作者：陈嘉华发布时间：2026-06-14 01:02:11 点击数：61931

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今日行业协会传递最新研究成果245万个CPU核心，中国超算“灵晟”突破2EFlops！，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：245万个CPU核心，中国超算“灵晟”突破2EFlops！

今年4月底，由深圳国家超级计算中心（NSCC-SZ）开发的新一代百亿亿次级超算系统“灵晟”（LineShine）完成了全机测试。近期，相关论文正式曝光了该超算的具体架构与细节参数。由于其采用的是完全基于CPU处理器（未使用任何GPU加速器）的独特技术路线，并且从处理器、存储到互联网络均采用中国自主研发技术，峰值性能超过2EFlops，引发全球科技界对中国在芯片限制下突围路径的广泛关注。

△AI生成的示意图

245万个CPU核心，峰值性能超2ExaFlops

据介绍，LineShine系统由20,480个计算节点构成，每个节点搭载2颗基于ARMv9架构的LX2处理器，全系统总计40,960颗处理器、超过245万个CPU核心。节点之间通过“灵渠”高速网络互连，采用双平面多轨胖树拓扑结构，每个节点1.6 Tb/s的带宽。

具体来说，每个LX2处理器内集成了两个计算芯粒，总共304个CPU核心，分为8个集群，每个集群拥有38个CPU核心，每个核心配备32 KB的L1指令缓存和32 KB的L1数据缓存，而每个集群则共享一个28.5 MB的L2缓存。

所有CPU核心均支持Arm SVE（可伸缩向量扩展）和SME（可伸缩矩阵扩展），可直接高效处理FP64、FP32、BF16、FP16、INT8等多种数据格式的AI训练与推理任务。每个LX2处理器在FP64/FP32精度下分别可提供高达60.3/120.6 TFLOPS的算力，在BF16/FP16精度下可提供240 TFLOPS算力，在INT8精度下可特供960 TOPS算力。

LX2还采用了类似日本“富岳”超算A64FX处理器的混合内存设计：每个LX2处理器集成了8个总计32GB容量HBM高带宽内存，总带宽达到4TB/s，同时支持最高256GB的片外DDR5内存。这种设计使得CPU可以在同一内存空间内处理海量科学数据集，避免传统CPU-GPU异构架构中频繁的数据搬运开销。此外，芯片内置SDMA引擎，专门负责在HBM和DDR之间智能调度数据，这对于需要精细内存管理的AI训练负载尤为关键。

整个LineShine系统包括47,000个CPU，分布在92个计算机柜中，拥有100万端口互连，36个网络机柜，67个存储柜，428个存储节点，10 TB/s存储带宽，总存储容量650 PB。

在训练63亿参数的地球观测生成压缩模型时，LineShine系统BF16实际性能为1.543 ExaFLOPS，峰值性能可达2.166 ExaFLOPS。

国家超级计算深圳中心主任、“灵晟”系统总设计师卢宇彤表示，“灵晟”是世界首台持续性能超2EFlops FP64的超级计算机，依托国产高性能CPU、片上高带宽内存、高速互连网络、高吞吐存储、三维浮动正交、全液冷散热等核心创新，实现架构、性能、能耗、编程、扩展性和可靠性六大技术突破，软硬件全栈自主可控。其自研片上多精度混合计算加速框架和面向领域的超智融合软件平台可统一支撑科学计算、工程计算、智能计算“三算合一”，在分子动力学、流体仿真、生命科学、AI大模型训推等大规模领域应用均实现国际领先性能。

为何选择CPU-only路线？

当前超算系统普遍采用CPU+GPU异构计算架构。以马斯克旗下xAI的Colossus集群为参考，其理论峰值性能高达约498 ExaFLOPS，即使按照约15%的实际利用率，也能提供约75 ExaFLOPS的有效算力，远超LineShine系统的1.54 ExaFLOPS。此外，分析指出CPU-only系统在进行稠密AI计算时，其能效比和绝对算力密度通常低于专门的GPU加速器，这也是行业主流选择“CPU+GPU”异构路线的主要原因。

但是，基于CPU-only系统的AI和高性能计算超级计算机相比传统的异构CPU+GPU系统也有着多项优势，尤其是在结合AI训练与大规模数据摄取、预处理、存储交互、仿真和编排的复杂科学任务中。

具体来说，由于CPU-only系统都运行在同一处理器和内存空间上，它们避免了异构计算带来的许多复杂问题，比如昂贵且耗费带宽的CPU到GPU数据传输、复杂的编程模型、GPU内存限制以及加速器专用的软件栈。

CPU-only系统系统通过结合HBM和大容量DDR能力，可以拥有更大的连贯内存池，这对于处理海量的科学数据集、检索增强生成和长上下文窗口非常有用。

CPU-only系统也适合涉及不规则控制流、分布式I/O、通信密集流水线以及执行模式不高效映射到GPU的科学人工智能应用。

此外，CPU-only系统可以更自然地与传统高性能计算环境集成，执行常规超级计算机任务（如仿真），这对需要同时进行AI训练/推理和高性能计算的需求尤为有用。

最后，在美国持续限制高端GPU对华出口的背景下，中国转而发展CPU-only系统，摆脱了对英伟达GPU和CUDA软件生态系统等国外加速器和平台的依赖，实现了完全的自主可控。

深圳市科技创新局有关负责人在今年4月底介绍“灵晟”国产E级超级计算机系统时也表示，“灵晟”国产E级超算系统全面点亮并完成全机测试，是我国高端计算领域全栈自主可控的标志性成果。深圳正深入实施算力强基行动，构建全球领先的“通用算力+智能算力+超级算力”一体化体系。

需要指出的是，LineShine系统并非意在取代GPU超算集群，而是在特殊技术封锁背景下，为保障国家战略计算需求、探索自主技术路线而打造的关键“备份”与补充系统，尤其适用于将AI与大规模科学模拟、数据分析深度融合的“AI for Science”场景。

编辑：芯智讯-浪客剑

昨日官方更新行业研究成果245万个CPU核心，中国超算“灵晟”突破2EFlops！

今年4月底，由深圳国家超级计算中心（NSCC-SZ）开发的新一代百亿亿次级超算系统“灵晟”（LineShine）完成了全机测试。近期，相关论文正式曝光了该超算的具体架构与细节参数。由于其采用的是完全基于CPU处理器（未使用任何GPU加速器）的独特技术路线，并且从处理器、存储到互联网络均采用中国自主研发技术，峰值性能超过2EFlops，引发全球科技界对中国在芯片限制下突围路径的广泛关注。

△AI生成的示意图

245万个CPU核心，峰值性能超2ExaFlops

据介绍，LineShine系统由20,480个计算节点构成，每个节点搭载2颗基于ARMv9架构的LX2处理器，全系统总计40,960颗处理器、超过245万个CPU核心。节点之间通过“灵渠”高速网络互连，采用双平面多轨胖树拓扑结构，每个节点1.6 Tb/s的带宽。

具体来说，每个LX2处理器内集成了两个计算芯粒，总共304个CPU核心，分为8个集群，每个集群拥有38个CPU核心，每个核心配备32 KB的L1指令缓存和32 KB的L1数据缓存，而每个集群则共享一个28.5 MB的L2缓存。

所有CPU核心均支持Arm SVE（可伸缩向量扩展）和SME（可伸缩矩阵扩展），可直接高效处理FP64、FP32、BF16、FP16、INT8等多种数据格式的AI训练与推理任务。每个LX2处理器在FP64/FP32精度下分别可提供高达60.3/120.6 TFLOPS的算力，在BF16/FP16精度下可提供240 TFLOPS算力，在INT8精度下可特供960 TOPS算力。

LX2还采用了类似日本“富岳”超算A64FX处理器的混合内存设计：每个LX2处理器集成了8个总计32GB容量HBM高带宽内存，总带宽达到4TB/s，同时支持最高256GB的片外DDR5内存。这种设计使得CPU可以在同一内存空间内处理海量科学数据集，避免传统CPU-GPU异构架构中频繁的数据搬运开销。此外，芯片内置SDMA引擎，专门负责在HBM和DDR之间智能调度数据，这对于需要精细内存管理的AI训练负载尤为关键。

整个LineShine系统包括47,000个CPU，分布在92个计算机柜中，拥有100万端口互连，36个网络机柜，67个存储柜，428个存储节点，10 TB/s存储带宽，总存储容量650 PB。

在训练63亿参数的地球观测生成压缩模型时，LineShine系统BF16实际性能为1.543 ExaFLOPS，峰值性能可达2.166 ExaFLOPS。

国家超级计算深圳中心主任、“灵晟”系统总设计师卢宇彤表示，“灵晟”是世界首台持续性能超2EFlops FP64的超级计算机，依托国产高性能CPU、片上高带宽内存、高速互连网络、高吞吐存储、三维浮动正交、全液冷散热等核心创新，实现架构、性能、能耗、编程、扩展性和可靠性六大技术突破，软硬件全栈自主可控。其自研片上多精度混合计算加速框架和面向领域的超智融合软件平台可统一支撑科学计算、工程计算、智能计算“三算合一”，在分子动力学、流体仿真、生命科学、AI大模型训推等大规模领域应用均实现国际领先性能。

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当前超算系统普遍采用CPU+GPU异构计算架构。以马斯克旗下xAI的Colossus集群为参考，其理论峰值性能高达约498 ExaFLOPS，即使按照约15%的实际利用率，也能提供约75 ExaFLOPS的有效算力，远超LineShine系统的1.54 ExaFLOPS。此外，分析指出CPU-only系统在进行稠密AI计算时，其能效比和绝对算力密度通常低于专门的GPU加速器，这也是行业主流选择“CPU+GPU”异构路线的主要原因。

但是，基于CPU-only系统的AI和高性能计算超级计算机相比传统的异构CPU+GPU系统也有着多项优势，尤其是在结合AI训练与大规模数据摄取、预处理、存储交互、仿真和编排的复杂科学任务中。

具体来说，由于CPU-only系统都运行在同一处理器和内存空间上，它们避免了异构计算带来的许多复杂问题，比如昂贵且耗费带宽的CPU到GPU数据传输、复杂的编程模型、GPU内存限制以及加速器专用的软件栈。

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最后，在美国持续限制高端GPU对华出口的背景下，中国转而发展CPU-only系统，摆脱了对英伟达GPU和CUDA软件生态系统等国外加速器和平台的依赖，实现了完全的自主可控。

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需要指出的是，LineShine系统并非意在取代GPU超算集群，而是在特殊技术封锁背景下，为保障国家战略计算需求、探索自主技术路线而打造的关键“备份”与补充系统，尤其适用于将AI与大规模科学模拟、数据分析深度融合的“AI for Science”场景。

编辑：芯智讯-浪客剑


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