超算不及，智算未达，国产璞钛超节点尽数化解

在算力领域，当前主流路线有两种：一是追求极致峰值算力与并行效率的高性能计算，二是面向通用需求、部署更为广泛的通用计算。两者各有优长，却也存在明显的局限——前者在通用性与生态兼容上不足，后者在极限性能与精度覆盖上存在短板。
正是在这样的背景下，璞钛选择了一条“融合之道”。其国产256核 ARM v9超算架构与自主112G大显存GPU的技术路线，既可承接高性能计算的深度需求，又能覆盖AI大模型训练和推理的多样化场景。通过软硬协同与全精度支持，璞钛有能力化解超算与智算之间长期并行不悖、难以贯通的矛盾，真正实现性能与通用性的统一。

在算力世界里，常见的力量主要分为两大类：

        第一类是高性能计算（HPC），它就像巅峰武林高手，擅长处理规模庞大、计算量巨大的任务，例如科研模拟、气象预测、药物研发等。它的特点是算力集中、性能极强，但门槛也相对较高。
        第二类是通用计算，更像遍布大街小巷的能工巧匠，应用范围极广，从日常办公到互联网服务、AI应用，都离不开它。虽然单个算力节点的威力可能不如高性能计算，但胜在灵活普及，能满足大多数日常需求。

而在高性能计算的阵营里，有两位最具代表性的“高手”。

        一位是“超算”（超级计算机），它的强项是极限算力，可以在极短时间内完成海量数据的处理。无论是气候模拟、天体演算，还是新药分子结构分析，都需要它的支持。它代表了人类在计算能力上的极致追求。
        另一位是“智算”（智能计算），它与人工智能的发展紧密相连。相比超算的“硬核算力”，智算更强调算力与算法的结合，特别适合深度学习、大模型训练等场景，正推动着AI技术快速演进。

        超算，就像一位经验深厚、声望极高的学者。
        它以科学严谨著称，对计算的精度和可靠性要求极高。无论是气候预测、天体运行模拟，还是药物分子结构研究，都需要它提供极致的计算支持。
        而它的“德高望重”体现在，其不仅拥有庞大的算力规模，还被广泛应用于国家战略级科研任务。

        智算，是近年来快速崛起的后起之秀。
        它的特点是善于学习和模仿，尤其适合人工智能、大模型训练等任务。与“超算”不同，智算并不追求极高的计算精度，而是以低精度、大规模并行见长，这让它能够在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等场景中表现出色。

        两位高手，一位立于“算力之巅”，一位行走在“算法之锋”。他们各自拥有独门绝技，长期并肩主导着高性能计算的舞台。
        然而，随着人工智能的兴起，整个计算格局被彻底搅动。客户的需求不再单一，而是越来越复杂：既要高精度运算的可靠性，又要大规模并行计算的灵活性。
        在这场风云变幻中，超算与智算都面临着新的挑战与机遇。
不久前，一位“豪门”客户在江湖上贴出了一份招贤榜：“我既要训练AI大模型，也要跑科学仿真，既要速度飞快，又要精度无误。”

这份榜文一出，江湖沸腾。智算看到后，却不敢轻易接下。

        另一边，超算看到这份招贤榜时，也不禁皱起了眉头。它的强项在于高精度计算，能够保证结果的准确性。
        然而，一旦放到AI大模型的训练场景中，超算就显得笨重而昂贵。算是算得准，但成本太高、性价比偏低，难以支撑大规模应用。
        最终，它也只能选择放手。

        放弃一次问题不大，但真正让人头疼的是——江湖上类似的「招贤榜」越来越多。
        如今的需求，不再只是单一的大模型训练，而是多模态大模型、AI for Science、物理AI、工业仿真AI……每一个都像是新的门派考验，既庞杂，又苛刻，几乎没有哪一方能单独应对。

        遗憾的是，两位高手虽然各自名震江湖，却长期闭门修炼，守着本门的武功秘籍。他们之间鲜有交流，更谈不上联手比肩，去共同破解那些愈发复杂的难题。
        于是，一边是高精度却成本高企的超算，一边是高效率却难以满足严谨要求的智算，各自为战，始终难以给出两全的答案。

然而，江湖大势浩荡，门户之见终究挡不住。算力的格局，正在酝酿一场前所未有的重构。
某日，两位高手在燕山之巅意外相逢，交锋未起，却心生共鸣。

超智合流：从相逢到共行的难关
超智融合，并不是把“超算+智算”简单拼在一起。它更像是一场自底向上的系统级改造，需要从最基础的芯片、计算架构，到存储与网络，再到调度、运维，直至平台与应用层，形成全链路的贯通。这是一种深度的“全方位融合”：

1. 数据层面的打通 —— 不同来源、不同精度的数据能够统一处理；
2. 算法层面的融合 —— 科学计算与智能学习彼此协同；
3. 业务场景的结合 —— 同时满足科研和产业的多样需求；
4. 基础设施的整合 —— 硬件、软件与网络资源协同高效运转。

超智融合的核心，不在“拼接”，而在“重构”。 而这条融合之路，总计要翻越六道险关。

第一险｜算力割裂，难兼全精度

        第一道险关便是精度与架构的矛盾。现在的客户，不再满足于一堆割裂的算力系统，而是希望有 一套融合算力平台就能应对所有需求。其中的核心需求点包括：

1. 科学计算 讲究严谨，需要 FP64 高精度；
2. AI训练 更注重效率，常用 FP32 或 BF16；
3. AI推理 则极度追求性价比，甚至用 INT8/INT4 超低精度来压缩和加速。

        然而问题是，这些不同精度和架构往往分属不同系统，互不兼容。如何在同一个平台上兼顾高精度与低精度，就是融合算力面临的第一重挑战

不同精度，对处理器的要求完全不同。CPU、GPU都难以做到“一芯通吃”，想兼顾所有需求几乎不可能。而要实现真正的融合，必须做到两点：

1. 硬件层面 —— 让不同架构的处理器（CPU、GPU、甚至更专用的加速器）能够高效协同。
2. 软件层面 —— 打通从高精度到低精度的全链路调度，让系统能根据应用场景自由切换。

        这就意味着，融合算力并不是把几种芯片简单堆在一起，而是要在硬件协同与软件系统上同步突破。而这也是超智融合必须面对的第一道险关。

第二险｜强弱不均，整体受限

        要让融合系统真正发挥威力，前提是几大核心硬件要能高度配合。但现实中，它们却各走各的路，节奏不一：

1. 计算端：GPU疾驰如风，而CPU依旧缓慢修炼；
2. 存储端：缓存速度如闪电，NVMe、HDD则慢得像蜗牛；
3. 通信端：专用总线、PCIe、IB、RoCE各怀心思，难以合拍。         这种情况导致的结果就是，强者拉不动弱者，速度快的要等待慢的，整体性能被拖累，系统始终难以保持平衡。
   
   

第三险｜软件壁垒林立，难以协同

当前算力领域的软件生态呈现割据状态，各自为阵，缺乏统一标准。

第四险｜算法迭代频繁，难以统一

过去并行计算的方法主要集中在张量并行和数据并行两类。

而如今，随着大模型训练规模和复杂度的不断提升，新的并行方式不断出现，流水线并行、专家并行等逐渐成为主流选择。

这些方法不仅提升了算力利用率，也对分布式算法的契合度提出了更高要求，只有实现高度匹配，才能保证训练过程高效稳定。

第五险丨功耗攀升，能源难支

        在AI训练进入大规模集群时代后，算力消耗已呈指数式上升。过去只需数百千瓦的能耗，如今动辄以兆瓦计，未来甚至可能突破到吉瓦级别。这不仅考验硬件的能效比，也对电力基础设施提出了极高要求。能耗压力，已成为算力发展的最大瓶颈之一。

第六险丨架构不稳，算力难持久

在大模型训练中，任务往往需要持续数月才能完成。若系统中途宕机，Checkpoint无法成功保存，之前的计算成果就可能全部报废。由此可见，系统的稳定性已经成为能否突破算力困境的关键因素。

至此，六道险关横亘眼前，超算与智算始终未能跨越。

---

        此时，超算与智算两位高手想到了一位早已声名暗起的宗师。此人一向低调，但实力不容小觑。早年便打通超算与智算两脉内功，积累了丰富的实战经验。无论是在科研、工业还是气象等复杂场景中，他都能稳稳应对，曾凭一己之力突破层层险关，闯出一条融合之路。

这位被寄予厚望的宗师，正是璞钛科技的超节点解决方案。

以此为根基，璞钛科技逐步构建起行业领先的超智融合算力平台。

璞钛超节点纵向打通算力全栈四大层级：即资源层、平台层、服务层和应用层。

具体来看，璞钛超节点如何解六困、破六难？

一破丨异构归一，主流架构全精度统御
璞钛选择的并非小众路径，而是紧随主流方向，坚定走上 国产256核 ARM v9和自主112G大显存GPU的技术路线。这一架构既能顺畅兼容全球主流的 AI 与 HPC 软件生态，又可无缝承接国产化演进趋势。
在精度层面，一套系统即可覆盖双精度、单精度、半精度、整型以及混合精度的全谱需求，真正实现从科学计算到人工智能的全面支撑。

二破｜硬件失衡难题，存算传深度协同
为了打破硬件割裂的瓶颈，璞钛着力修炼协同“内功”，让计算、存储、通信三大核心环节同频共振、紧密衔接。

最终实现真正的一体化协同——“硬件各异，却能同心发力”。在这种架构下，数据I/O效率最高可提升约20倍，GPU整体算力利用率也能提高30%–40%。

三破｜补齐软件短板，全栈适配大模型
璞钛以“算法—硬件协同”为核心心法，自研并打通完整的软件栈。从最底层的设备驱动、运行时、编译器，到中层的数学库、通信库、算子库，再到上层的编程接口与工具链，层层铺开，环环相扣。
这样的全栈布局，不仅覆盖主流大模型的训练与推理场景，也能兼顾传统HPC应用，实现“一套软件体系，兼修多门武功”。

<img src=”27.gif “图示”)
更关键的是，璞钛并非独行，而是联合多家行业领先的AI“门派”，深度打通主流大模型的适配链路。从算法到算力，软硬贯通，协同优化，实现“一套体系，多门兼修”，最终做到了——全栈完备，算法无碍，算力随心。

四破｜并行之阵，调度融合驭大模型
面对庞大集群的资源调度与复杂的运维管理，璞钛并未单打独斗，而是携手行业一流伙伴，共同修炼“调度大模型”之术。此法将传统依赖经验与直觉的调度模式彻底革新，让算力分配与任务编排不再“拍脑袋”，而是基于数据与智能模型进行科学推演。

五破｜电力能耗之限，液冷神功，节能术深
璞钛超节点修得璞钛独门“功耗轻功”，外修液冷玄法，内练能源动态优化之术，实现高密部署、精准控电，能耗削减高达30%，PUE低至1.04

六破｜稳定之痛，全生命周期服务
璞钛修炼的，不仅是算力“硬功夫”，更是服务“护体真气”。从安装调试，到实时监测与智能运维；从故障闭环处理，到可视化运维平台；再到系统瓶颈分析与能耗优化，皆有完备功法。

如今，璞钛为用户奉上一套可定制、一站式、全程相伴的顶级专业服务，让超智融合平台不仅强于性能，更胜在长久稳定。

技术支持以及整机定制化请联系 199517B51qq

软银信息科技南京有限公司 2025 (https://www.runningit.cn)