基于用户视角精准选型 北京超算锻造“算力基座”

□ 本报记者 徐建华

实习记者 徐雅臣

“作为人工智能的‘发动机’和核心驱动力，算力逐渐成为稀缺资源和竞争新高地，实现AI算力的高效利用与精准调配成为亟待解决的问题。”近日，北京超级云计算中心（以下简称“北京超算”）首席技术官甄亚楠在接受中国质量报记者采访时表示，在破解算力“供不上、用不起”问题上，北京超算正为用户精准匹配算力资源，构建更开放、高效和灵活的算力平台及生态系统，让算力资源的获取、调度和使用更便捷，高效破解部分算力难题。

大模型训练是典型的大规模超算应用，具有异构计算、大规模并行计算等特征，在当下算力需求爆发的时代，实现算力资源最大化利用成为关键。甄亚楠介绍说，北京超算推出按需构建算力资源的创新模式，通过算力租赁，让用户依据业务需求获取弹性计算资源，完成大规模计算任务。用户只需按照实际使用的计算量与时间支付，可大幅降低运营成本，提升业务运行中的利用效率。

同时，为最大化利用算力资源，北京超算采用超算架构模式构建智算资源，整合国内各大算力中心资源，借助成熟算力网络调度，满足大规模训练的海量算力需求。例如，某科研机构将大模型训练时间从数月缩短至数周，切实帮助用户降本增效。

作为2025全球数字经济大会重要活动“首发首秀”的参与者，北京超算在大会上发布了汇集40多个主流大模型的MaaS平台。一位AI产业链企业负责人表示，通过该平台能一站式获取所需大模型服务，企业无需自行购置硬件和部署AI模型，只需简单集成与调用，节省大量人力成本，大幅缩短产品开发周期和市场投放时间。

据甄亚楠介绍，MaaS平台不仅集成了DeepSeek全系列模型，还整合了智谱GLM、Qwen、ERNIE-4.5等国产优秀模型。这种多元化模型选择使民营企业能根据自身业务需求和算力预算，灵活选用最适合的AI能力，无需从零开始训练大模型，大幅节省研发投入和时间成本。

MaaS平台强大的性能得益于背后的算力支撑体系。北京超算拥有万卡级GPU集群，涵盖主流加速卡和国产自主芯片，通过智能调度系统实现算力资源的动态分配与高效利用。甄亚楠介绍说，这种强大的算力基础设施，能保证企业在进行大规模模型训练或复杂推理任务时，获得稳定、高性能的计算支持。

“算力如同基石般支撑着人工智能不断前进。”甄亚楠说。据了解，2020年至2024年，北京超算连续5年荣获中国HPC TOP100“通用CPU算力性能第一名”；2023年6月，成为《北京市人工智能产业创新合作伙伴计划》首批算力伙伴；2024年荣获世界人工智能算力性能 AIPerf 500大模型训练算力性能、AI推理延迟性能双榜单第一名。