作者：安文 来源：原创 发布日期：08-22
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B | 当讨论到算力问题时，相较于过去总关注“单颗芯片的性能”，现在的关注点更多转移到类似于超节点的系统解决方案。 在AI行业的算力竞争中，单卡性能或不再是唯一标准，有效算力背后的整体系统工程已成为各大厂商比拼的新战场。
C | 男双梁伟铿/王昶0-2保木卓朗/小林优吾中日王牌男双在之前有过9次直接交锋，梁伟铿/王昶以5胜4负的战绩略占上风，不过这一场比赛开打之后，保木卓朗/小林优吾在主场球迷的助威声中，网前完全压制住了梁王组合，只耗时32分钟就以21-12和21-19闯入男双半决赛。
D | 女双贾一凡/张殊贤2-0加夫列拉/斯蒂法尼本赛季卫冕欧锦赛女双冠军的暴击利亚组合加夫列拉/斯蒂法尼，整体实力非常强，不过在这一场和贾一凡/张殊贤的对攻大战中，她们被完全压制，靠着默契的前封后杀配合，贾一凡/张殊贤轻轻松松以21-12的相同比分淘汰了加夫列拉/斯蒂法尼。混双冯彦哲/黄东萍2-0叶宏蔚/詹又蓁中国台北组合叶宏蔚/詹又蓁虽然在本赛季拿到了含金量十足的全英赛冠军，但是每一次遇到凤凰组合都难逃被吊打的命运，这一场比赛开打之后，冯彦哲/黄东萍首局就火力全开，直接以21-5的悬殊比分取得了开门红，第二局虽然叶宏蔚/詹又蓁奋力反抗，但凤凰组合依旧没有给对手扳回一局的机会，以21-17晋级四强。
E | 不过，超节点等硬件设施能彻底解决算力紧缺问题吗？ 刷屏的超节点是什么？ 上千张AI芯片组成一台“超级计算机” 一组组黑色的机柜被搬上了世界人工智能大会的展台。蒋振邦/魏雅欣0-2邓俊文/谢影雪作为日本公开赛过去两届的混双冠军得主，蒋振邦/魏雅欣也是赛前公认的夺冠大热门，1/4决赛的对手中国香港王牌组合邓俊文/谢影雪，在过往的国际比赛中，一共和兴邦组合交手过5次，仅仅取得了1次胜利，不过这一场比赛开打之后，邓俊文/谢影雪打出了更加犀利的进攻，只用了38分钟，就以21-17和21-13终结了兴邦组合的卫冕希望。 在世博展览馆H2展区，走一段路就能看到“超节点”等字样的标识。刚从这一组机柜离开，转眼又看到一组黑色的机柜，观众们围着机柜合影打卡，也有人向工作人员咨询相关参数。#优质图文扶持计划#
F | 图据中科院物理所官方账号。 在此次大会上，最受瞩目的超节点莫过于华为昇腾950超节点，这是其真机首秀。从数据上来看，它的单柜是64卡，共16台计算柜、4台灵衢柜，支持1024张AI芯片卡高速互联。 不过，1024卡不是华为昇腾950超节点的极限。有华为的工作人员告诉红星资本局，它真正的上限是8192卡，只是这次仅展出20个机柜、1024卡的配置，预计年底投入商用。 这是目前业界最大规模的超节点，有大模型正翘首以盼。早前，DeepSeek曾表示，随着下半年昇腾超节点全系列产品批量上市，其Pro版价格有望大幅下调。
G | 算力从“拼芯片”到“拼系统” 谁家的系统工程能提供更多的有效算力？ 不仅仅是华为，多家厂商也带来了差异化的超节点，从中兴通讯的中兴OEC超节点到新华三的UniPoD S80000超节点，再从阿里云的磐久AL128超节点到昆仑芯32/64卡超节点…… 红星资本局发现，当讨论AI算力时，行业的关注点已经从“单颗芯片的性能”转移到集芯片、有效算力、散热、运维等为一体的系统方案。 以线缆为例，有业内人士告诉红星资本局，通常，机柜以铜缆、光纤等实现互联，但这些线缆可能会带来一定程度的性能损耗、运维复杂度较高、故障点多等难题。 而现在，中兴通讯已联合多家合作伙伴打造出Matrix超节点，是以OEX正交超节点为基座，其正交无背板的设计实现了零线缆，互联的成本能降低80%，能显著提升运维效率。
H | 图据中兴通讯公众号 正如壁仞科技相关负责人在现场所说：当下，国产算力选择“体系化突围”，不靠单颗芯片硬碰硬，而是依靠超节点这类系统级创新，把上千颗国产芯片整合为高效协同的算力整体。 红星资本局注意到，在各家超节点集中亮相时，算力集群同样在系统方案上有新的突破。 其中，十万卡AI超集群曙光8000真机首次公开亮相，它贯通了芯片、计算、存储、网络、散热、应用和服务等关键环节，以全链路协同满足十万卡规模下多类型任务的复合计算需求。 图由中科曙光提供 以散热来说，Frore Systems联合创始人兼CEO Seshu Madhavapeddy在世界人工智能大会上给出一组数据：如果GPU芯片温度升高，性能效率指标就会急剧下降。同一块GPU，运行温度从65度上升到90度，其会损失30%的效率。 而中科曙光的工作人员告诉红星资本局，曙光8000采用的是浸没式液冷散热系统，所有核心元部件浸没在不导电的特殊液体中，这会把能源利用率提升至一个新高度，“实验室的PUE值可以低至1.04，简单来说，就是用1000瓦的电去做计算，只需要40瓦的电去散热。” 这或许也意味着：在AI行业的算力竞争中，单卡性能或不再是唯一标准，有效算力背后的整体系统工程已成为各大厂商比拼的新战场。 算力的终极解决方案是什么？ 有人组建算力网，有人把目光投向太空 算力，俨然已成为AI时代的基建，但超节点、超集群现暂时无法彻底解决算力紧缺问题。
I | 香港城市大学计算机学院教授林静告诉红星资本局，当前，AI尚未彻底融入人类的生活生产中；如果未来大规模使用，其所需要的算力相当庞大，要认真考虑地球的资源是否能满足。 在林静看来，想要真正解决算力的紧缺问题，有三种可能的方向：①提升人工智能的效能；②考虑冯·诺依曼的经典计算框架是否已不足以解决问题？发展量子计算等新计算范式；③发展太空算力，不消耗地球上的资源。 （注：公开资料显示，当前，冯·诺依曼计算架构在处理特定复杂问题时，日益暴露出“存储墙”、组合爆炸等固有效能瓶颈问题；行业内现已有人开始探索前沿的计算技术，如存算一体技术、光计算技术、量子计算技术。） 以太空算力为例，现已有组织、企业在推动发展。在世界人工智能大会“未来计算·未来算力”论坛上，上海“星枢计划”太空算力星座正式发布，该项目由复旦大学联合上海星枢天算航天科技牵头研制运营，总规划1000颗天基算力卫星。 图由论坛主办方提供 不过，也有业内人士告诉红星资本局，太空算力最早由马斯克等企业家提出，其受限于美国的供电环境；如果是在中国讨论算力，完善的电力设施等资源足以支撑开发所需的地球算力。 红星资本局了解到，当前，中国算力网也有了一定的发展。 鹏城实验室主任、中国工程院院士高文在前述论坛中表示，中国算力网的发展需要经过三个阶段：①算力资源汇聚；②在算力汇聚的基础上，面向特定用户群体开展协同运算；③在运营模式成熟后，算力网面向社会开放。 高文透露称，目前，第一阶段的任务已完成70%，全国70%的算力资源已纳入实时更新的统一数据库，该数据库提供给国家数据局使用，可实时展示各算力中心的运行状态等。 不管是算力网、发展太空算力，还是发展超节点等硬件设施提供算力，不同组织的不同人士都在为算力紧缺问题努力探索中，或许，算力在未来不再是需要考虑的问题。 红星新闻记者 杨佩雯 上海报道 编辑 肖子琦 审核 官莉。
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Published on:15:38:31