文章导读
手握M2 Max却只能跑分，而“灵晟”超算用CPU内生矩阵加速，直接让双精度浮点性能冲到2.19EFlops——这不仅是时隔九年重新登顶，更在HPCG实际应用测试中碾压对手。你以为超算只是拼算力？错了，真正决定气象预测、新材料研发效率的，是那个被忽略的“协同计算”细节。这项技术不依赖GPU，而是让CPU自带加速能力，减少数据搬运。如果你是科研人员或AI从业者，这套全栈国产架构可能让你省下千万级硬件成本，但它的代价是什么？
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近日，在德国汉堡举行的第41届国际超级计算大会（ISC 2026）发布全球超算TOP500榜单。由国家超级计算深圳中心牵头研制、清华大学深圳国际研究生院发挥重要支撑作用的全国产“灵晟（LineShine）”超级计算机以2.19EFlops（每秒1018次浮点运算）持续双精度浮点性能登顶全球超算TOP500。值得关注的是，“灵晟”不仅“算得快”，而且还在实际复杂问题中“表现稳”，以22 PFlops的成绩夺得高性能共轭梯度（HPCG）基准测试榜单第一。
这是继2017年“神威·太湖之光”后，中国超级计算机时隔九年再次登顶全球第一。“灵晟”也成为世界首台持续性能超二百亿亿次的超算系统。
“灵晟（LineShine）”超级计算机
卢宇彤（中）和付昊桓（右二）登台领奖
“灵晟”超算系统总设计师、中山大学教授、国家超级计算深圳中心主任卢宇彤介绍，“灵晟”的核心思路，是把类似GPU的矩阵加速计算能力引入CPU内部，让CPU自带加速能力。这条路线的意义在于，它回到计算加速的本质：减少不必要的数据搬运，让计算、内存、互连和软件更紧密协同。
卢宇彤（右四）、付昊桓（右二）与团队在大会现场合影
“灵晟”以实际应用定义技术架构，以CPU内生矩阵加速重构计算路径，以高带宽内存和高速互连支撑系统扩展，以全液冷高密度集成提升系统能效，并通过全栈国产软件把硬件能力转化为真实应用性能。凭借全栈自主创新体系与顶尖算力性能，“灵晟”获得多国高校及气象、新材料、生命科学等领域团队的广泛关注。
“灵晟”超算系统由国家超级计算深圳中心部署建设，清华大学深圳国际研究生院在系统应用生态建设、关键技术攻关和高层次人才培养中发挥了重要支撑作用。自2023年以来，高性能计算相关团队围绕国产超算应用软件生态、科学计算模型适配优化、人工智能与高性能计算融合等方向持续发力，推动高性能计算部快速发展，逐步形成了以青年骨干为主体、跨学科协同为特色的人才队伍。在应用生态建设方面，清华大学深圳国际研究生院团队面向气象海洋、地球系统模拟、遥感智能解译、人工智能大模型训练等典型场景，积极推进国产超算平台上的算法适配、并行优化、算子加速和应用示范，支撑“灵晟”系统从算力平台向应用平台转化。
《自然》（Nature）期刊也在专题报道中关注“灵晟”登顶全球超算TOP500，认为其将传统高性能计算与AI深度融合，展现了未来科学计算的重要发展方向；清华大学深圳国际研究生院教授、国家超级计算深圳中心副主任付昊桓团队依托“灵晟”将传统气象物理模型与AI模型相结合，展示了E级算力支撑融合计算的可行性。
大会期间，付昊桓以“人工智能如何助力地球系统的建模与预测”（Where Should AI Contribute in Modeling and Predicting the Earth System?）为主题作分享，探讨人工智能与地球系统数值模拟的融合路径。此前，付昊桓曾经三次获得国际高性能计算应用领域最高奖——“戈登·贝尔”奖。
目前，付昊桓团队已经依托“灵晟”开展多项前沿科研工作：融合传统气象物理模型与AI模型的大集合东亚降雨预测方案，仅耗时14.6小时即完成2016至2025年降水回报检验；在遥感领域，团队基于“灵晟”开展大规模模型训练与系统优化，实现全球8年时序遥感影像高倍压缩与高效重建。
供稿：深圳国际研究生院
编辑：杨雪文
审核：吕婷 黄思南 郭玲
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