海光全景 AI 算力亮剑:从 “云边端” 完整布局到 Token 时代的全栈突围
发布时间:2026-07-14来源:电子发烧友
电子发烧友网报道(文/ 吴子鹏)作为光合组织核心成员单位,海光信息在 2026 光合组织智能计算应用大会上,首次完整对外发布 “云边端” 一体化全景
AI
算力体系。公司围绕数据
中心
、边缘计算、工业端侧全场景布局国产 AI 算力,依托
CPU
+
DC
U 双芯战略、全精度技术路线与三层全栈软件体系,打通从底层芯片、开发软件到行业落地的全链条能力,为千行百业智能化、Token 产业化转型提供安全可控、易用高效的国产算力底座。
大会现场,海光信息总裁助理兼智能计算产品部总经理杜夏威表示,当前AI 应用正从简单
问答
生成向智能体、复杂多任务处理演进,Token 调用规模呈指数级增长。企业亟需可快速部署、稳定运行、持续降本的一体化算力平台,为此海光持续迭代优化 DCU 软件栈,打造串联 AI 芯片与产业应用的高效软件通道。
以全栈软件协同赋能产业Token化
海光DCU 已完成 GLM、DeepSeek、MiniMax、Kimi 等主流大模型适配优化,训练、推理、集群管理全链路效率持续提升,背后依托海光分层完善的 DCU 软件栈。杜夏威介绍,海光软件栈采用三层架构并保持高速迭代:
更快迁移:
依托海光DCU通用架构与全精度优势,DTK(异构计算平台)以完整成熟的计算库覆盖训练、推理、AI4S等全场景。同时推出统一异构
编程
工具包openDU,致力于与AI芯片厂商共建高效开放的软件栈生态标准,为
开发者
提供统一映射
接口
(UPTK)与环境。
更高性能:
DAS(
人工智能
基础软件系统)集成超2000个算子,支持100+主流AI工具,通过手动算子调优、编译优化等多重技术,充分发挥芯片算力,大幅提高训练与推理性能。
更强生态:
DAP(人工智能应用平台)内置知识库引擎、智能体编排引擎等高阶模块,搭配OpenDAS开源拓展套件与光源模型仓库,面向OEM、伙伴、客户深度开放,可便捷集成到各种AI平台,推动更多垂直智能体方案落地。
坚守全精度路线:做AI4S与AI4E长期技术布局者
针对AI for Science(AI4S)、AI for Engineering(AI4E)两大产业核心赛道,海光始终坚持全精度技术路线。在杜夏威看来,这不仅是差异化技术优势,更是贴合科研、工业业务底层需求的必然选择。
“AI 属于颠覆性技术,但产业落地无需全盘推翻原有生产与业务流程。” 杜夏威解释,科学仿真、工程数值计算领域天然存在
高精度
运算刚需。全精度架构的价值体现在全业务周期适配:在 AI 初步渗透阶段(传统数值计算占 80%、AI 算力占 20%),可完整承接混合负载;当 AI 成为核心算力(算力配比反转),既能充分释放新一代芯片 AI 加速能力,又完整保留高精度计算支撑,实现业务流程无断层全覆盖。
面向算力技术储备薄弱的高校、科研院所,海光依托完备软件生态屏蔽底层芯片复杂细节,将算力能力标准化封装。科研人员无需深耕底层算力技术,调用标准化工具即可完成
仿真
推演、大模型训练等工作,大幅降低高精度算力使用门槛。
CPU与DCU双芯联动,适配Agent时代算力新需求
AI 智能体(Agent)规模化落地正在重构算力需求结构,CPU 综合算力承载占比将持续提升。杜夏威判断,面向终端用户的 Agent 场景中,高负载 DCU 并非唯一算力载体,CPU 与生俱来的通用性与泛化能力将迎来全新应用空间。
海光长期坚定执行CPU+DCU 双芯发展战略。面向 Token 产业浪潮,公司持续优化 CPU 架构、指令集、资源调度与访存配比,强化 CPU 原生 AI 加速能力。未来算力分层格局将清晰分化:数据中心侧依靠 DCU 承载大规模重负载训练与推理;PC 工作站、
嵌入式
终端等用户侧依托 CPU 普及优势,实现 CPU 与 DCU 协同算力调度,拓宽 AI、智能体技术的开发者使用边界。
谈及国产AI 芯片赛道激烈竞争下的差异化壁垒,杜夏威归结为两大核心优势:一是国内海量产业场景提供的持续迭代试验场;二是长期稳定技术路线沉淀形成的生态飞轮效应。
“从早期选定 GP
GPU
通用并行架构,到长期坚持全精度技术路线,海光的核心技术方向从未动摇。” 杜夏威表示,长期稳定的技术路线持续积累用户资源、完善软件生态、培养开发者使用习惯,形成自我强化的正向生态飞轮。
针对下游算力需求持续爆发的现状,海光提前布局产能与供应链保障:一方面依托多年产业链深耕经验,深化上下游协同,提升整体交付效率;另一方面集团提前储备关键紧缺物料,同步推进国内供应链新技术落地,具备较强供应链风险抵御能力,可稳定匹配市场增量需求。
本次光合组织大会,海光信息完整展示全谱系算力产品,清晰传递公司发展路径:依托底层自研硬核
芯片技术
深度融合各行业场景,以自主可控算力底座驱动实体经济智能化转型升级。
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