隨著人工智能技術向科學智能（AGI4S）深度演進，大模型正成為驅動科研范式革新、關鍵領域突破與產業(yè)升級的核心引擎。這就好比科研進入了 “高速時代”，傳統(tǒng)的單一計算架構就像普通公路，已經無法滿足海量科學計算與智能算力融合的需求，亟需從硬件、系統(tǒng)到平臺層面，構建全鏈路的AGI4S算力底座。

上海人工智能實驗室（上海AI實驗室）正加速構建面向AGI4S的一體化算力服務平臺。3月29日，在上海舉辦的第二屆浦江AI學術年會上，上海AI實驗室發(fā)布面向重大科學突破的“AGI for Science珠穆朗瑪計劃”（AGI4S珠穆朗瑪計劃），旨在構建“科學智能創(chuàng)新中樞”，在算力基座方面，推出了DeepLink超智融合平臺。該平臺通過與全國主流高性能計算、智算中心實現(xiàn)全面互聯(lián)互通，有效調度通算、智算與高性能計算等多元算力資源，從而打造“算力超級樞紐”；打通跨域網(wǎng)絡與存儲，打造極致性能的AGI4S基礎軟件棧，賦能科學問題加速解算，讓復雜科學問題的解算速度大幅提升；下一階段深度整合軟硬協(xié)同解決方案，加速材料、生物、化學等前沿領域的成果轉化。

由上海AI實驗室打造的DeepLink超智融合平臺以 “超智融合、統(tǒng)一接入、跨域調度、科研賦能” 為核心，通過硬件層的深度打通、調度層的智能編排與軟件棧的深度優(yōu)化，目標實現(xiàn)科學計算和智能計算體系重構，打造大規(guī)模科學算力平臺，加速科學發(fā)現(xiàn)進程，構建新型AGI4S算力生態(tài)。該平臺深度整合鯤鵬、昇騰算力基礎設施為核心硬件底座，為高性能計算與智算、通算的深度融合提供自主創(chuàng)新的高性能支撐。

破局算力困局，筑就融合新基

生成式AI迭代提速、量子計算加速落地、高端科研攻關不停步，各大領域的計算需求迎來系統(tǒng)性爆發(fā)。復雜任務對算力的要求早已跳出 “量夠不夠” 的單一維度，轉向多元化、高精度、大規(guī)模的綜合考驗。

反觀當下，以單一架構、分散運營為特征的傳統(tǒng)算力體系面臨四大核心割裂：算力資源分散，高性能計算集群與智算GPU集群各自獨立，難以統(tǒng)一編排；任務流程脫節(jié)，大模型訓練 / 推理與科學仿真協(xié)同效率低；數(shù)據(jù)資產碎片化，跨域數(shù)據(jù)流轉與調度成本高；異構適配性差，高性能計算與智算算子不兼容，混訓混推落地難。

這些痛點共同構成了制約科技創(chuàng)新的結構性瓶頸。市場的核心訴求已從單純堆砌算力，轉向追求更高效的組織、更智能的調度、更靈活的適配與更低的使用門檻。

瞄準這一核心需求，上海AI實驗室快速規(guī)劃并啟動DeepLink超智融合平臺建設，致力于打破高性能計算、智算與科研應用的壁壘，推動算力從分散供給走向統(tǒng)一編排、從資源堆疊走向能力服務、從人工驅動走向智能驅動，打造新時代算力新型基礎設施，為科研創(chuàng)新提速、為產業(yè)升級賦能。上海AI實驗室將鯤鵬、昇騰算力體系全面融入DeepLink平臺。依托鯤鵬眾核與高算力優(yōu)勢，為科學計算提供穩(wěn)定高效的通用算力支撐，保障數(shù)值模擬、數(shù)據(jù)處理與調度管控穩(wěn)定運行；借助昇騰在AI基礎軟硬件以及訓練推理全流程上的深度優(yōu)化，實現(xiàn)大模型等AI任務的高效協(xié)同加速。平臺構建“高性能計算+智算+通算”的雙向協(xié)同模式，服務于量子化學、材料結構設計、分子模擬等多場景的AI大模型與科學計算應用融合計算，為 AGI4S提供自主創(chuàng)新、高效協(xié)同的算力底座。

硬核技術筑基，

領跑融合算力新賽道

上海AI實驗室的DeepLink超智融合平臺圍繞跨域算力整合、異構任務加速和新型計算架構演進，形成了從平臺、系統(tǒng)到硬件的完整技術閉環(huán)，并進一步面向AGI for Science場景構建科學智能體的運行底座。

全維度打通，實現(xiàn)一體化協(xié)同

超智融合的本質并非簡單的算力疊加，而是實現(xiàn)超級計算（高性能計算）與智能計算（智算）的深度協(xié)同與一體化。以上海AI實驗室的 DeepLink平臺為載體，一方面整合高性能計算與AI異構算力體系，實現(xiàn)跨集群、跨節(jié)點、跨架構的統(tǒng)一納管與調度；另一方面推動AI大模型技術與科學計算、分子模擬、量子化學等場景的融合，構建 “高性能計算支撐智算、智算賦能高性能計算” 的雙向協(xié)同模式，最終形成服務于科學智能（AGI4S）的一體化計算基礎設施。

上海AI實驗室的 DeepLink平臺通過超智融合技術突破，計劃解決超智算力 “融不起來、用不起來、管不起來” 的痛點，在平臺編排和調度層面聚焦以下核心工作：

1異構算力的統(tǒng)一調度：實現(xiàn)高性能計算與智算資源的統(tǒng)一接入與基礎調度，完成跨域通信與數(shù)據(jù)流轉的基礎架構建設。

2跨域任務的智能編排：依托資源編排與調度模塊，構建跨中心元調度與編排體系，將復雜科學任務從傳統(tǒng)Job模式重構為 “階段 — 算子” 結構，以函數(shù)服務形式對外提供，完成復雜任務的拆解與串并行編排，實現(xiàn)AI與科學計算任務的深度融合。

3全生命周期資產管控：借助資產任務管理與運維檢測體系，建立統(tǒng)一的資源描述與狀態(tài)感知機制，實現(xiàn)對模型、數(shù)據(jù)與計算任務的統(tǒng)一管控。

4大規(guī)模Agent協(xié)同運行：通過大規(guī)模Agent與大模型的協(xié)同運行，賦能前沿科研領域的端到端智能計算。

5數(shù)據(jù)計算協(xié)同：結合跨中心數(shù)據(jù)湖與近存計算能力，降低數(shù)據(jù)搬移成本，形成調度——執(zhí)行——數(shù)據(jù)閉環(huán)優(yōu)化體系。

目前，DeepLink超智融合平臺已在量子模擬、材料設計等科學場景中形成實際支撐能力，驗證了其在科學數(shù)據(jù)處理、模型推理和復雜科研流程加速中的應用價值。

智繪算力藍圖，賦能科研未來

面向前沿科研縱深發(fā)展，DeepLink超智融合平臺將持續(xù)攻堅技術壁壘，后續(xù)演進路線：

1. 超智任務融合：突破高性能計算/智算異構算子編譯、統(tǒng)一推理引擎等核心技術，構建Agent驅動的超智仿真框架，推出特定科研場景的工作流算模板，實現(xiàn)大模型訓練/推理與科學作業(yè)任務的協(xié)同編排。

2. 應用融合階段：整合科研應用平臺，完善跨域數(shù)據(jù)湖與分級存儲能力，打造開放的超智融合生態(tài)社區(qū)。

3. 全域智能階段：實現(xiàn)超智算力的自感知、自調度、自優(yōu)化，依托大規(guī)模Agent與科學智能大模型，賦能航空航天、生物醫(yī)藥、材料科學等前沿科研領域的端到端智能計算，成為支撐國家級科學研究的核心算力基礎設施。

未來，該平臺將全力夯實超智融合科學算力基座，搭建高性能 AGI4S計算基礎軟件棧。全方位縮短科研周期，加速科學發(fā)現(xiàn)進程，助力科研成果落地，致力于讓超值融合平臺普惠科研、驅動創(chuàng)新，成為自主創(chuàng)新科學智能升級的核心引擎。上海AI實驗室將以 DeepLink超智融合平臺 + 鯤鵬、昇騰算力，共同打造AGI4S時代的AI基礎設施新標桿。