中国部署首个十万卡GPU集群，在全国产加速器堆栈上运行300多项生产应用。

7月10日，在郑州，曙光宣布完成其完全自主研制的曙光8000（登封）AI超级集群，该集群将同步接入国家超算互联网和中国算力网络体系。

这不仅仅是一个超大规模的万卡集群。从万卡到10万卡的跨越不是简单的加法——这代表了一个完全不同的工程挑战。

瓶颈众多：在不造成拥塞的前提下维持网络吞吐量、防止存储系统不稳定、管理散热而不发生故障、确保调度不陷入混乱。每增加一个数量级的规模，系统复杂性就会呈指数级增长。

当前AI计算中心普遍存在一个问题：为大语言模型训练构建的集群无法处理科学计算，而为科学计算设计的系统又无法训练万亿参数的大语言模型。

曙光8000通过"超智融合"来解决这一问题——一个统一的系统既能处理FP64双精度科学计算任务，又能支撑万亿参数大语言模型训练。

虽然"超智融合"的概念并非新创，但曙光8000是业界首个基于原生超智融合架构、支持全精度计算、达到10万卡规模的计算集群。它为优化国内算力资源配置建立了切实可行的路径——通过构建"超智融合"平台，整合分散的超算和AI计算资源，实现跨平台、跨架构的统一调度。这一方法对提高国内算力利用率和减少冗余基础设施投资具有重要价值。

开发时间表为：2024年系统设计、2025年工程施工完成、2月投运3万卡、4月再增加6万卡AI4S集群、7月完成10万卡部署。

据曙光高级副总裁李斌介绍，曙光8000展示了从芯片设计、计算、存储、网络、冷却、管理到服务系统的端到端自主研制能力。

ParaStor分布式存储既支持大语言模型训练，也支持涉及海量数据I/O的科学计算，在2026年全球IO500排名中的"生产全节点"和"10节点"两个类别中均排名第一。

曙光利用其液冷技术优势，系统有效支撑MW级高功率密度部署。通过自主研发的冷却液和全年被动冷却方法，曙光8000实现了明显改善的能源效率。

曙光已将曙光8000同步接入国家超算互联网，向科研机构和产业提供计算服务。该系统已在材料科学、电磁学、量子计算、生物医学研究、天文学和气象学等20多个领域完成超过300项应用适配，累计完成超过70次10万卡规模计算测试。

特别值得注意的是，曙光8000采用了支持多品牌AI加速器、兼容主流生态的开放AI计算架构——开发者和研究人员可以利用现有工具链而无需重新学习专有系统，现有模型和应用能快速在线迁移。

会议期间，曙光与北京科学智能研究院建立战略合作关系，正式启动第二个完全自主研制的10万卡超智融合计算系统的开发和建设。

东数西算、中国算力网络体系和国家超算互联网在政策层面都有一个共同目标：让算力像电一样流动。