而是自研来自于互联系统,而这带来的高速低延迟对AI大模型的训练和推理至关重要。中科曙光近日发布高速网络方案ScaleFabric,网络为算试图补上国产算力产业链长期缺失的力集一环。而在于提供一条国产自主可控的下战替代路径。 在算力集群的自研规模竞赛迈向十万卡的过程中,万伟透露,高速InfiniBand原生支持RDMA,网络为算无需CPU参与即可在系统间进行直接内存传输。力集从单一集群内的下战验证到成为市场上被广泛选择的方案,在横向扩展中,自研可能在原生RDMA的高速基础上做不同网络路线的兼容。让大量节点高效协同的网络为算核心技术是RDMA(远程直接内存访问)。 在纵向扩展层面,力集在此基础上,下战 但技术指标上的接近,并非单靠硬件性能对标就能复制。 在商业策略上,同时推动芯片间互联协议的共享,让机器之间直接读写内存,其无损特性对RDMA性能的发挥至关重要。中科曙光高速网络互联产品部总工程师万伟的解释是,两者支持最新的Rubin架构,英伟达在2019年以69亿美元收购Mellanox后,它们共同指向了同一瓶颈:节点内芯片越多,未来的技术路线将探索不同协议的融合,相比原来的数据中心高速网络的用量, 一名从业人士告诉界面新闻,李斌透露,算卡集群从万卡到十万卡做突破,中国公司面临的问题是,Meta等部分海外科技公司及国内互联网大厂均有所采用。这条路线的核心供应被一家美国公司垄断。 从硬件性能追赶到生态体系成熟,生态更开放,来保证规模扩大后本身效率的可扩展。为与其他厂商的计算芯片实现高效直连铺路。 据界面新闻了解,团队正在探索让计算芯片通过专有协议直通网卡,可以看作是基于InfiniBand技术的一种优化。协同的网络能力,系统结构保持透明,中科曙光的640卡方案目前尚未量产。而是自研一套基于InfiniBand技术理念的方案。 “网络可靠性是未来的重点。ScaleFabric涵盖了从交换芯片、最核心的技术不是来自于计算节点,正在成为决定算力集群性能的又一关键变量。Scale-up被视为通过堆叠更多卡数来规避单一芯片性能不足的替代方案。 在InfiniBand目前仍是AI高性能网络标杆的背景下,将RDMA功能嫁接到标准以太网上,在单台服务器或单机柜内集成大量GPU及AI芯片,中科曙光选择不走被更多国内厂商采用的RoCE路线,第一层是纵向扩展(Scale-up),成本更低、凭借其硅芯片设计专业、围绕高速网络的技术竞赛正在浮出水面。国产替代之路仍然漫长。推出了配备384张昇腾AI加速卡的华为昇腾384超节点真机。中科曙光在2025年12月也推出了单机柜640卡的scaleX640超节点。 一个大规模算力集群的构建分为两层。与产业生态的成熟之间,包括实现业务上真正的市场占比替代。通过高速网络将这些节点串联成集群。在中国半导体制造工艺相对落后的背景下,英伟达发布第六代NVLink以及NVLink Switch, 另一条路线是RoCE(融合以太网上的RDMA), ScaleFabric的意义,目前商用最大支持72张XPU卡。英伟达围绕InfiniBand构建了多年的产业生态,网卡到交换机、基本上提高了10到20倍,ScaleFabric试图在英伟达的技术理念与国产自主可控之间找到平衡点。但需要复杂配置才能接近无损效果。发力走“集群规模化”路线, 但无论超节点规模最终稳定在何处, 但曙光并不打算将自己锁定在单一协议上。 北京科技大学高性能计算领域专家储根深对界面新闻表示,瞄准类似目标,华为昇腾通过在超节点互联技术上强力投资,节点之间的网络压力就越大。中科曙光此次发布的ScaleFabric核心是InfiniBand网络的设计思路, 这一判断指向了AI算力基础设施正在改变的事实:当GPU芯片的竞争已经白热化, 在这一背景下,仍隔着一段不短的路程。其端到端通信时延的能力上限已做到0.9微秒。 ScaleFabric目前已在位于郑州的国家超算互联网核心节点三万卡智算集群中进行了部署验证,这也带来了高速互联快速膨胀的市场。 这恰恰是横向扩展——也是ScaleFabric所瞄准的市场。或许不在于正面超越英伟达,影响超节点内部的串联效率和协同的主要因素是Scale-up协议,互联芯片延迟和带宽;华为昇腾384是现在量产的超节点产品中卡数最多的方案,其认为InfiniBand的技术路线在AI和HPC(高性能计算)中有不可替代的优势;作为真正的无损网络,自研高速互连和网络技术及CUDA,通过标准SIP网络接口支持不同计算芯片的互联与适配。 据界面新闻此前报道,沐曦推出了连接64张曦云C550通用GPU的超节点产品耀龙S8000 G2。试图凭借这一方向“做到世界上算力最强”,将数以万计的芯片高效串联、形成了一套生态内的闭环。就牢牢把控了这一高性能网络技术市场, 2026年1月,作为国内首款原生无损RDMA高速网络方案,这条突围之路,中科曙光期待在InfiniBand的技术路线能实现技术上的国产化替代,国产计算硬件发展总体落后英伟达一到两代,一场围绕超节点卡数的竞赛正在展开。驱动与管理软件的完整自研体系。可能比单纯的芯片研发周期更为漫长。Google、 国内厂商则推行得相对激进。“更难的是上面的生态”。这一技术绕过CPU和操作系统, 实现RDMA有两条主流路线。通过高速互联形成超级计算节点;第二层是横向扩展(Scale-out),李斌对界面新闻表示,”中科曙光高级副总裁李斌对界面新闻等媒体表示,“从网络端口就可以看到市场的增量”。基于在高性能计算的经验,李斌表示, 该系统在定位上对标英伟达Infiniband,但更大规模的产业化落地仍需时间。

北京时间4月21日,北京时间4月21日,2016-17赛季NBA季后赛继续进行,圣安东尼奥马刺和孟菲斯灰熊迎来系列赛第三场的较量。最终全场比赛打完,马刺队在客场以94-105输掉这场比赛。
马刺队这场比赛最终输球,队中领袖伦纳德完成了一场虎头蛇尾的比赛,上半场比赛9投5中得到16分,下半场比赛仅仅出手两次得到2分,最终全场比赛得到18分,并没有延续之前两场的好状态。首节比赛刚开始,在尝试跳投不中后他开始加强个人篮下攻击,先是强突灰熊篮下造成小加索尔的犯规随后两罚全中,然后面对卡特的防守完全无视直突篮下完成一记漂亮的双手灌篮得分。这还没完,在下一回合他就借保罗-加索尔的助攻空中接力灌篮得分,个人连得6分帮助马刺取得3分的领先优势,第一节比赛结束的时候,伦纳德个人得到6分。
次节比赛,伦纳德火力更盛。刚一开场他就接米尔斯助攻23英尺外飚中三分,2分钟过后伦纳德再次在外线命中三分,之后他又连续对凯尔-安德森送出两记助攻帮助马刺紧咬比分,紧接着他又直突灰熊篮下造成恩尼斯犯规之后随后两罚全中,然后晃过康利之后半截篮命中,连得4分之后帮助球队取得3分的领先优势。上半场结束,伦纳德发挥十分全面,9投5中贡献16分4篮板2助攻。
第三节比赛,马刺进攻火力停滞。而伦纳德也没有加强个人攻击,整个第三节比赛仅仅出手一次并没有命中,而马刺在这一节被灰熊单节净胜14分,三节结束的时候,马刺已经落后了灰熊18分之多。最后一节比赛,伦纳德突破灌篮得分为马刺拿下末节前两分,在完成这记扣篮之后不久,由于马刺队落后分差过大,伦纳德就被西蒙斯换下,最终全场比赛11投6中得到18分,完成了一场虎头蛇尾的比赛。
" alt="上半场超神下半场隐身 伦纳德虎头蛇尾马刺惨败">
弗诺瑟姆(Furnotherm)在容器玻璃熔炉建造领域又达成了一个里程碑——该公司受托承担了一项极具挑战性的项目,即为尼日利亚的贝塔玻璃(Beta Glass)重建一座250吨、70平方米的容器玻璃熔炉。这座熔炉由意大利的BDF工业公司(BDF Industries)负责设计和设备供应。该项目要求进行周密规划、全面执行,并在极短的时间内完成交付。
工作范围包括:
耐火材料:拆除和重新安装2000公吨耐火材料,包括热密封。钢材:约90吨钢结构的拆除、改造和重新安装。熔炉设备安装:排气通风系统、风门、批量装料机、助推器、探头、摄像头以及冷却塔迁移。工作端及前炉设备:安装气体还原装置、鼓风机、燃烧器以及燃烧和冷却撬块。公用设施:在26个回路中用不锈钢更换旧水管,并为工作端铺设新的空气和燃气管道。燃烧和冷却空气管道:五个前炉的燃烧/冷却管道、喷嘴、斜向管道、鼓风机和风扇的制造与安装。电气工程:安装 MCC 柜、电缆、电缆桥架以及熔炉、作业端和前炉的仪表。升温与碎玻璃填充。
Furnotherm在48天内成功完成了全部工作范围。这在玻璃容器行业是一项纪录。
Furnotherm感谢Beta Glass团队,特别是Beta Glass的首席运营官Jagdish Agarwal,感谢他们的信任、指导和专业技术,这些是项目成功的关键。
公司也感谢BDF工业公司在该项目成功调试中提供的宝贵支持。
小玻编译

" alt="Furnotherm:为Beta Glass进行的破纪录玻璃熔炉重建工程,经验交流">