中国工业报记者 耿鹏飞

当大模型推理、材料仿真、气象数值预报、航空航天气动设计挤向同一条算力赛道，高性能计算正在跳出大众印象里“国家级超算中心、跑分榜单”的单一标签。一边是传统超算深耕多年的高精度并行计算、科学工程仿真能力，长期支撑着国之重器的研发验证；另一边是AI浪潮催生海量智算需求，大模型训练持续拉高算力供给门槛；两条算力主线不再平行发展，开始互相渗透、彼此改造，一场超算与智算融合的产业变革正在发生。

第二十二届CCF全国高性能计算学术大会（CCF HPC2026）现场

让超算“懂AI”、智算“算得准”，成为学术界、超算中心、算力厂商、行业用户共同面对的核心命题。10月17-20日，在第二十二届CCF全国高性能计算学术大会（CCF HPC2026）期间，院士专家的前沿洞见与企业的工程实践，为推动高性能计算+AI助力科学研发的全新赛道提供更多参考。

超算与智算为何必须“深融”

今天，算力已被摆到国家战略基础设施的核心位置。“‘十五五’规划统筹布局算力设施、模型算法和高质量数据资源，全国一体化算力网也正式纳入六张网加快建设。如何把不断增强的计算能力转化为原创发现能力，是摆在我们科学人面前的必然选题。”国家自然科学基金委员会高技术研究发展中心吴根副主任在开幕式中致辞中表示。

在《极算致知：新一代超智融合系统与科学工程应用》报告中，大会主席、CCF会士、中山大学教授、国家超级计算深圳/广州中心主任卢宇彤指出，用HPC+AI for Science，通过数值模拟和人工智能深度融合的方法，共同实现科学研究，正成为科学发现的重要新范式。

卢宇彤在报告中提出：“从‘天河’到‘灵晟’，中国超算每一次跨越式发展都依赖体系结构上的自主创新。我们是有能力自主创新的，不必一直跟随国外技术路线。面向下一代超算，关键在‘加速’与‘融合’——以新硬件体系结构、混合精度、内存与存储、冷却技术持续提升能效，以软件与框架实现多应用模式的协同融合，为后E级时代高可信科学智能计算提供新的系统范式。”

从问“你们家机器有多少批”，到问“你们可以抢到多少张卡”，再到问“你们可以调到多少个token”，今天度量单位的变化，正是高性能计算从训练走向推理、从资源供给走向智能服务的位移——华为鲲鹏高性能计算首席技术专家丁肇辉在会上判断，在Agent时代，CPU正重回计算C位——训练时代CPU与GPU比例约1:8，推理时代约1:4，到Agent时代预计达1:1甚至更高。

正是在这样的时代语境下，CCF HPC2026把超智深度融合的命题放到粤港澳大湾区检验——两个国家级超算中心与港澳国际化科研力量、先进制造产业体系联动，为探索超智融合的新系统、新应用、新生态提供独特优势。

一场“算力奔赴千行百业”的集中检阅

如果说超算与智算融合是趋势命题，那产业各方是如何“交出答卷”的？从顶层系统到垂类应用，从科研范式到绿色能效，一场场报告勾勒出我国高性能计算“算力奔赴千行百业”的鲜活图景。

据中国工业报记者了解，今年国家超算深圳中心“灵晟”全国产E级超算系统，强势位列世界超算TOP500榜首。卢宇彤介绍，灵晟于2025年12月研制成功，是世界首台跨越2E级性能的超算，性能比TOP500榜单第二名高出22%。与之同框亮相的，是首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000。中科曙光副总裁、国家高性能计算机工程技术研究中心副主任曹振南向中国工业报介绍，曙光8000于今年7月正式作为国家超算互联网核心节点全面投入运行，并依托国家超算互联网同步接入全国一体化算力网。

中国工程院院士、计算机系统软件专家、启元实验室主任廖湘科带来的报告《AI4S的初步实践与体会》中表示，AI4S作为第五大科研范式正快速发展，美国已推出“创世纪”计划等国家级工程，而我国正面临多重现实挑战。启元实验室正致力构建“一体三翼”架构并搭建“悟真”底座。他坚信，AI4S不仅是工具的革新，更是科学研究范式的深刻变革。

中国科学院院士、发展中国家科学院院士、兰州大学教授黄建平在《高性能计算的挑战：极端天气预测》主题报告中介绍，近年来我国北方雨带北移西扩、极端降水增强，2025年兰州榆中“8·7”暴雨15小时累积降水量达220毫米，超过当地全年降雨量的一半。他指出，AI气象大模型虽具优势，但物理模式在弥补极端样本稀缺、支撑AI训练与验证方面仍不可或缺，据此，他提出了动力与人工智能相结合的方法，组织研发了兰州大学“飞天”极端天气气候预报大模型。针对高分辨率预报的巨大算力需求，兰州大学与中国科学院计算技术研究所联合研制全流程GPU化的中尺度数值模式WRF，在RTX5090平台上实现端到端加速3.24倍，模拟结果与CPU版本保持一致，该成果自主创新，且计划开源。

产业链各环节的企业实践同样精彩。丁肇辉介绍，依托鲲鹏芯片演进路线与灵衢互联，打造通算超节点，提供超智协同解决方案，其与中国气象局合作的全球5公里十天天气预报压缩到一小时以内，性能相对原有X86系统提升26倍。

联想集团首席科学家肖利民表示，Agent时代推理需求剧增，KV Cache的存储和访问成为大模型推理的关键需求。肖利民认为，未来要持续优化存算融合池层级，拓展更多大模型推理业务场景，进一步释放长上下文场景下的推理系统效能。

超算中心的国产化实践也交出实绩。国防科技大学研究员、国家超级计算天津中心主任杨灿群介绍，其自研的GalaxyEDS仿真软件支持爆炸、冲击、燃烧多效应耦合仿真，在功能、精度、性能等方面已实现对标超越、具备国产化替代能力。“济南超算中心在医疗、海洋、政务、教育等领域构建可信算力网络与智能体平台，10余家医院已接入医疗专用资源池。”国家超级计算济南中心主任、齐鲁工业大学（山东省科学院）研究员王英龙在会上说道。

深圳理工大学计算机科学与人工智能学院院长、讲席教授，中国科学院深圳先进技术研究院高性能计算中心首席科学家潘毅提出，AI成功落地需要大数据、优算法、强算力、赋知识、可解释、低能耗“六驾马车”，并兼顾速度与能耗提出综合指标FLOPSJ，以及综合考量词元数量与质量、时间、能耗和延迟的新指标TQPSJD；其团队基于脉冲神经网络探索类脑计算，在手术场景分割任务中实现至少8倍推理加速和5.1倍能耗降低。

未来AI+HPC将在科研领域迎来更大发展

热闹与成果之外，也需要正视产业的现实短板。首先是高质量科学数据的稀缺。“AI for Science的知识壁垒比大模型和智能体发展难度更大，核心挑战之一在于科学数据治理——高质量科学数据仍有所欠缺。”丁肇辉指出，AI驱动模型演进速度偏慢的根源就在于此。

其次是“验证瓶颈”。大会提出一个尖锐判断：AI的方案生成能力呈指数增长，而人类验证能力是线性增长，“人工智能的发展把科研活动的稀缺性做了重大变化”，验证能力越来越成为稀缺能力。

三是国内超算与工业软件面临的多重现实问题。在王英龙看来，国内超算面临算力供需、运维等多重现实问题，超算服务正从单一资源供给向多元算力和智能体解决方案演进。杨灿群则披露，在“热-力-化”多效应耦合仿真等领域，国内此前主要依赖国外商业软件，而国外软件只实现部分功能且性能不满足要求、难以充分发挥超算的大规模算力资源优势，因此必须走软件自主化之路。

最后是日益突出的能耗与成本压力。潘毅指出，人工智能时代算力需求快速攀升、能耗问题日益突出，如何科学评价计算系统综合效能成为重要课题。

然而，当前行业正站在一个爆发式增长的临界点上——新爱算联合创始人杨智给出一个极具画面感的判断，2026年是大模型推理的工程元年，行业正迈入“token工厂时代”，推理产业将迎来全新发展格局；算力投资正从“闭口合同”走向“基石投资”，token将像水电一样流进每一个行业、走进每一个普通人的生活。

卢宇彤指出，面向下一代超算，关键在“加速”与“融合”——以新硬件体系结构、混合精度、内存与存储、冷却技术持续提升能效，以软件与框架实现多应用模式的协同融合；她也强调，“我们是有能力自主创新的，不必一直跟随国外技术路线”。

而支撑这一切的根本，终究是人。大会主席、香港科技大学（广州）校长倪明选在致辞中强调，技术演进的核心始终是人，中国在科技布局与人才培养上有体系化优势，通过超前布局与产教融合，完全有能力培养具有国际视野的复合型创新人才。吴根也表示，高性能计算的未来需要青年人在传承中成长、在探索中创新，自然科学基金委持续完善青年人才资助体系。

超算的精密求解能力遇上智算的生成式能力，二者融合，本质上是计算范式的一次深层重构。未来，高性能计算的价值，终将藏在一个个被加速的科学发现、一次次产业工艺的迭代、一项项关键技术的突破之中。算力无声，却托举着新质生产力的向上生长，成为我们奔赴科技创新长远目标最坚实的底座。