摘要：“天苍苍，野茫茫，风吹草低见牛羊”，雄浑壮阔的草原风景与“绿水青山就是金山银山”的发展智慧在鄂尔多斯交相辉映。8月13-16日在鄂尔多斯国际会展中心举办的第21届CCF全国高性能计算学术大会（CCF HPC China 2025），让草原的辽阔与算力的澎湃、大

“天苍苍，野茫茫，风吹草低见牛羊”，雄浑壮阔的草原风景与“绿水青山就是金山银山”的发展智慧在鄂尔多斯交相辉映。8月13-16日在鄂尔多斯国际会展中心举办的第21届CCF全国高性能计算学术大会（CCF HPC China 2025），让草原的辽阔与算力的澎湃、大自然的馈赠与科技的突破在此碰撞融合，书写了数智化时代自然禀赋与数字革命共生共荣的新篇章。

作为全球三大超算盛会之一，本届大会以“绿动算力 超智融合”为主题，紧扣当下行业趋势和技术热点，延续并彰显“学术引领、产业融合”的特色，汇聚众多特邀嘉宾，11位院士莅临现场，另外还包括戈登贝尔奖获得者、权威专家、资深学者、企业精英等。大会构建了集技术研讨、成果展示、生态对接于一体的高性能计算交流平台。

大会由中国计算机学会主办，中国计算机学会高性能计算专业委员会、鄂尔多斯应用技术学院、鄂尔多斯市高新技术产业投资有限责任公司共同承办，北京并行科技股份有限公司协办，主要面向科研、教育、企业、机构及其他各行各业的受众群体，旨在凝聚学业与产业界智慧，彰显国家战略价值，立足学术产业横向突破和学科交叉、分阶课堂，共同探讨开创高性能计算高质量发展新局面的实现路径。

包括人民网、新华网、央视网、光明网、环球网、中国科学报社、科技日报等在内的百余家知名媒体对大会进行了全方位报道。本届大会注册参会人数超过3300人；71家厂商参展，创历史新高。

智能引领 产业新生

在“数字中国”战略引领下，高性能计算学术研究和产业拓展正经历前所未有的横向突破，学术研究范式正在由单一算力指标转向效能、垄断性、精度、可解释性四位一体均衡设计，产业拓展方式也在成长。以AI for Science为代表，由外部计算工具转向新型智能化绿色模型，运维全生命周期提质增效。

CCF高性能计算专业委员会主任管海兵教授主持了本届大会的开幕式。

本届大会主席、中国工程物理研究院莫则尧研究员在致辞中表示：“当前，高性能计算正在迈入智算融合‘深水区’。我们既面临效能等硬核挑战，也遭遇了软件薄弱、区域发展失衡等系统性问题，亟需数字化、智能化学科交叉的攻坚克难。破局之道在于全国一盘棋，将算力孤岛、学科孤岛、应用孤岛等凝聚为创新大陆，实现算力、数据、模型、软件、应用等资源的协同共享和融合普惠。我们越来越清楚地认识到，开创高性能计算高质量发展新局面，务必以协同共享为基础，以融合普惠为目标。”

鄂尔多斯市委副书记、市人民政府党组书记、市长于海宇在致辞中表示：“我们积极融入和服务国家‘东数西算’算力政策，大力培育数字经济、算力产业等新质生产力，基础硬件愈加完善。我们将借助此次大会的东风，强力推动算力产业高质量发展和算力协同，建设国家绿色算力基地，深入推进新能源+和零碳园区建设，探索绿色智能电网+智能算力协同发展新路径，加快建设国家算电协同试点，打造绿电+算力的智算、超算和AI大模型融合发展的新样本；推动算智链接，构建算力发展全产业链，坚持算力建设转为制造应用服务协同发展；推动算智融合，打造资源型城市数字转型，以绿色算力、人工智能和产业融合为主线，深入推进人工智能+，推动数智赋能千行百业。”

中国计算机学会(CCF)理事长孙凝晖研究员在致辞时表示：“本届大会保持了一如既往的高学术水平，在企业、行业应用和社会中的影响力不断增强。我们关注的算力与鄂尔多斯的能源产业能够更好地结合，在智能时代新型基础设施的建设中发挥积极作用。很高兴中国计算机学会能够在服务地方上做出新的努力和贡献，也感谢专家、企业和媒体对活动的支持。”

生态筑基 标准先行

鄂尔多斯市认真践行发展高科技，实现产业化的使命任务，聚焦聚力高端装备制造、轻工纺织、高新技术等领域高质量发展，形成一区三园的产业空间布局，正在成长为鄂尔多斯市高新技术企业聚集地、高端人才汇聚地、改革试点区域和城市发展拓展区。

鄂尔多斯高新区党工委副书记、管委会主任张鹏程在介绍“鄂尔多斯高新区打造一流算力产业营商环境”的经验和做法时表示：“我们已经引进百度等高端算法项目20多个，一系列算力技术和数据应用探索实践正在助推高新区抢占智能算力、大模型、数据训练三个制高点，打造鄂尔多斯最强大脑。我们还积极引进人工智能、低空经济、生物医药、航天航空新材料等领域的项目和企业，因地制宜发展新质生产力，奋力开辟发展新赛道。鄂尔多斯高新区将以助力我市打造全国能源大暖心基地和面向全国的算力基地为目标，积极推动数算电协同赋能产业转型升级再攀新高。”

智算近年来发展迅猛。算力的获取不仅要靠智算中心的芯片快速迭代，更重要的是靠技术规模的不断扩展。构建高性能的网络互联不仅关系到数据中心的建设，更是AI未来发展的关键技术之一。在此背景下，阿里云、中科院联合成立了高通量以太网联盟，致力于针对智算场景的高通量协议，推动标准化，打造开源开放的智算场景下的国内开放生态。在本次大会上，联盟发布了多项重要成果：国产芯片落地，包括400G网卡芯片和25.6G交换芯片，以构建智算中心网络；发布国产追光芯片；针对ERACK场景发布互联以太网网络；发布UPN超性能网络，旨在基于单层的以太网和光技术构建新型超全解耦超性能的网络。

在超智融合加速发展的背景下，国内首个《超智融合集群能力要求》行业标准也在大会上正式发布。该标准首次系统地构建了覆盖架构设计、功能性能、安全可信及评估方法的能力体系，重点解决跨厂商兼容性差、集群协同效率低等行业共性问题，为智能制造、智慧城市等场景提供统一的技术规范。

超级引擎 架构创新

CCF高性能计算专业委员会副主任卢凯教授主持了大会报告环节。

中国科学院计算技术研究所研究员、中国计算机学会(CCF)理事长孙凝晖在主题为《AI赋能科学发现》的报告中指出，科学智能（AI4S)作为高性能计算与人工智能深度融合的前沿交叉领域，正深刻改变着科学研究的范式。其发展所面临的模型复杂性、算力需求和数据挑战显著区别于传统人工智能应用。AI4S的最大作用是突破人类认知的极限。AI不是万能工具，它离不开高性能计算这一重要手段。当前，信息技术赋能科学的手段如同从“增强肌肉（算力）”到“提供营养”，再到“赋予大脑”（人工智能）的进化。而信息学科的主要任务是提供工具，包括提高生产率的科研信息化工具和应用开发中间件。孙凝晖在报告中深入分析了HPC+AI对推动科学智能发展的关键作用，并且重点从数据、算力及模型三个核心维度，系统阐述了高性能计算在科学智能时代不可替代的基础支撑地位及其带来的关键性创新突破。展望科学智能未来的发展趋势与应用前景，孙凝晖强调，持续深化HPC与AI的协同创新对加速重大科学发现和解决复杂科学挑战具有十分重要的战略意义。

超级计算是推动科学研究、技术突破、产业发展的创新引擎。随着大数据、人工智能技术的快速发展，超算技术面临着新挑战，比如能耗与复杂性的增加，但同时也迎来了新的机遇。在主题为《大规模超算系统技术演进与应用生态构建》的报告中，中山大学计算机学院教授、国家超级计算广州中心主任、国家超级计算深圳中心主任卢宇彤围绕超算技术迭代脉络和生态协同逻辑，深入分析了算力架构演进中异构协同技术、混合精度计算、互连与存储、能效与可扩展性需求所带来的技术挑战。她呼吁，打造国产新一代超算系统，关注极致性能、能效与自主可控等因素，设计实现新型体系架构和融合软件栈，打破多级异构壁垒，构建应用生态，实现多域场景的深度滲透。同时，还应基于标准与开源的协同体系，构建产学研用的可持续发展生态，有效支撑科学发现、产业革新和智能跃迁，让超算成为国家科技创新和行业数智化升级的超级引擎。

随着人工智能技术能力持续泛化，特别是DeepSeek等前沿技术的涌现，人工智能已深度渗透至各行业领域。在复杂应用场景与多元任务的双重驱动下，超算与智算正加速在数据、算法、业务、算力设施及系统架构等全维度实现历史性融合，正式迈入“超智融合”新时代。中科曙光总裁助理兼高性能计算产品事业部总经理李柳在《智能超算系统的发展与挑战》主题报告中明确指出：“大模型时代推动高性能计算的主体应用方向发生深刻变革，AI训练已成为最重要的主体应用之一。而AI4S的蓬勃发展进一步加速‘超智融合’进程，构建智能超算系统已成为行业发展的必然趋势。”当前，智能超算系统在迎来发展机遇的同时也面临多重挑战。从技术层面来看，算力芯片正向着“通用架构、大算力、全精度、高互连”的方向迭代演进；在体系结构领域，异构并行体系结构将成为主流发展方向，集群高速互连网络不断强化以异构加速器为中心的数据通路，层次化体系结构需与大模型分布式算法实现高度适配；软件生态层面则需依托低代码开发环境，全面加速从数据训练到业务部署的全流程效率。此外，供电、制冷、节能及系统可靠性等基础支撑能力也面临更高标准的要求。作为行业领军企业，中科曙光正全力推动超智融合的创新发展。公司不仅积极参与相关行业标准的制定工作，更最新推出首个符合超智融合行业标准的算力平台——Nebula 800。该平台成功实现多元算力整合、融合调度优化、存算网紧耦合协同、各类智能应用集成、智能管理升级及高效液冷支持等核心能力突破，为超智融合时代的算力平台创新树立了标杆典范。

AI大模型智算需要大算力，而大算力来自于大集群。为此，国内外科技巨头正抢建大规模算力集群。大模型智算产生了巨大的网络通信量，而且随着集群规模越来越大，智算的网络开销也会持续增加。大模型智算的业务特征和流量模式导致网络成为智算中心的性能瓶颈。当前，AI大模型的训练Scaling Law还在持续，但同时大模型正在从单纯追求规模扩展转向优化推理能力，强化学习、思维链、推理时计算等新范式不断涌现。面对Scaling law从Pre-training拓展到Post-training和Inference，万卡集群扩展到10万卡集群规模，从单地域集群到跨地域部署，基础设施网络架构应如何演进？行业生态又会如何发展？在主题为《AI大模型时代的网络架构演进》的报告中，高通量以太网(ETH+)联盟主席、阿里云智能集团副总裁、基础设施网络研发负责人蔡德忠全面阐述了阿里云HPN架构设计理念、端网融合的技术架构体系、智算网络架构演进方向，以及阿里云最新Scale up网络架构 UPN（Ultra Performance Network）的发展和应用情况。

持续探索 启迪未来

CCF高性能计算专业委员会副主任张云泉研究员主持了接下来的报告环节。

在主题为《超统一场论的启示:从量子宇宙物理计算到宇宙作为量子计算机》的报告中，中国科学院理论物理研究所研究员、中国科学院大学学术副校长吴岳良首先简要回顾和介绍了从极小量子粒子到极大宇宙膨胀的重大理论突破与前沿研究。他着重阐述了量子宇宙物理面临的两大关键挑战。其一，现有物理理论在定量预言与数值求解方面存在着理论计算瓶颈。无论是广义相对论所描述的引力相互作用，还是量子色动力学刻画的强相互作用，均涉及高度复杂的非线性和非微扰特性，由此发展的数值相对论与格点规范理论对高性能计算和超算体系提出了前所未有的需求。其二，现有理论框架本身存在着根本性的概念冲突，尤以广义相对论与量子力学/量子场论的自洽结合最为突出。随着引力波的发现与量子物理研究的逐步深入，近年来引力量子场论与超统一场论等新理论框架的发展，对时空、能量、物质和宇宙等观念提出了全新认识，比如将纠缠量子比特旋量场作为自然界的基本组元。吴岳良表示，探讨将宇宙本身视为超级量子计算机系统，无论对基础物理研究还是量子计算机的发展都有着深刻的启示。

科学计算对系统的需求仍然在持续增长。同时智能计算对系统的需求也在快速增加。现在科学智能计算走入AI for Science，将在更多的领域实现赋能，大幅提升计算性能。在《百尺竿头须进步——谈谈高性能计算下步发展》的报告中，国防科技大学教授、博士生导师卢锡城重点介绍了国际高性能计算的发展历程，分析了历史上实现高性能计算的技术途径，并结合我国高性能计算产业发展的特点，对未来超算智算融合的新趋势，以及微处理器体系结构、互连技术等的发展，发表了自己的看法。卢锡城表示，为进一步提升计算性能，应针对应用特点，并结合客观条件对体系结构进行优化设计，综合技术、工艺、成本等因素创新体系结构，实现软硬件协同，目标就是要均衡配置，更好地实现异构加速。瞄准高性能与易使用两大用户的基础性要求，产业界应不断提升自主创新能力，充分吸收以往的成功经验，精诚合作，实现软件与硬件协同创新。

创新思路 可靠支撑

CCF高性能计算专业委员会副主任翟季冬教授主持了下午的大会报告环节。

北京大学许进教授在主题为《一种专用于求解NP-完全问题的专用机——探针计算机》的报告中围绕探针技术介绍了专用求解NP完全问题的探针计算机。其学术背景聚焦图论与NP完全问题，以图染色问题为切入点，因所有NP完全问题可多项式互转。探针技术源于生物计算，受Adleman实验启发，探针最初是连接DNA分子的匹配片段，通过纳米颗粒+ DNA链表示图的顶点与边，在生化反应池中并行运算，一次求解图染色问题所有解。经过14年研究，构建出底层全并行的9元组探针模型，将生物探针转化为数字算法。电子探针计算机（EPC）实现技术升级，架构包含控制层、光路由层、探针计算层，用7类核心算子处理数据，无CPU和存储器，直接输入问题求解。其性能突出，1000个顶点图着色问题1分钟内完成，成功率为98.2%，远超传统算法。目前EPC已能处理4096个顶点问题，应用延伸至列车调度、中药配方等领域，计划明年1月开放线上服务，支持更多NP完全问题求解。

为了提升计算效率，首先要有一个好的算法，然后还要有好的机器，只有实现算法与机器协同，才能实现性能的优化。北京应用物理与计算数学研究所研究员徐小文在主题为《稀疏线性代数特征修正算法与智能解法器探讨》的报告中指出，稀疏线性代数解法器是科学工程计算与工业仿真领域很多应用软件的基础共性组件，也是主要的性能瓶颈。解法器的效率与健壮性是实际应用中最值得关注的两个问题。徐小文表示，复杂场景的多样性和动态演化特征将给这两个方面带来严峻挑战。而要解决问题，关键是如何实现算法空间与特征空间的映射。报告提出了一类特征修正算法框架，并以实际应用中的典型算法为例，深入探讨了具有自动适配能力的智能解法器。从发展趋势看，智能解法器在给定应用场景和机器的情况下，能够自动实现“特征-算法-优化”三个空间的最优映射。

人工智能引领新一轮工业革命，大模型技术成为驱动本轮浪潮的关键支撑。对于用户而言，高效、便捷且可靠的算力服务是实现大模型训练和推理的核心需求。然而，用户在使用算力服务时面临着多种挑战，包括高昂的成本、复杂的操作流程、资源分配的不均衡，以及对大模型训练特征的不熟悉等。在主题为《基于用户视角的算力服务及算网服务》的报告中，北京并行科技股份有限公司董事长陈健分析指出，从用户视角来看，算力服务和算网服务的质量、效率和易用性才是关键。因此，算力服务提供商需要从用户需求出发，围绕业务的应用运行特征，提供多样化的算力选型方案和解决方案。报告从用户视角出发，探讨了如何通过算力服务和算网服务，为用户提供高质量、高性能、高性价比的算力支持，以满足大模型训练和推理的需求。

应用落地 格局重塑

CCF高性能计算专业委员会副主任石宣化教授主持了接下来的大会报告环节。

AI产业在算力、模型和应用的共同推动下实现了持续增长。联想中国已经构建起全栈AI布局，覆盖智能设备、智能基础设施和智能服务。在主题为《联想大模型训推一体方案 加速超智融合新进程》的报告中，联想中国基础设施业务群战略管理总监黄山表示，在智能基础设施方面，联想持续迭代AI算力战略，从AI普惠的视角出发，不断为各种场景下的需求提供支持。同时，为助力企业AI快速落地，联想还不断推出创新技术，致力于为企业打造软硬一体的大模型基础设施方案，提供模型训练与推理的开发环境，更好地助力企业实现智能化转型。

从发展趋势看，大模型技术正从“基座训练”迈向“行业推理”。随着基础大模型的规模化训练与持续开源，各行各业将基于自有数据快速精调，从而孕育出高性能的行业模型。当我们兴奋地尝试将基础模型引入具体行业，最近常见的如金融风控、药物研发、智能制造、客户服务等，常常会遇到这样的困境：模型表现不稳定，输出结果难以解释，无法精准契合业务流程和专业知识，甚至有时会犯“匪夷所思”的错误。巨大的潜力似乎被一道无形的“行业壁垒”所阻隔。在主题为《行业推理的未来》的报告中，新爱算总经理王佃平谈到，如今咨询与解决方案厂商正把“模型+软件+硬件”以整栈形态推向市场，将行业知识与推理服务深度植入业务流程，推动从算法创新走向应用爆发。这一生态演进路径，包含诸多关键技术挑战，同时也蕴含着巨大的市场机遇。新爱算可以为用户提供训练侧服务与优化，实现小规模的推理集群一站式部署，从硬件的选型、软件测的调试、调优到数据安全等，持续性提供全过程服务。另外，新爱算还可以支撑算力集群及网络的搭建、软件栈部署、性能与成本优化、数据安全/业务合规、全栈硬件维保等。新爱算期待与行业方案商深度融合与合作，形成联合AI解决方案，真正创造行业价值，实现快速迭代复制。

在工业软件国产化30多年的实践中，用户生态一直是主要难题。在主题为《高性能材料计算平台与发展需求》的报告中，中国钢研科技集团数字化研发首席科学家苏航提出，换道超车，从License到Service，从本地计算到云计算，从算法平台到场景平台，从集成界面到AI智能体，才是破解之道、再造之法。中国钢研科技集团建立了材料行业最大的云计算+APP平台Material-DLab，集成了60多种材料计算、工艺模拟、服役仿真软件，从原子到宏观，在材料-装备行业有效地推动了国产软件从License到Service服务的转型，并且吸引了国外知名工业软件的加盟。在此基础上，基于计算的生成式数据集、基于计算智能体的APP的自动构建、基于全局寻优的逆向材料设计是未来中国钢研科技集团持续探索的三个技术发展方向。

双轮驱动 数智变革

从顶尖学术碰撞到全产业链成果展示，再到生态资源的精准对接，本次超算盛宴干货满满，硕果累累。43场高质量主题论坛及500+报告嘉宾，重点分享了高性能计算在多领域的前沿突破；全球算力领域头部企业汇聚一堂，全方位展现芯片、超算中心等全链条技术成果，其中液冷技术尤为引人瞩目，多家企业提供了相关解决方案；WEC 2025算力产业全景图重磅发布，助力实现全产业链企业对接与合作。

绿动算力重构可持续未来，超智融合拓展人类认知新边界，“绿动算力+超智融合”双轮驱动，将更好地助力行业打造新质生产力。CCF HPC China 2025不仅是超算技术的交流高地，更是算力生态的聚合平台。8月，我们在鄂尔多斯见证超算驱动产业变革的新未来。

来源：砍柴网