行业发展趋势 - 高性能计算正迈入智算融合深水区 面临效能挑战及软件薄弱、区域发展失衡等系统性问题[1] - 超算技术面临能耗与复杂性增加的新挑战 同时迎来大数据和人工智能技术快速发展机遇[5] - 科学智能（AI4S）作为高性能计算与AI深度融合的前沿领域 正深刻改变科学研究范式[4] 技术突破与创新 - 阿里云与中科院联合成立高通量以太网联盟 发布400G网卡芯片和25.6G交换芯片构建智算中心网络[1] - 发布国产追光芯片 针对ERACK场景发布互联以太网网络 并推出UPN超性能网络[1] - 稀疏线性代数解法器是科学工程计算主要性能瓶颈 特征修正算法框架可实现"特征-算法-优化"三空间最优映射[8] 标准体系建设 - 《超智融合集群能力要求》行业标准正式发布 首次系统构建覆盖架构设计、功能性能、安全可信的能力体系[2] - 标准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 为智能制造和智慧城市提供统一技术规范[2] 算力服务需求 - 大模型技术成为工业革命关键支撑 用户需要高效便捷可靠的算力服务用于训练和推理[9] - 算力服务面临高昂成本、复杂操作流程、资源分配不均衡及大模型训练特征不熟悉等挑战[9] - 算力服务提供商需围绕业务应用运行特征 提供多样化算力选型方案和解决方案[9] 体系架构发展 - 需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[5] - 应设计新型体系架构和融合软件栈 打破多级异构壁垒并构建应用生态[5] - 需实现软硬件协同创新 均衡配置以更好实现异构加速[7] 理论基础研究 - 量子宇宙物理面临理论计算瓶颈 数值相对论与格点规范理论对超算体系提出前所未有需求[6] - 现有理论框架存在根本性概念冲突 广义相对论与量子力学/量子场论需自洽结合[6] - 超统一场论新框架发展 对时空、能量、物质和宇宙观念提出全新认识[6]