當前，乘“東數西算”東風，各地數據中心建設如火如荼；ChatGPT引爆智能算力需求，數據、算法和算力成為行業熱點話題；眾多廠商紛紛入局算力市場，助推算力經濟奔赴萬億級藍海……算力作為數字經濟時代的重要生產要素，發揮著越來越重要的作用。

算力需求日益增長，如何多快好省地獲取算力、使用算力逐漸成為行業關注的焦點。就目前來看，應對大規模算力需求，以計算能力強悍著稱的超算即“超級計算機”提供了可行思路；兼顧成本考慮實現企業降本增效，借助互聯網將算力資源共享給有計算需求用戶的江南JNSport体育計算服務備受行業青睞。

聚焦當前超算算力發展現狀如何？超算算力服務有哪些落地場景？實際應用效果如何？對接大規模算力需求，超算算力如何與智能算力一起共謀產業發展未來？

帶著這些疑問，近日，通信世界全媒體記者專訪了北京江南JNSport体育計算中心（以下簡稱“北京超算”）技術總監甄亞楠。

北京江南JNSport体育計算中心技術總監甄亞楠受訪

算力賦能！江南JNSport体育計算由“可用”走向“好用”

不再令人望而卻步，超算算力已逐漸“飛入尋常百姓家”。隨著各地方政府與社會資本支持的超算中心興起，超算算力已從原來有限的科研領域拓展到更為廣闊的商業應用中。甄亞楠表示，當前超算領域云化勢頭強勁，通用超算云化需求旺盛，具有很大的發展空間。

深耕通用超算領域，北京超算通過自建資源目前已初步形成全國一體化超算算力布局，并且通過創新云化超算服務模式，搭建基于互聯網絡的全棧式運營服務平臺，逐漸實現了江南JNSport体育計算從“可用”邁向“好用”。值得一提的是，2022年北京超算蟬聯HPC TOP100榜單，榮獲通用CPU算力第一。

不僅如此，借助按需擴容的建設模式，北京超算不斷擴容算力資源，目前已經擁有國內最大的通用算力資源池，可以提供覆蓋超算以及人工智能計算的服務能力，有效推動超算算力賦能。

超算算力惠及各行各業固然可喜，但其面臨的問題也不可忽略。“由于各個超算中心算力資源配置不同，應用軟件不同，用戶對計算效率要求也各不相同，因此用戶在使用時往往遇到算力資源選型困難、性能移植部署困難以及技術獲取服務困難等各類問題。”甄亞楠介紹道。

對此，甄亞楠指出，北京超算從算力資源建設角度入手，綜合考慮不同應用場景下各類算力資源及應用計算性能表現，通過精細化分析來選取更適合于用戶的應用程序。同時，提供包括算力資源定制、網絡資源定制、存儲資源定制的一系列定制化算力服務，解決各類問題，提升算力服務水平。

保穩供應鏈！拓展國產工業軟件應用前景

近日，信通院發布的《2022年中國云計算發展指數》指出，我國云計算應用已從互聯網拓展至政務、金融、工業、醫療、交通等傳統行業，而且在行業政策推動下，企業上云用云積極性將大幅度提高。

莫愁前路無知己，助力國產軟件上云推廣也是北京超算一直在做的事情。北京超算打造的行業云集成API無縫融合SaaS系統，可以提供包含算力資源、平臺應用到市場推廣三位一體的軟件SaaS化解決方案，助力國產軟件的應用推廣與SaaS化。在國產工業軟件方面，北京超算已在教育科研、人工智能、智能制造、材料模擬、流體力學、生命科學等多個領域進行部署。

甄亞楠介紹，國產工業軟件云化后，用戶通過互聯網即可第一時間獲取相關軟件最新功能，隨著軟件開發迭代發展，云化服務模式也可開拓更多部署環境，提供更多推廣環境，有助于加快產業數字化進程。此外，整個環節都基于自身平臺系統可以實現軟件從云化到應用推廣全流程可控，滿足供應鏈安全之余，還能及時將相關軟件匹配推廣至產業鏈上下游，有助于實現智能供應鏈協同。

從算力資源角度來看，北京超算除了引進通用算力資源之外，還引入了國產算力資源，成功打造了國內最大的通用算力資源池，在保障用戶算力需求的同時，支撐國產算力資源替代，保障算力供應鏈安全。

從軟件部署角度來看，北京超算積極在平臺上部署國產工業軟件，目前已對接了超30種國產工業軟件，行業領域覆蓋材料、航空航天、工業仿真等細分領域并進行推廣。通過將國產算力資源帶入到國產應用軟件生產和研發的關鍵環節，保障軟件供應鏈安全。

共謀新發展！攜手智能計算打造算力服務新生態

回顧當前行業發展，算力深度融入千行百業，助推各行業領域完成數字化轉型；人工智能發展帶動數據流量增長，使得智能計算規模激增。未來超算算力發展方向一定不是向單一化發展，而是結合算力需求的與時俱進式發展。

置身智能計算洶涌澎湃的“浪潮”之中，北京超算已經站穩腳跟。甄亞楠介紹，自2020年開始，北京超算就開始提供人工智能算力服務，目前已經在平臺上部署了一些常用的深度學習框架。

在人工智能場景中，北京超算一方面建設以GPU或加速卡為代表的算力資源，幫助加速科學計算以及人工智能計算結果生成。另一方面，面向推理場景，北京超算通過建設大量基于云計算的云主機資源，幫助用戶順利開展在線推理業務。

與此同時，針對ChatGPT一類的大語言模型，考慮到其強勁的算力需求以及預訓練模型的數據處理需要，北京超算積極尋求與國內頂尖研究機構的合作，通過集成部署通用框架以及對應研究機構的應用程序來滿足算力需要。

時不我待，只爭朝夕。談及智能計算“狂飆”下的算力市場未來，甄亞楠表示，北京超算將立足于通用超算服務，提供算力資源，打造平臺級服務，為行業發展營造更好更快更強的計算環境，與行業伙伴一起共建算力服務行業新生態。