美国用4轮技术封锁，没拦住中国超算登顶，目送我们再回世界第一|e级|gpu|欧洲|美国

谁能想到，美国攥着高端GPU卡了我们四年，连甩四轮封锁，就想把中国超算摁在E级门槛外头。结果今年国际超算大会一放榜，直接给所有人整懵了，我们自己搞的灵晟超算，愣是绕开美国卡脖子的路线，直接登顶全球榜首。这还是我们时隔九年重新拿回第一，反差感直接拉满。

之前全球超算圈有个默认的规矩，想冲每秒百亿亿次以上的E级性能，必须走CPU搭GPU的异构路线。毕竟GPU天生擅长并行计算，给大规模运算提速是一把好手。美国最牛的酋长石超算，就是这套路线的代表，用AMD处理器加四万四千多块AMD加速卡，全靠堆GPU堆出性能。这套路线还有个隐藏的“便利”，高端GPU全攥在美国企业手里，掐脖子太方便了。

这套路线天生有个绕不开的bug，CPU和GPU之间要频繁搬数据，效率天生上不去。酋长石的HPL实测效率才64%，等于说三分之一多的硬件性能，全耗在数据传输路上了。咱们的灵晟偏不凑这个热闹，直接换了赛道，全机搭了四万七千颗华为鲲鹏定制处理器，一块GPU加速卡都没带。买不到高端GPU就干脆绕开，这思路直接把美国都整懵了。

灵晟不是瞎堆CPU，是直接给每个CPU内核都内嵌了AI矩阵加速单元，不用把数据搬到别的芯片上处理，直接省了传输损耗。最后实测效率干到80.3%，比酋长石高出整整16个百分点。之前同样走纯CPU路线登顶的日本富岳，就是普通堆CPU，效率才六成出头，灵晟直接把纯CPU路线的效率上限往上捅了一大截。更贴真实科研场景的HPCG测试，灵晟也拿了第一，说明不是专门为了跑分调的机器，真能扛活儿。

灵晟的能效比也相当能打，整机用了100%全液冷设计，每瓦能跑51到52亿次浮点运算，比富岳高三倍多。整机功耗才42.2兆瓦，没有平白浪费性能，实打实把算力用在了刀刃上。

这套方案能成，靠的还是全产业链自主的硬实力。从芯片设计、高速互联、操作系统到整机集成，国内伙伴全栈打通，华为不只出了定制鲲鹏芯片，还把做5G基站的互联技术、做鸿蒙的调度逻辑都搬了过来。超算最难的从来不是把几万颗CPU拼在一起，是让几万颗芯片同时干活不说起来这事儿还得说回美国的四轮封锁，本来是想拦我们，结果反而逼我们走出了新路。2015年第一轮禁售英特尔至强Phi，2019年把国家超算深圳中心、中科曙光这些列入实体清单禁售相关技术，2021年把E级超算技术列入出口管制，2022年直接禁了高端GPU还有超算相关的EDA、制造设备。美国算得好好的，全球都走GPU异构路线，只要把GPU掐了，我们肯定碰不到E级的边。没想到我们根本没按他的预设走，绕开GPU搞纯CPU内嵌加速，效率反而比GPU异构还高。

“打架”，分配任务传数据都不能乱。这套调度逻辑和5G基站协同是通的，华为能搞定几万座基站的调度，放到几万颗CPU上反而更顺手。

美国自己反而被GPU的红利绑住了，舍不得放弃已经成熟的异构路线，效率一直上不去，守了六年的榜首就这么被我们掀了。这次我们选在德国汉堡的会场公布结果，位置选得也很有说法，欧洲本来就是中美都在争取的中间地带。明着给美国看，四轮封锁全没用，我们自己蹚出一条新路还比你快。转头给欧洲看，我们已经全栈自主，之前中法在气候模拟、天文观测上的超算合作，以后还有更大空间。

之前还有人挑刺，说灵晟在HPL混合精度测试排第四，是不是AI性能有短板。其实真不是这么回事，灵晟的定位就是先保双精度性能，我们日常用超算做的大气海洋模拟、材料研究、脑科学研究，全都是需要双精度的。内嵌的AI加速单元本来优先级就靠后，而且灵晟本身就是按超智融合方向设计的，后续加上国产昇腾加速卡就能补上AI性能，现在只是留好口子适配更多场景，根本不是卡壳。

现在灵晟已经落地了不少实打实的应用，早就不是摆着看的跑分机器。之前做1公里分辨率的全球地球系统模拟，得排美国超算的队，至少等半个月才能轮上，现在我们国内自己就能跑。去年华北防汛的洪水演进模拟，之前要借欧洲的超算排一周，灵晟三天就能出结果，给防汛抢出了宝贵时间。十万亿级化合物虚拟筛选、一亿原子的第一性原理计算，平均扩展效率达到84.4%，全都是能落地的生产力。