全球最强超算，易主了！
中山大学教授带队、深圳制造的灵晟超级计算机，刚刚登顶全球超算 TOP500 榜单，打破了西方近十年的垄断地位。
更让人惊诧的是，这个 TOP1 超算，含英伟达量为 0，甚至一块 GPU 也没用。
在超过 2EFlops 的超算系统中，独一无二，惊诧友邦。
△来源：中山大学计算机学院官微
具体来说，灵晟采用了自主可控的纯 CPU 架构，CPU 芯片、存储架构和高速互连网络全部自研。
图灵奖得主 Jack Dongarra 评价，灵晟是" AI4S 新型架构的希望之光"，将重新划定全球算力竞争格局。
0GPU 含量，全链路自主可控
灵晟没有使用一块 GPU，这在今天的超算领域几乎是一个异类。
El Capitan、Frontier、Aurora ……当前 TOP500 前列的 E 级超算，无一例外都依赖 GPU 提供主要算力。
GPU 擅长大规模并行计算，是过去十年超算性能跃升的核心驱动力。
但灵晟选择了一条完全不同的路——Online Acceleration 全 CPU 架构，而且芯片、互连、存储、操作系统到上层软件，全部自研。
灵晟的核心处理器是自研的LX2 芯片。
LX2 基于 Armv9 指令集，每颗 LX2 集成 304 个核心，主频 1.55GHz，整机共部署约 1379 万核。
LX2 并不是一颗传统意义上的通用 CPU，其内部集成了 AI 矩阵加速单元，原生支持 FP64、FP32、BF16、FP16、INT8 多种精度格式，将矩阵加速能力直接内嵌进了 CPU。
官方表示，灵晟在混合精度与稀疏 / 稠密矩阵计算等关键指标上，已超越传统 CPU+GPU 异构架构。
LX2 的内存架构同样是灵晟的亮点。
灵晟是首款集成国产 HBM 的超算系统，每颗 LX2 片上都搭载了 32GB 国产 HBM，内存带宽达 4TB/s，同时搭配最高 256GB 的外部 DDR5 内存，兼顾带宽与容量。
相比传统 CPU，灵晟的内存带宽提升了 10 倍。
△来源：国家超级计算深圳中心
网络层面，灵晟采用自主设计的灵启高速互连网络，支持 200 万个端口、10 万节点的超大规模组网，节点间带宽达 1.6Tb/s。
在软件层面，灵晟运行的是阿里巴巴基于 RHEL 开发的 Anolis OS 8.9，并配套自研全栈软件，将灵晟的底层硬件能力以可编程、可优化的方式开放给上层应用。
散热方面，灵晟首创 100% 全液冷散热机柜，整机功耗 42.2MW，能效比达 52.07GFlops/W，在 Green500 能效榜上排名第 50 位。
灵晟能靠纯 CPU 架构在双精度浮点性能上登顶 TOP500，并同步拿下 HPCG 榜单第一，证明了全 CPU 路线在传统科学计算场景下的可行性。
△来源：国家超级计算深圳中心
而将 AI 矩阵加速单元直接内嵌进 CPU 的设计思路，也让灵晟天然具备承载 HPC 与 AI 融合计算的潜力。
在大规模并行环境下，灵晟的平均扩展效率达 84.4%，全系统可调度核心数超过千万。
9 年，中国超算重返世界之巅
灵晟的夺冠意味着，时隔九年，中国超算重回 TOP500 榜首；上一次登顶，还是 2017 年的神威 · 太湖之光。
而且灵晟此次以全国产自主架构直接夺冠，给外界带来的关注也不止于性能数字。
灵晟是全球首台纯 CPU 架构突破 2EFlops 的超算系统，打破了 E 级算力必须依赖 GPU 的行业惯例。
超算行业里，GPU 的统治地位由来已久。
过去十年，随着并行计算需求的爆发式增长，GPU 逐渐取代 CPU 成为超算系统的核心算力来源。
据英伟达官方披露，在本届 ISC2026 发布的 TOP500 榜单中，英伟达技术支撑的超算系统数量已超过 400 台，占 TOP500 总数的 81%。
当前 TOP500 前列的 E 级超算—— El Capitan、Frontier、Aurora ——无一例外都以 GPU 作为核心算力引擎。
GPU 在超算领域的渗透，也让英伟达成为全球算力基础设施中几乎不可绕过的一环。
AI 时代的到来，也进一步强化了这一格局。
大模型训练对 GPU 的需求，让英伟达的超算地位与 AI 产业深度绑定，形成了更难被撼动的生态壁垒。
灵晟的出现，是这个格局中罕见的异数。
图灵奖得主 Jack Dongarra 在颁奖现场评价，灵晟让世界看到了超算通向 AI4Science 新型系统架构的希望之光。
在 HPCG 榜单上，灵晟同步登顶，绩达 22 PFLOPS，进一步印证了灵晟在传统科学计算场景下的综合实力。
灵晟的总设计师、国家超算深圳中心主任、中山大学教授卢宇彤，与这个领域的渊源可以追溯到更早。
2013 年至 2015 年，卢宇彤以天河二号副总设计师的身份，六次站上全球超算最高领奖台，见证了天河二号创下的六连冠纪录。
时隔十一年，卢宇彤再度登台领奖，灵晟接续了天河二号的历史。
△来源：国家超级计算深圳中心
性能之外，灵晟的实际应用已在多个科学领域展开。
AI for Science（AI4S），正在成为超算领域最受关注的前沿方向。
从 AlphaFold 预测蛋白质结构，到大规模气候模型、药物分子筛选、材料性质预测，AI 与传统科学计算的融合正在加速重塑各个基础学科的研究范式。
这对超算系统提出了新的要求，不仅要跑得快，还要能同时承载高精度科学模拟与大规模 AI 训练两类截然不同的计算任务。
现有的 GPU 加速架构在 AI 训练上表现出色，但在两种计算模式的深度融合上，仍存在架构层面的天然割裂。
灵晟的出现，很好地弥补了这个不足。
自灵晟系统部署以来，灵支撑大气海洋、工程仿真、材料科学、药物发现、脑科学、科学 AI、大模型推理等方向的计算任务。
面向科学、工程、产业各领域的大规模应用需求，灵晟提供了多学科、全流程、多精度融合的科学智能应用平台，并已形成世界级应用成果。
参考链接：
[ 1 ] https://mp.weixin.qq.com/s/1wzSE-f3s47abkXGKbrbtw
[ 2 ] https://mp.weixin.qq.com/s/NzNYNqaoEizPmVhkKLI0Qw
[ 3 ] https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/chinas-lineshine-supercomputer-dethrones-us-el-capitan-secures-first-place-in-top-500-list-f
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