当AI大模型与智能体在高校场景加速渗透,算力底座的国产化、安全性与实用性成为核心诉求。
海光信息与同济大学携手打造的国产GPGPU千卡算力集群将于5月上线,这一合作不仅为高校AI创新提供了坚实支撑,更集中彰显了海光GPU算力服务的四大核心优势,为国产算力在教育领域的规模化应用树立标杆。
在日前广州举行的2026年数字化赋能教育管理高质量发展应用典型案例研讨会上,同济大学信息化办公室主任助理邵炜晖系统剖析高校大模型应用生态存在多类风险交织、资产野蛮增长且多元开发主体安全能力不足、缺乏标准化评测方法和有效防护工具等痛点,提出了融合管理、技术与运营的MTO大模型安全治理体系。
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同济大学信息化办公室主任助理 邵炜晖
海光信息教育业务部总经理余哲结合长期校企协同实践与“跑访9所高校”的一线观察,精准概括了当前高校算力建设的三大核心痛点:一是爆款应用迭代速度远超算力规划周期,“今天是小龙虾,下一个是什么不知道”,杀手级应用层出不穷,而高校算力往往分散在校级与院系平台之间,峰值一来就暴露短板;二是安全风险管控难度大,高校环境开放、主体多、场景复杂,大规模推开智能体与生成式AI应用必须以安全治理为前提;三是国产化转型中的适配成本高,科研人员的时间本应投入核心科研,而非反复改代码、做平台适配。余哲的分享不仅戳中了高校AI建设的普遍难题,更引出了海光算力底座的核心解决方案——以四大优势精准破解三大痛点,让高校AI既“敢用”“能用”更“规模能用”。
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海光信息教育业务部总经理 余哲
信创合规底色:筑牢自主可控安全防线
针对高校AI安全管控的核心诉求,海光GPU依托“C86+GPGPU”全自研产品矩阵,实现从芯片到软件栈的完全自主研发,供应链100%可控。其芯片层内嵌安全机制,通过自主拓展安全算法指令,在满足等保三级等信创合规要求的同时,为AI应用提供“硬安全”防护,完美回应了余哲提出的“安全治理先行”需求。
与同济大学的合作实践中,海光算力底座已通过实际场景验证,在保障安全防护效果的同时,始终维持核心性能稳定,充分印证了其在信创合规与安全可控方面的可靠表现,让科研创新“敢用无忧”。
生态兼容优势:实现无感迁移降本增效
面对余哲强调的“国产化适配消耗科研精力”痛点,海光GPU以深度兼容能力给出解决方案。DCU产品基于GPGPU架构,在函数层面全面兼容CUDA与ROCm生态,支持TensorFlow、PyTorch等主流AI框架,算子覆盖度超99%。配合海光DTK软件栈的全栈优化能力,科研人员无需大幅修改代码即可实现现有应用的“无感迁移”,将更多精力投入核心科研。
这种兼容优势已在多场景得到验证:DolphinDB Shark异构计算引擎与海光DCU适配后,蒙特卡洛仿真等计算任务性能提升最高达百倍。
高并发性能:硬核实力扛住峰值压力
针对“爆款应用引发算力峰值短缺”的行业痛点,海光GPU凭借全精度计算支持与架构优化,展现出卓越的高并发处理能力。其支持FP32、TF32、BF16等全精度计算及INT4/INT8量化推理,在Fluent求解器上并行效率超80%,COMSOL典型算例性能提升最高达40%。
面对“云养虾”这类突发爆款应用带来的算力冲击,海光GPU通过PCIe5.0高速互联与智能散热设计,确保大模型延时、吞吐量及算力利用率等核心指标稳定运行,即便叠加安全防护的额外开销,性能波动仍能有效控制。这种“扛得住峰值、经得起对抗”的硬核性能,为高校规模化AI应用提供了可靠保障,精准回应了余哲提出的“算力规划追不上爆款应用”难题。
灵活扩展能力:弹性适配全场景需求
高校科研与教学的算力需求具有显著的动态性与多样性,这与余哲观察到的“算力分散、峰值不足”痛点高度契合。海光GPU以极强的可扩展性给出破局之道:通过“本地算力底座+跨区域算力资源池”的弹性架构,依托“光合组织”联合全国多座计算中心,构建起峰值可灵活调用的分布式算力网络,轻松应对从日常科研到大规模训练的不同场景需求。
在硬件层面,海光GPU支持模块化扩容与风冷、液冷多方案部署,8U训推服务器可支持8路主流GPU模组与24条DDR5内存,无需大规模改造即可实现算力升级。同济大学即将上线的千卡级算力集群,正是基于这一扩展能力打造的标杆案例,将为多学科高性能计算场景提供灵活支撑。
结语:以国产算力引擎赋能教育数字化转型
余哲在研讨会上强调,高校算力建设的核心难题不是“再买多少算力”,而是“怎么把能力发展成可执行、可复用、能经受压力的体系”。海光GPU算力服务的四大核心优势,恰恰精准破解了这一核心命题——信创合规筑牢安全根基,生态兼容降低适配成本,高并发性能扛住峰值压力,灵活扩展适配动态需求。
从余哲总结的行业痛点,到同济大学的合作实践,再到即将落地的千卡集群,海光正以“信创合规为基、生态兼容为桥、硬核性能为核、灵活扩展为翼”的全栈算力解决方案,推动高校AI从“能用”向“规模能用、安全好用”跨越。未来,海光将持续深耕国产算力研发,为教育、科研及各行业数字化转型提供自主可控、高效可靠的算力支撑,让国产GPU算力成为创新发展的核心引擎。
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