全球超算领域迎来重大突破，国产超算“灵晟”在纯CPU架构下成功实现MoE模型分布式推理部署，标志着我国在AI计算领域迈出关键一步。该系统仅需16个计算节点即可流畅运行DeepSeek-V3/R1-671B满血模型，在并发数达2048时，输出吞吐量与配备80张主流GPU的集群相当，彻底改变了“大模型必须依赖GPU”的行业认知。
“灵晟”的核心创新在于其独特的纯CPU架构设计。与传统依赖GPU或专用加速卡的方案不同，该系统采用自研的LX2处理器，通过片上集成矩阵加速单元，实现了科学计算与AI推理任务的协同处理。这种融合设计消除了CPU与加速卡间的数据传输瓶颈，使单颗芯片即可同时承担两类计算负载，显著提升了资源利用率。
内存带宽曾被视为大模型推理的主要障碍，为突破这一限制，LX2处理器首次搭载国产高带宽内存（HBM），总带宽达4TB/s，较传统CPU内存提升10倍。配合自主研发的“灵启”高速网络架构，该系统支持微秒级通信时延与10万节点规模组网，构建起计算、存储、通信三位一体的高效体系。实测数据显示，优化后的MoE模型推理时延从1440微秒压缩至980微秒，结合DeepSeek多token预测技术，输出速率得到进一步提升。
这一技术突破使“灵晟”的应用场景从传统科学计算扩展至AI大模型生产服务领域。系统团队透露，通过软硬件协同优化，纯CPU架构在能效比和成本可控性方面展现出独特优势，为国产AI基础设施提供了新选择。值得注意的是，该超算已于今年6月在德国汉堡ISC2026大会上登顶全球超算TOP500榜单，时隔九年重返世界第一宝座，彰显了我国在高性能计算领域的综合实力。
行业专家指出，“灵晟”的成功验证了纯CPU架构处理大规模AI任务的可行性，其片上融合设计与国产HBM技术的突破，为全球超算发展提供了全新范式。随着国产AI生态的完善，这类创新架构有望在智能计算领域发挥更大作用，推动人工智能与科学计算的深度融合。
