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中科曙光最近拿下国内具身智能分布式存储市场第一，不只是AI存储市场扩大后的自然延伸，这里面还有更深的一层逻辑。
现在机器人行业都说缺数据，但有一个很有意思的现象：机器人正常走路的数据其实并不少，而且很多已经被模型学会了。真正稀缺的是摔倒、碰撞、卡死这些异常状态，也就是所谓的长尾数据。这会直接改变存储系统的价值。一台机器人每天都会产生视觉、语音、关节、力觉等多模态数据，如果未来是几万台甚至更多机器人同时运行，企业不可能把所有数据无差别拿去训练。它首先得存下来、快速检索，再从海量普通数据里找到真正有训练价值的那一小部分。所以具身智能真正扩张以后，竞争的不只是机器人本体和模型。谁能把机器每天经历的事情留下来，再把最值钱的那部分迅速找出来，同样是一门生意。从这个角度看，中科曙光在具身智能存储上的提前占位，我觉得含金量可能比表面排名更值得关注。 #中科曙光 #具身智能 #机器人 #人工智能 #AI存储 #科技

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从曙光8000看AI4S时代超算架构的范式转移
刚下班回来，看到群里有人在聊曙光8000和AI4S，我快速看了一下大家的观点和想法，下面我也从技术架构角度聊聊曙光8000在AI4S方向上的创新逻辑。传统超算的架构设计以HPC负载为核心，强调高带宽、低延迟的MPI通信，追求双精度浮点峰值性能。但AI4S场景的需求结构完全不同：它既有传统科学计算的数值模拟部分，又有AI训练的工作负载，还涉及大量异构数据的预处理和后处理。这意味着系统必须在计算、存储、网络三个维度同时做深度优化。曙光8000的系统级创新，核心就在于这种"全栈适配"。自研scaleFabric高速网络在十万卡规模下实现零丢包和毫秒级故障恢复；ParaStor分布式存储拿下IO500双榜第一；浸没式相变液冷将PUE压到1.04；Gridview智能调度平台支持秒级万作业调度，让超算任务和AI任务在同一套系统里无缝切换。这种从"峰值导向"到"实效导向"的设计哲学转变，本质上是超算架构的一次范式转移。技术壁垒远高于单纯的硬件堆叠，需要深厚的应用理解和长期的软硬件协同设计能力。 #超算架构# #AI4S# #系统创新# #曙光8000#

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独揽全球 1/4 市场，
雷鸟再登全球 AR 眼镜第一！五大榜单，榜榜冠军 IFA 重磅海外版 iO、GT 系列从中国到全球，雷鸟持续领跑

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Agent时代，海光CPU价值该重估了！
GPU被捧上神坛，但AI Agent真正的心脏，其实是那个默默无闻的CPU——腾讯云和海光这次合作，让我彻底看清了这一点。说实话，我原本对沙箱隔离的认知还停留在Docker那套“表面隔离”，直到看到腾讯云的Cube沙箱，基于RustVMM和KVM的硬件级隔离，每个沙箱独立内核，才知道什么叫“真隔离”。但真正让我拍大腿的，不是沙箱本身，而是CPU在这个架构里被重新定义的角色。以前总觉得GPU是老大，CPU跑跑杂活就行。但在这套Agent-to-Token架构里，数据预处理、多智能体调度、记忆存储、向量检索，全压在海光CPU上。它不参与生成Token，但所有脏活累活都是它在扛。文章里有个数据惊到我：优化前，50并发下P99延迟是友商的近20倍，系统卡到怀疑人生；全栈调优后延迟降了81%以上。这说明什么？CPU和沙箱之间的软硬协同，根本不是“装个驱动就能跑”的事，得从内核调度到应用编排一层层抠。 #海光CPU# #Agent# #AI算力# #腾讯云#

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重大信号！海光方案进入油气储运核心环节
最近，《工业互联网与油气储运行业融合应用参考指南（2026年）》正式发布。海光信息参与指南编写，并围绕数据安全、工控安全、终端安全、态势感知和平台管理等场景提供了相关方案。指南看点在哪？油气储运数字化已经不只是给设备联网。管线横跨多个地区，沿途分布大量站场和阀室，生产数据要持续回传，调度指令要及时下达，系统还得全年连续运行。算力平台一旦不稳定，影响的就是现实中的能源输送。因此，行业现在更关心三件事：原有业务能不能平稳迁移，数据和指令能不能守住，复杂管网能不能提前预测。海光的优势刚好覆盖了这几层。C86平台具备较好的软硬件兼容性，方便国产操作系统、数据库和行业软件迁移；芯片内置的密码与可信能力，可以减少对外挂设备的依赖；CPU与DCU协同，又能兼顾生产系统、数值仿真和AI预测等不同负载。从参与指南到方案进入具体场景，海光逐渐进入生产运行和安全保障环节。油气储运这种长期运行、容错率极低的行业，愿意采用哪套底层平台，本身就是一次很硬的能力检验。 #海光信息# #工业互联网# #油气储运# #国产算力#

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行业首个家庭智能伴侣级AIOS
海信JUOS，现已全新发布！巨简单，更懂家，欢迎升级体验！ #海信JUOS巨简单更懂家#

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大模型更新这么疯，海光DCU居然还跟得这么紧？
说实话，现在做AI芯片适配，多少有点追着高铁跑的感觉。模型更新越来越快，技术路线也一天一个样。前面还在研究长上下文，转头又是MoE、代码模型和Agent；推理框架、算子组合、部署方式也跟着不停变化。偶尔追上一款不算稀奇，难的是连续几年都不掉队。这次GLM-5.3刚开源，海光DCU的Day0适配已经同步完成。关键是它并非第一次这么快。 GLM-5.3这轮升级也挺有意思，参数量和基座架构基本没动，主要靠后训练把代码、网络安全和Agent能力继续往上提。模型能够自己找问题、操作终端、修改代码，再根据结果做验证。任务跑法变了，底层适配自然也不能照搬旧版本。海光还能在首日接住，说明此前积累的东西已经开始管用了。过去在GLM系列以及其他主流模型上磨过的算子、框架和部署经验，可以直接复用，不需要每次从零搭环境。目前海光DCU适配和联合调优的主流模型已经超过400款。这个数字最让我有感觉的，不是“大”，而是它代表海光至少已经跟着模型行业转了400多次弯。大模型继续狂奔，国产算力没有站在后面等路线稳定，而是贴着它一起跑。节奏能咬到这个程度，确实不容易。 #GLM53# #海光DCU# #Day0# #开源模型#