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國(guó)內(nèi)首個(gè)量超融合計(jì)算中心投運(yùn) 量子 + AI 異構(gòu)算力突破傳統(tǒng)極限


發(fā)布時(shí)間:2026-04-02


2026 年 1 月,合肥量超融合計(jì)算中心正式上線運(yùn)行,依托 “巢湖明月” 超級(jí)計(jì)算機(jī),集成 2 臺(tái) 180 + 比特超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)、1 臺(tái) 12 比特離子阱量子計(jì)算機(jī)與 12PFlops 經(jīng)典超算集群,建成我國(guó)首個(gè)本地化部署、支持多技術(shù)路線的量子 + AI 混合數(shù)據(jù)中心合肥市數(shù)據(jù)資源管理局。這一里程碑式布局,打破經(jīng)典計(jì)算算力瓶頸,以異構(gòu)協(xié)同架構(gòu)實(shí)現(xiàn)算力效率與應(yīng)用邊界的雙重突破,標(biāo)志著我國(guó)算力基礎(chǔ)設(shè)施正式邁入 “量子 - 經(jīng)典融合” 新時(shí)代安徽省科學(xué)技術(shù)廳



一、傳統(tǒng)算力的終極邊界:AI 與復(fù)雜場(chǎng)景的雙重桎梏

當(dāng)前主流數(shù)據(jù)中心以 CPU/GPU 集群為核心,雖支撐了 AI 大模型訓(xùn)練、超算模擬等核心場(chǎng)景,卻逐漸面臨三大不可逾越的瓶頸。
其一,算力增長(zhǎng)與模型需求的錯(cuò)配。AI 模型參數(shù)以指數(shù)級(jí)擴(kuò)張,經(jīng)典芯片制程逼近物理極限,摩爾定律失效,單一 GPU 集群難以滿足千億級(jí)參數(shù)模型的高效訓(xùn)練與實(shí)時(shí)推理需求。
其二,特定場(chǎng)景的算力效率低下。組合優(yōu)化、量子模擬、概率推理等 NP 難問(wèn)題,經(jīng)典計(jì)算需以指數(shù)級(jí)時(shí)間成本求解,算力資源被無(wú)效消耗拖慢產(chǎn)業(yè)進(jìn)程。
其三,能耗與算力的矛盾加劇。超大規(guī)模經(jīng)典集群運(yùn)行功耗居高不下,既增加運(yùn)營(yíng)成本,也與綠色算力發(fā)展趨勢(shì)相悖。

在此背景下,量子計(jì)算憑借量子比特的疊加與糾纏特性,在特定任務(wù)中展現(xiàn)出多項(xiàng)式時(shí)間級(jí)加速能力,與 AI 技術(shù)的深度融合成為突破算力極限的必然選擇。


二、量超融合核心架構(gòu):從 “物理拼接” 到 “智能協(xié)同”

合肥量超融合計(jì)算中心的核心突破,在于構(gòu)建了 **“量子 - 經(jīng)典異構(gòu)深度融合” 全棧體系 **,而非量子與經(jīng)典硬件的簡(jiǎn)單疊加,實(shí)現(xiàn)從底層硬件到上層軟件的全鏈路協(xié)同。

1. 硬件層:多技術(shù)路線量子算力矩陣

中心配置形成我國(guó)當(dāng)前最完整的量子算力矩陣,實(shí)現(xiàn)超導(dǎo)與離子阱兩大主流技術(shù)路線同臺(tái)部署:
  • 超導(dǎo)量子計(jì)算單元:2 臺(tái) 180 + 比特超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)(其中一臺(tái)達(dá) 200 比特),核心部件自主研發(fā),具備高并行計(jì)算能力,適配量子機(jī)器學(xué)習(xí)、量子化學(xué)模擬等場(chǎng)景微博
  • 離子阱量子計(jì)算單元:1 臺(tái) 12 比特離子阱量子計(jì)算機(jī),以高精度計(jì)算優(yōu)勢(shì),主攻量子精密測(cè)量、復(fù)雜邏輯推理等場(chǎng)景;
  • 經(jīng)典算力底座:“巢湖明月” 超級(jí)計(jì)算機(jī)提供 12PFlops 持續(xù)算力,承接通用 AI 訓(xùn)練、數(shù)據(jù)預(yù)處理、任務(wù)調(diào)度等經(jīng)典計(jì)算負(fù)載,保障混合架構(gòu)的穩(wěn)定性與兼容性合肥市數(shù)據(jù)資源管理局
    高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)量子處理單元(QPU)與經(jīng)典計(jì)算單元(CPU/GPU)低延遲互通,打破 “計(jì)算墻”,為異構(gòu)協(xié)同奠定硬件基礎(chǔ)。

2. 軟件層:量超融合系統(tǒng)的核心中樞

中心自主研發(fā)量超融合系統(tǒng),涵蓋底層操作系統(tǒng)、量子 AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái)、動(dòng)態(tài)調(diào)度框架三大核心模塊:
  • 底層操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)量子與經(jīng)典硬件的統(tǒng)一管理,屏蔽底層硬件差異,為上層應(yīng)用提供標(biāo)準(zhǔn)化接口;
  • 量子 AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái)集成 20 余種量子算法庫(kù)與主流 AI 框架,支持開(kāi)發(fā)者快速構(gòu)建混合算力應(yīng)用,降低技術(shù)門(mén)檻;

  • 動(dòng)態(tài)調(diào)度框架基于任務(wù)特性智能分配算力:QPU 負(fù)責(zé)高維優(yōu)化、量子模擬、概率計(jì)算等專屬任務(wù),GPU 承接通用并行計(jì)算、數(shù)據(jù)搬運(yùn)、梯度計(jì)算,CPU 負(fù)責(zé)控制流與任務(wù)編排,實(shí)現(xiàn)算力資源的最優(yōu)配置。

三、算力突破:效率與能耗的雙重躍升

經(jīng)實(shí)測(cè),量超融合架構(gòu)在核心場(chǎng)景中展現(xiàn)出對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的壓倒性優(yōu)勢(shì),算力效率與能耗表現(xiàn)均突破傳統(tǒng)極限。

1. 核心任務(wù)算力效率

  • 組合優(yōu)化場(chǎng)景:在金融投資組合優(yōu)化、物流路徑規(guī)劃等 NP 難問(wèn)題中,相比傳統(tǒng) GPU 集群,量超融合架構(gòu)計(jì)算效率提升300% 以上,部分復(fù)雜任務(wù)求解時(shí)間從小時(shí)級(jí)縮短至分鐘級(jí);
  • 量子模擬場(chǎng)景:藥物分子構(gòu)象預(yù)測(cè)、新材料電子結(jié)構(gòu)模擬等量子相關(guān)任務(wù),算力提升達(dá)500%,解決了經(jīng)典計(jì)算在量子系統(tǒng)模擬中的 “指數(shù)墻” 問(wèn)題;
  • AI 大模型推理:針對(duì)千億級(jí)參數(shù)模型的實(shí)時(shí)推理,混合架構(gòu)通過(guò)量子 - 經(jīng)典協(xié)同,推理延遲降低40%,單位算力處理能力提升250%

2. 能耗與穩(wěn)定性優(yōu)化

傳統(tǒng)超大規(guī)模 GPU 集群運(yùn)行功耗普遍超過(guò)兆瓦級(jí),而量超融合中心依托低功耗量子硬件與智能調(diào)度,單任務(wù)平均功耗下降 18%;同時(shí),高速互聯(lián)與冗余設(shè)計(jì)使故障切換時(shí)間縮短至30 秒以內(nèi),保障核心業(yè)務(wù)連續(xù)運(yùn)行。


四、落地應(yīng)用:賦能高端產(chǎn)業(yè)的算力新引擎

合肥量超融合計(jì)算中心已面向生物醫(yī)藥、金融風(fēng)控、新材料研發(fā)、氣象預(yù)測(cè)等關(guān)鍵領(lǐng)域開(kāi)放服務(wù),成為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級(jí)的核心算力支撐。

1. 生物醫(yī)藥:加速創(chuàng)新藥研發(fā)周期

中心通過(guò)量子模擬與 AI 藥物設(shè)計(jì)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)藥物分子篩選、蛋白質(zhì)折疊模擬的高效運(yùn)算,已與多家藥企合作,將創(chuàng)新藥研發(fā)周期縮短 30% 以上,大幅降低研發(fā)成本與時(shí)間投入。

2. 金融風(fēng)控:提升風(fēng)險(xiǎn)量化能力

針對(duì)投資組合優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖策略計(jì)算等核心場(chǎng)景,量超架構(gòu)快速完成海量數(shù)據(jù)的概率建模與優(yōu)化求解,幫助金融機(jī)構(gòu)精準(zhǔn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn),提升投資收益穩(wěn)定性,交易決策效率提升200%

3. 新材料研發(fā):突破材料設(shè)計(jì)瓶頸

在新能源材料、半導(dǎo)體材料的量子級(jí)模擬中,中心精準(zhǔn)預(yù)測(cè)材料微觀結(jié)構(gòu)與性能,加速高性能材料的研發(fā)進(jìn)程,為半導(dǎo)體、新能源等戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)提供核心技術(shù)支撐。

4. 氣象與氣候預(yù)測(cè):提升預(yù)報(bào)精度

結(jié)合量子計(jì)算的高維數(shù)據(jù)處理能力與 AI 的時(shí)空預(yù)測(cè)模型,中心實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的極端天氣預(yù)警與長(zhǎng)期氣候趨勢(shì)預(yù)測(cè),為防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供可靠數(shù)據(jù)支持


五、行業(yè)意義:重構(gòu)算力基礎(chǔ)設(shè)施的未來(lái)范式

合肥量超融合計(jì)算中心的投運(yùn),不僅是我國(guó)量子計(jì)算產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵一步,更對(duì)全球算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有里程碑意義安徽省科學(xué)技術(shù)廳
  1. 算力范式變革:打破 “經(jīng)典計(jì)算為主、量子計(jì)算為輔” 的傳統(tǒng)認(rèn)知,確立量子 - 經(jīng)典異構(gòu)協(xié)同為下一代算力基礎(chǔ)設(shè)施的核心架構(gòu),推動(dòng)算力產(chǎn)業(yè)從 “單一加速” 向 “多元融合” 轉(zhuǎn)型;
  2. 量子技術(shù)落地:實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算從實(shí)驗(yàn)室到商用數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵跨越,驗(yàn)證了多技術(shù)路線量子硬件與經(jīng)典集群融合的可行性,為后續(xù)量子算力規(guī)模化部署提供實(shí)踐樣本安徽省科學(xué)技術(shù)廳
  3. AI 算力升級(jí):突破 AI 大模型訓(xùn)練與復(fù)雜場(chǎng)景推理的算力瓶頸,為通用人工智能、智能制造等領(lǐng)域的發(fā)展奠定算力基礎(chǔ),加速 AI 技術(shù)從 “感知智能” 向 “認(rèn)知智能” 進(jìn)階;
  4. 產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壁壘:憑借自主可控的量子硬件與融合軟件體系,我國(guó)在全球量子算力競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢(shì),為高端制造、生物醫(yī)藥等戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)提供核心技術(shù)保障,提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)全球競(jìng)爭(zhēng)力微博

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