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全国首个AI4E千卡工科智算集群落地同济

来源:互联网 更新时间:2026-06-26 12:58

国产算力新突破:首个高校“工程智能”千卡集群落地同济

2024年6月25日,海光信息与同济大学正式签署战略合作协议,这标志着国产算力在教育与科研领域迈出了关键一步。双方合作挂牌成立了全国首个“高校海光算力优化中心”,并共同建设国内首个国产千卡工科智算集群。这次合作的核心意义在于,国产算力首次以“工程专用形态”服务高校教育与科研,标志着AI基础设施从服务于科学智能(AI4S)向服务于工程智能(AI4E)的重大转变。

一、 合作背景:为什么需要“工程专用”的国产算力?

1.1 AI4S与AI4E的区别

  • AI4S(科学智能)

    :主要应用于科学研究,如物理模拟、生物计算等。在国内高校,这方面的算力支撑体系已经相对成熟。
  • AI4E(工程智能)

    :这是本次合作的核心突破点。它直接服务于实体产业场景,如

    工程仿真、智能建造、工业研发

    等。它对算力的需求比通用AI更为复合和严苛。

1.2 长期的行业痛点:工科算力“空心化”

在合作之前,国内高校在面向工程设计与工业研发等场景时,长期存在一个痛点:

  • 专用算力缺位

    :工科院系(如土木、建筑、机械)大多只能依赖通用的计算平台开展研究。这使得AI技术难以真正深入工科教学与科研的一线。
  • 复合需求难满足

    :工程智能场景对算力有“三合一”的复合要求:
    1. 要能承载大模型的训练与推理。
    2. 要能完成高精度的工程仿真计算。
    3. 还必须兼容工程师日常使用的各类主流工业软件工具。

小提示

:简单来说,过去搞科研的算力平台往往“算不了工程”,而专门解决工程问题的软件又“拥抱不了AI”。此次合作就是为了打破这个瓶颈。

二、 合作内容:国产千卡工科智算集群详解

2.1 核心硬件:全国产的“海光DCU”

本次建设的千卡智算集群,其核心算力底座是**全国产的海光DCU**。这并非简单的硬件堆砌,而是采用了

超智融合架构

,具备以下能力:

  • 双任务并行

    :可同步承载经典的高端计算(如结构力学计算)与新一代AI训练推理任务。
  • 深度工程适配

    :针对结构仿真、流体力学等核心工科场景进行了深度优化和适配。

2.2 软件生态:低成本迁移,兼容主流

为了让已有的工程代码能“低成本”迁移到国产平台上,海光提供了强大的自研软件栈。这个软件栈能够:

  • 兼容主流工程软件生态

    :这意味着学校现有的很多通用平台上的工程软件和代码,可以直接在国产平台上运行,无需从零开发。
  • 支持大模型安全护栏

    :在关键数据保护和模型输出管控方面,海光DCU能筑起一道安全防线,这对于涉及重大工程数据(如国家基建、国防项目)的科研任务至关重要。

常见问题

:为什么要选择海光DCU,而不是直接用国外的通用GPU?

答案

:同济团队从

算力性能、场景适配、生态兼容、数据安全

四个维度进行了系统比对。对于工科智算而言,国外设备在面对复合型工程需求时,往往在特定场景适配和软件生态上存在“水土不服”,且数据安全风险较高。海光DCU的组合优势最终胜出。

三、 合作目标与展望:打造“同济样板”

3.1 当前成果:集群已投入使用

目前,这个国产千卡工科智算集群已经接入同济大学的校级算力服务体系,并正式投入使用。由于它高度兼容主流工程软件,同类工程代码可以实现**低成本迁移**。这意味着,这个方案不仅在同济大学可行,也具备了向全国更多工科院校**复制推广**的基础条件。

3.2 未来规划:探索“师机生协同”新模式

基于该算力中心,双方将在以下方面持续深化合作:

  • 关键技术攻关

    :共同攻克工程智能领域的核心技术难题。
  • 课程体系建设

    :开发“AI+工程”的创新课程。
  • 人才培养机制

    :创新育人模式,探索“师机生协同”的教学模式,即教师、AI机器与学生三方协同,培养既有深厚工程素养、又精通AI工具的复合型人才。
  • 科研与产业协同

    :进行科研协同创新,并加强与相关产业生态的合作。

常见问题

:这个集群对于普通工科生来说有什么用?

答案

:最直观的变化是,以前需要花大量时间在配置环境、手工建模、或者等待低效计算上的环节,现在通过AI辅助和强大的计算能力,可以大大缩短甚至自动化。未来,学生们在学习结构力学、建筑仿真等课程时,可以更专注于设计创新和问题解决,而不是被繁琐的计算和软件操作所困。

四、 合作意义:从科学智能到工程智能的跨越

总结来看,此次合作是国产算力发展历程中的一个重要里程碑:

  • 填补了国内AI4E工程算力空白

    :此前,AI for Science(AI4S)的算力体系已有基础,但AI for Engineering(AI4E)的专属基础设施一直是空白。此次合作填补了这块拼图。
  • 树立了产教融合新标杆

    :同济大学在土木、建筑、交通、环境等工程学科拥有长期领先地位,此次与海光信息的合作,为全国工科院校探索“工程智能”提供了可复制的“同济样板”。
  • 支撑国家工程强国战略

    :未来,双方将持续深化协同,为工程强国建设提供坚实的算力支撑和人才储备。
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类型:益智休闲

大小:5.72MB

语言:简体中文

平台:互联网

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