专访卢宇彤｜登顶全球的灵晟：走出中国超算自主新赛道

时隔九年，中国超算重回全球榜首。“灵晟”超级计算机的登顶，绝非一次简单的跑分胜利，而是中国超算从芯片单点突破迈向全栈体系自主的历史性跨越。

第67期全球超级计算机500强榜单在德国汉堡国际超算大会的颁奖仪式 来源：国家超级计算深圳中心

卢宇彤作为总设计师，跟记者分享十年换道、主动破局的超算故事。

卢宇彤参与深圳卫视《科学家请回答》节目拍摄

逆势换道，全世界都在堆GPU，“灵晟”为什么敢走全CPU新路？

记者：当前全球顶级E级超算，几乎清一色采用CPU+GPU堆加速卡的主流路线。“灵晟”却逆势采用全新的全CPU架构，当时团队内部是否存在技术路线争议？最终敢于大胆换道的核心原因是什么？

卢宇彤

每一代超算的技术路线选择，都不会盲目跟风，而是结合时代应用需求、技术实现能力做出的综合研判，这次“灵晟”的架构选择也一样。

很多人不知道，全球第一条CPU+GPU异构超算路线，正是我们天河团队在天河一号、天河二号时代率先开创、引领全球的。我们是这条主流赛道的开拓者，绝非不懂、不会这条路。

GPU擅长大规模矩阵计算，能快速拉高算力峰值，但存在天然短板：为了追求极致算力，牺牲了可编程性与通用适配能力。对科研人员来说，大量成熟的行业算法、科研软件想要移植到GPU平台，需要耗费极高的时间与人力成本，调试难度极大，大幅抬高了科研门槛。简单来说：GPU虽能实现极高峰值算力，但在复杂、多样的科学应用场景中往往面临显著的适配与移植挑战。

基于数十年超算研发与应用经验，我们预判了超智融合的行业大势：未来的顶级超算，必须同时兼顾高精度科学计算与低精度AI智能计算，既要高性能，也要高可用、高适配性。所以我们走出了一条全新的自主路径：保留传统CPU的通用、易用、适配性强的优势，同时将GPU的矩阵加速单元内嵌至CPU内核，实现架构革新。

记者：这条全新赛道，风险与难度极高，您作为总设计师最终拍板的底气来自哪里？

卢宇彤

这份底气，不是冒险赌运气，而是几十年技术积累、国家产业进步沉淀出的十足把握。

第一，是中国超算四十余年的技术积累。我们深耕超算领域，历经五代银河、两代天河，完整见证超算架构迭代升级，深谙行业应用痛点与技术瓶颈，具备突破固有赛道、开辟新路的专业判断力。

第二，是国产全产业链的成熟支撑。近些年，我国半导体、集成电路、高端工艺、核心产线实现跨越式升级，已经具备了高端超算芯片、高带宽内存、整机工程化的落地能力。

更关键的是，“灵晟”不是单一硬件的简单迭代，而是全栈软硬协同的体系化创新。从芯片架构设计之初，系统软件、编译环境、应用适配便同步研发、深度联动，围绕全新架构定制优化，真正实现性能、能效、实用性的全方位突破。

灵晟超级计算机

科研心法：要定跳起来才够得到的目标，难题才能出创新

记者：从五代“银河”、两代“天河”，再到今天登顶世界的“灵晟”，您亲历了中国超算十几代系统的迭代。每一次定下新系统的目标时，您会怎么把控难度？有没有担心过目标太高，最终落不了地？

卢宇彤

每一代系统刚定目标的时候，我都觉得“这不可能实现”。我的老师以前说过一句话，我一直记到现在：“定目标，就要选跳起来才能够得着的，而且要使劲跳才能够着的。”“灵晟”的目标也是一样——持续性能破2EFlops、50GFlops/W的能效比，放在项目启动的时候，都是看起来摸不到的高线。

现在很多年轻人容易求稳，选容易出成果、好发论文的方向，这当然无可厚非。但真正的原创突破，永远藏在难啃的硬骨头里。跟风走别人铺好的路，你走得再快，也永远只能跟在后面。敢于闯入无人区、挑战高难度，哪怕步履缓慢，才有机会跑出属于自己的独家赛道。

从单点突破到全栈自主：真正的科技底气

记者：现在大家聊全栈自主，很容易联想到“防卡脖子”。在您看来，实现全栈自主，除了安全层面的意义，更核心的价值是什么？是否只有掌握全链条技术，我们才能定义下一代超算的技术标准？

卢宇彤

我始终认为，全栈自主，本质是国家科技能力与综合实力的象征。安全只是底线，远不是它的全部价值。在国际环境平稳、全球分工顺畅的时候，依赖国际供应链确实是节约资源、快速出成果的捷径。哪怕只有设计和应用能力，依靠进口部件也能搭建超算系统。

但这条路的问题是，技术的主动权永远不在你手里，供应链一旦受限，研发节奏即刻停滞；行业主流路线如何迭代，我们只能被动跟随、永远追赶。全栈自主真正的价值，是把技术发展的主动权彻底握在自己手里。只有吃透了全链条的技术，我们才有资格按照自己的应用需求，去定义下一代超算的技术标准、架构方向和发展路径，而不是永远在别人的框架里做优化、补差距。

“灵晟”敢于放弃全球主流GPU路线、开辟全新全CPU超智融合赛道，正是全栈自主能力赋予的底气。如果我们没有全链条的把控力，根本不可能走出一条和全球主流完全不同的新路。

大国重器落地人间：超算藏在普通人的衣食住行里

记者：在很多人的固有印象里，超算是远在科研院所里的“大国重器”，听起来和普通人的日常生活没什么交集。您给我们介绍一下，超算具体是怎么渗透到我们衣食住行的方方面面的？

卢宇彤

大家平时对超算没有直接的感知很正常，但可以说，我们衣食住行的背后，早就处处有超算的身影。

先说大家每天都会用到的天气预报。这是超算最早、最基础的应用。精准预报的本质，是把预测区域的大气运动拆成无数细密的网格，用数值方程一步步推演出来。网格划得越细，预报精度就越高，但对应的计算量也会指数级增长。预报精度每提升一个量级，算力需求便同步升级一个量级。现在我们还把超算和AI结合，用历史观测数据和超算模拟结果训练气象大模型，进一步提升预报的速度和时效性。

再说说“穿”。现在很多轻薄透气的运动面料、防水防风的户外功能性服饰，核心研发环节并不在纺织车间，而在超算平台。我们会用超算模拟纤维的分子结构，调试不同的分子排布方式，去匹配想要的功能——要更轻、更透气，还是要更高的强度。不用先纺线织布做实体测试，先在超算里把最优的材料结构算出来，再落地到生产端。

然后是大家出行离不开的高铁、汽车、飞机等交通工具，在正式量产落地前，都要经过海量的性能测试。以前飞机设计靠风洞实验，吹一次成本极高、周期还很长；现在我们会把整机的完整模型搬到超算上，做全尺寸的数值模拟和数字孪生。在数字世界里把绝大多数问题都排查优化完，再去做实体实验。这样既能大幅压低研发成本、缩短周期，还能测试很多现实中很难复现的极端场景，安全性能也更有保障。

和每个人健康息息相关的医药领域，现在的新药筛选、疫苗研发，核心环节就是蛋白质分子结构的分析与预测。以前全靠实验室一遍遍做实验，周期长、成本高；现在用超算去模拟、筛选分子结构，能快速把成千上万的候选范围缩小到极少的几个，大幅缩短研发周期、降低试错成本。

以及畜牧业的良种基因选育、食品安全相关的基因分析，还有各行各业的工业仿真、数字孪生，底层都离不开超算的支撑。超算的核心优势，是万事皆可建模、万物皆可模拟。

很多人觉得超算离自己远，是因为它始终站在整个产业链的最前端，像一个前置的试错引擎：所有产品、技术在走进现实之前，先在超算的数字世界里反复推演、试错、优化，找到最优解之后再落地生产。最终的技术红利，都会一点点落到每一个人的日常生活里。

“灵晟”之名：藏在名字里的中国式浪漫

记者：很多观众第一次听到“灵晟”这个名字，都觉得既有科技感又有东方诗意，辨识度特别强。这个名字是怎么敲定的，背后藏着怎样的用心与寓意？

卢宇彤

这个名字是我最终拍板的！两个字各有讲究。这一代超算最核心的定位，就是原生适配AI能力，主打超算与智算深度融合的科学智能方向，“灵”字正好对应智能、灵动的特质，也契合我们用算力启智、赋能科研的初心。

第二个字我斟酌了很久，一直想找一个和“光明”相关的字。一方面我们的超算中心落地在深圳光明区，另一方面也寄望着中国超算的前路永远光明坦荡。“晟” 字本身就有光明兴盛之意，字形拆开来看，上面是“日”，寓意朝日初升、万事皆成；下面是“成”，既代表成事、成功，又和“胜利”的“胜”同音，是个自带好兆头的字。

灵，是智能的内核，是我们面向AI时代的技术底色；晟，是光明的前路，是我们对中国超算的期许。我们希望这台机器，既能以智能算力点亮科研的边界，也能带着中国超算一路向前——算力启智，前路光明，凡所奔赴，皆有所成。

终极使命：超算，拓展人类认知的边界

记者：超算能算天气、算药物、算材料，解决很多人类的难题。在您心里，超级计算机最终极的使命是帮人类突破什么？

卢宇彤

超算本质上就是人类探索世界的超级工具。它一方面集成了全球最顶尖的技术成果，是一个国家科技实力的集中体现。它的终极目标是用极致算力去支撑各领域的前沿探索，应对人类靠自身能力无法解决的极端挑战，一步步拓宽认知的边界。

概括来说，超算永远在攻克四类最具挑战性的问题：

一是极宏观的命题：大到宇宙演化、地球亿万年的地质与气候变迁，这些尺度远远超出人类的观测周期与感知范围，只有通过超算的数值模拟，才能推演规律、预判长期趋势。

二是极微观的世界：小到分子、原子的相互作用，蛋白质的折叠结构，生命的底层机理，这些肉眼不可见、常规实验难以精准捕捉的微观尺度，正是超算发挥价值的核心场域。

三是极端条件的场景：比如超高温、超高压、强辐射这类危险或难以复现的极端工况，实体实验不仅成本高昂、风险巨大，甚至根本无法实现。通过超算模拟，就能在数字世界中安全、高效地完成验证，获取关键数据。

四是极交叉的融合创新：超算没有学科壁垒，只要能建立数学模型，任何领域的问题都可以放到超算上推演。它能打通不同学科的边界，支撑跨领域的原创发现，这是单一实验工具很难做到的。

说到底，造最快的机器从不是终点，超算的终极使命，是让未知成为已知，让人类不断突破认知、探索自然、读懂世界。让更多未知变成已知，不断拓展人类认知的疆界。