通过构建“超智融合”平台，将分散的超算中心与智算中心资源池化，进而实现跨平台、跨架构的统一调度，这对于提升国产计算算力利用率、降低重复建设成本极具领航意义。
ParaStor分布式存储支撑大模型训练和科学计算中的海量数据读写，并在2026全球IO500榜单中获得生产型全节点和10节点性能双榜第一。
此外，叠加曙光数创在液冷技术上的核心优势，可有效支撑MW级高功率密度部署，并利用国产冷媒、全年自然冷却等方式，大幅提高曙光8000能效。
2024年系统研制，2025年完成工程建设，今年2月3万卡上线试运行，4月份再次投用6万卡AI4S集群，7月份10万卡部署落地。
当前AI计算算力中心有个普遍的尴尬：建了一堆集群，能跑大AI模型的跑不了科学计算，能跑科学计算的训不动大模型。
网络怎么不堵、存储怎么不崩、散热怎么不烧、调度怎么不乱——规模每上一个量级，系统复杂度都是指数级翻倍。
，覆盖材料、电磁、量子、生物医药、天文气象等20多个领域，累计完成70余次万卡规模算力测试。
据了解，这不是一个“加大号”的万卡集群。从万卡到十万卡，不是多加几个零，而是一道完全不同的工程题。
”——同一套系统，既能扛住FP64双精度的科学计算任务，也能跑满万亿参数大模型的训练需求。
中科曙光已同步将曙光8000接入国家超算互联网，以算力服务的方式向科研机构和产业界开放。
业内首个基于原生超智融合路线打造、适配全精度计算的十万卡级算力资源集群案例
scaleFabric类IB原生RDMA高速网络实现十万卡集群高可靠连接；
这不是把超算和智算拼在一起，而是从架构设计阶段就把两件事当作一件事来做。
AI产业有一个被反复验证的规律：发布会上的参数永远跑不赢业务现场的考验。
现在是修一条能此外跑卡车和轿车的路。看起来都是路，但设计逻辑完全不同。
8.8万张卡完成328万亿网格湍流直接模拟，支撑航空、船舶等高端制造；
，曙光8000无疑为国产计算算力资源配置优化给出了一条现实路径——
十万卡集群的工程难度，业内心知肚明，但中科曙光依然创下了历史纪录。
这些不是PPT数字，是科研团队在国产计算算力上跑出来的世界级成果。
这个令人咂舌的工程奇迹，源于中科曙光30多年积淀的工程能力。
据中科曙光高级副总裁李斌介绍，曙光8000在系统建设上，具有
正式落成，并依托国家超算互联网，同步接入全国一体化算力网。
“两头不靠”的结构性错配，让大量算力资源躺在机房里晒太阳。
打个比方：以前的思路是为卡车修一条路，为轿车修另一条路。
中国第一个十万卡集群落成！全国产算力支撑“十万卡时代”
9万张卡协同完成3.16万亿个原子的DFT高精度仿真。
综合来看，8万张卡推进蛋白质折叠全流程模拟，直接服务新药研发；
难能可贵的是，如此强大的工程能力不是用来炫技的。
更关键的是，这座集群走的不是“堆卡”的老路。
其中，海光等国产芯片为系统建设提供底层支撑；
伴随技术不断成熟，商业化落地进程也在加快。
另一方面，曙光8000早已在真实场景中交出了成绩单。
芯片、计算、存储、网络、散热、管理、服务
算力的终极命题不是“跑分”，是“用好”
尽管“超智融合”概念并不新鲜，但作为
一座Token工厂，两种活都要能干
从FP64到INT8，全精度覆盖。
量子位 | 公众号 QbitAI
持续的技术创新正在推动产业升级。
整理编辑：硅基前哨