全国首个国产千卡工科智算集群落地，海光助力同济大学打响工程智能“第一枪”

“人工智能已经成为推动新一轮科技革命、产业变革的‘领头雁’技术，去年国务院发布了‘人工智能+’行动计划，明确提出要在三年内让智能体的普及率达到90%以上，足见人工智能发展已上升为国家战略。” 同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华如是说。

在此背景下，海光信息与同济大学正式签署战略合作协议，挂牌成立全国首个“高校海光算力优化中心”，共建国内首个国产千卡工科智算集群。这是国产算力首次以工程专用形态服务高校教育教研，标志着AI基础设施从科学智能向工程智能的关键延伸。

来源：海光信息

AI4E为什么不需要“盲目堆卡”？

在过去的认知中，算力集群越大越好。但海光信息总裁沙超群在群访中给出了另一个产业视角：通用大模型追求的是极大规模的紧耦合，需要八万卡甚至十万卡来跑吞吐密集型任务，核心在于降低输出token的经济成本。而面向桥梁设计、智能建造、汽车研发、生物制药的工程智能，算力特征极其独特。

工程智能（AI4E）瞄准的是真实的垂直类应用，它不需要盲目追求万卡规模，一个一千卡或两千卡的集群便足以支撑一个顶尖工科院校的教研需求。同时，工程计算不是一个简单的Transformer大模型就能解决的。它包含了计算密集型、数据密集型、通讯密集型等多种场景，需要底层框架能够针对不同的算子和运行池进行精细化优化。

此外还有精度问题。人脸识别算出百分之九十九的相似度就够了，但设计飞机和桥梁时，风洞模拟和结构仿真必须精确到小数点后很多位。大模型推理对精度要求没那么高，而工程计算对于精度的苛刻要求，决定了它必须拥有强大的高精度算力支持。

国产算力迁移的“最后一公里”

长期以来，国内高校工科院系的专属算力基础设施处于缺位状态，大多依赖通用平台开展研究，导致AI技术难以深入工科教研一线。

当然，更大的瓶颈在于历史代码与商业软件的包袱。工业界积累了海量的历史代码，如果软件迁移到国产算力平台的适配成本过高、周期过长，国产替代就只能停留在口号上。

对此，沙超群表示：“海光的解法有着天然的架构优势。海光CPU沿袭了全球主流的x86架构，DCU可无缝迁移CUDA生态，这使得绝大多数国产工业软件在迁移时具备极高的适配度。”

此外，在生态建设上，目前海光依托光合组织已积累超六千家合作伙伴，互认证证书近五千个。光合组织副秘书长王圣勇透露：“下一步，光合组织将深化‘实体化运作’，在全国省会城市建立产业创新中心，帮助企业攻克工业软件转向人工智能时的适配门槛。”

双芯融合，迎战智能体时代

随着AI从Chatbot走向智能体时代，底层硬件架构正在发生根本性的改变。未来的智能体编排、记忆上下文调度，需要CPU承担远比过去更多的工作，算力系统绝不再是单一的纯GPU芯片。

海光的核心解法是“双芯战略”与一体化能力。即通过CPU与DCU深度融合，来避免不同架构在调优、协同过程中的效率损失。用户和高校师生不需要关注优化到底来自CPU还是DCU，直接获取一体化的系统效率。

更重要的是，海光选择开放路线，不仅开放自研软件栈，还将海光CPU总线开放，成立工作组，让业内大量的芯片合作伙伴加入，通过系统层面的优化配合光合组织的软件生态，打造出在训练和推理上都兼具性价比的工程集群。

工程智能产教融合的“同济样板”

过去国内很多产业的发展是“能量关系”——我卖给你一堆产品，你自己去做应用。但这次同济大学与海光的合作，打破了这种合约关系。

集群以全国产的海光DCU为核心算力底座，采用超智融合架构，可同步承载高端计算与AI训练推理任务。在工程应用层面，集群对结构仿真、流体力学等核心工科场景进行了深度适配，并通过海光自研软件栈兼容主流工程软件生态，使已有工程代码能够低成本迁移至国产算力平台。除此之外，海光DCU可全面支撑大模型安全护栏应用，在关键数据保护和模型输出管控等环节，为涉及重大工程数据的科研任务筑起安全防线。

同济大学在土木、建筑、交通、环境等工程学科保持着长期领先地位，是国内最早系统推进工程智能的高校之一。同济大学智算中心于2025年4月正式启用，自去年年底，学校启动国产海光千卡集群建设，双方面向大模型推理服务、智慧教学场景分析及AIGC社区建设方面开展先行探索。

郑庆华强调，同济正以工程智能为突破口，探索“师-机-生协同”的全新教学模式。

这种新模式的创新在于双向反馈：同济团队将多年的工程仿真实践需求输入给海光，海光据此调整系统能力，甚至向高校老师开放底层逻辑，根据教研反馈修改芯片层面的逻辑。针对高校师生自己编写的科研软件，海光提供了一套源码机制，师生不需要懂复杂的芯片底层逻辑，就能将代码快速转化并运行在海光平台上。

这种合作更深层的战略意图在于，通过共建联合实验室、联合人才培养，工科学生在校期间就熟悉国产芯片与工业软件生态，未来毕业走向千行百业时，国产化生态将自然生根发芽，形成可复制的“同济样板”。

写在最后

从国家十几年前提的“两化融合”，到如今十五五规划提出的“人工智能+”赋能实体，工程智能正在成为推动实体经济和制造业升级的核心引擎。同济大学与海光信息的这一步，证明了中国的人工智能产业正在告别单纯的“参数与算力崇拜”。沉下心来，直面工业仿真、智能建造等实体产业的苛刻精度与复杂场景，打通国产软硬件生态的最后一公里，才是中国工程智能走向实践的硬核之路。