的如金融風控、藥物研發(fā)、智能制造、客戶服務等，常常會遇到這樣的困境：模型表現(xiàn)不穩(wěn)定，輸出結果難以解釋，無法精準契合業(yè)務流程和專業(yè)知識，甚至有時會犯“匪夷所思”的錯誤。巨大的潛力似乎被一道無形的“行業(yè)壁壘”所阻隔。在主題為《行業(yè)推理的未來》的報告中，新愛算總經理王佃平談到，如今咨詢與解決方案廠商正把“模型+軟件+硬件”以整棧形態(tài)推向市場，將行業(yè)知識與推理服務深度植入業(yè)務流程，推動從算法創(chuàng)新走向應用爆發(fā)。這一生態(tài)演進路徑，包含諸多關鍵技術挑戰(zhàn)，同時也蘊含著巨大的市場機遇。新愛算可以為用戶提供訓練側服務與優(yōu)化，實現(xiàn)小規(guī)模的推理集群一站式部署，從硬件的選型、軟件測的調試、調優(yōu)到數據安全等，持續(xù)性提供全過程服務。另外，新愛算還可以支撐算力集群及網絡的搭建、軟件棧部署、性能與成本優(yōu)化、數據安全/業(yè)務合規(guī)、全棧硬件維保等。新愛算期待與行業(yè)方案商深度融合與合作，形成聯(lián)合AI解決方案，真正創(chuàng)造行業(yè)價值，實現(xiàn)快速迭代復制。
在工業(yè)軟件國產化30多年的實踐中，用戶生態(tài)一直是主要難題。在主題為《高性能材料計算平臺與發(fā)展需求》的報告中，中國鋼研科技集團數字化研發(fā)首席科學家蘇航提出，換道超車，從License到Service，從本地計算到云計算，從算法平臺到場景平臺，從集成界面到AI智能體，才是破解之道、再造之法。中國鋼研科技集團建立了材料行業(yè)最大的云計算+APP平臺Material-DLab，集成了60多種材料計算、工藝模擬、服役仿真軟件，從原子到宏觀，在材料-裝備行業(yè)有效地推動了國產軟件從License到Service服務的轉型，并且吸引了國外知名工業(yè)軟件的加盟。在此基礎上，基于計算的生成式數據集、基于計算智能體的APP的自動構建、基于全局尋優(yōu)的逆向材料設計是未來中國鋼研科技集團持續(xù)探索的三個技術發(fā)展方向。
從頂尖學術碰撞到全產業(yè)鏈成果展示，再到生態(tài)資源的精準對接，本次超算盛宴干貨滿滿，碩果累累。43場高質量主題論壇及500+報告嘉賓，重點分享了高性能計算在多領域的前沿突破；全球算力領域頭部企業(yè)匯聚一堂，全方位展現(xiàn)芯片、超算中心等全鏈條技術成果，其中液冷技術尤為引人矚目，多家企業(yè)提供了相關解決方案；WEC 2025算力產業(yè)全景圖重磅發(fā)布，助力實現(xiàn)全產業(yè)鏈企業(yè)對接與合作。
綠動算力重構可持續(xù)未來，超智融合拓展人類認知新邊界，“綠動算力+超智融合”雙輪驅動，將更好地助力行業(yè)打造新質生產力。CCF HPC China 2025不僅是超算技術的交流高地，更是算力生態(tài)的聚合平臺。8月，我們在鄂爾多斯見證超算驅動產業(yè)變革的新未來。
雷峰網版權文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
