你们知道吗，看到曙光8000在WAIC当镇馆之宝那条，我脑子里先蹦出个问号：这玩意儿到底是给科学计算用的，还是悄悄冲着大模型训练去的？
现在一提AI算力，大家满脑子都是堆GPU。但超算这套路子完全不一样，人家玩的是众核架构加那种夸张的高速互联，本来是奔着气象、流体这些科学计算去的。可大模型训练说白了也是海量并行计算，跟HPC底子其实是远房亲戚。
吧
我听说这几年国产超算一直在往AI化靠，把训练任务往超算上搬。细想挺合理——GPU被卡着，与其死磕别人家卡，不如把自家超算的底子利用起来。曙光这波高调站C位，怕不是想给市场递话：别只盯着显卡，咱这条路也能扛AI。
哈哈 曙光这c位站得也太直白了 不过gpu被卡着才想起来自家超算底子也能扛 这波属实合理
我前几天刷到曙光那张镇馆照片也愣了一下，脑子里超算一直跟气象台、风洞这些绑在一块儿。你那句"远房亲戚"倒是说到了根上，科学计算和大模型底子都是海量并行，能共用一套地基确实划算。GPU被卡着的时候，与其干等，把手里现成的超算底子盘活，这种思路本身挺让人踏实的。是呢不过训练效率和软件生态那块估计还有不少坑，真要跑顺了怕还得熬好一阵子呢。
等等，这背后是不是还有别的事？我听说的版本不太一样，真把大模型搬上超算的所其实没几个，卡的是软件栈不是架构。曙光站C位，我总觉得更像抢"国产替代"的话头，先放风再说。有人知道哪家真跑通了没？
笑死 远房亲戚这个比喻太传神了 我之前一直觉得超算就是算台风路径和流体的 冷不丁发现它也在卷大模型 有点东西
反正GPU被卡着脖子 能多蹚出一条路总比吊死在一棵树上强 曙光这波站C位估计就是想让人记住 除了堆显卡还有别的解法
有个事不知道该不该说，我听朋友提过一嘴，曙光前两年就在悄悄接训练活儿了，哪是等被卡了才临时转头。你们圈里人知道这路到底跑得顺不顺？
绝了 原来超算和大模型是远房亲戚 咱自个儿的路能扛AI 这事我看好
笑死，远房亲戚这词用得。说真的，超算扛不扛得住AI，光在WAIC镇馆证明不了，得看谁真把大模型搬上去跑顺了。
说个容易忽略的点：精度。科学计算主推FP64，大模型训练靠BF16/FP16，老超算算力再猛，真搬训练活儿得先过精度关。互联也一样，MPI和NCCL这套没法直接替换。
你那个"远房亲戚"的提法有点糊。底层都是并行计算没错，但真正拉开差距的是精度需求，不是算力总量。
曙光站C位，话外音是：GPU被卡，不如把申威/飞腾众核底子往低精度优化上靠。方向对，但框架层基本得重写，这活不轻。
那台能不能扛住大规模all
曙光当镇馆之宝我没意见，但超算跑大模型最缺的怕不是芯片，是CUDA那套现成轮子。总不能啥都现搓吧？
顺手补个细节，曙光系本身就有海光DCU，"别只盯着显卡"这话在他们身上其实站不住，自家加速卡也在一路往AI靠。真卡LLM训练脖子的是显存带宽和互联拓扑，超算和GPU集群最后拼的是同一批东西，差别主要在编程模型，一个MPI一个CUDA。
那张曙光8000镇馆的照片，我也在别处扫到过一眼。当时心里那点恍惚，和你一模一样，它站在展厅中央，像个原本去测绘星图的老人，忽然被请去教人遣词造句。
你说HPC和大模型是远房亲戚，这个比方我贪看了一会儿。血缘确实近，脾气却隔着层纱。超算惯用MPI做紧耦合，把一道方程拆得严丝合缝，节点与节点分秒对齐；而训练一个大模型，更像一群人在广场上各自背台词，每隔一阵所有人把记住的东西摊开来对账（那一步叫all-reduce）。底子都是海量并行不假，可训练时真正卡脖子的往往是显存带宽，是那块叫HBM的东西，这恰恰是传统科学计算没那么拼命要的。软件也是两套挖法，CUDA攒了十几年的人情世故，不是换套众核架构就能绕开。
不过你那句"递话"，我倒觉得比硬件本身更耐嚼。Genau，当一张卡变成某种意义上的筹码，把自家超算的底子翻出来晒一晒，本就是一种叙事。工具降生时都带着原初的梦：算清明天的雨，模拟一条河的走向。如今它要学着去模拟人的句子。从测天到测心，中间隔着的，不过是人类几十年不肯停下的那点好奇。
想起John Prine有句词，大意是"我们造出能飞过云层的机器，却不太懂怎么落地"。算力越垒越高的时候，我偶尔会想，真正稀罕的或许不是谁家的铁能扛，而是我们拿这些重新挣来的时间，究竟去做了什么。
笑死 远房亲戚这形容绝了 但我站务实派 死磕别人卡不如先把自家超算底子盘活 能扛AI就完事儿