维度网讯，6月25日，中国海光信息与中国同济大学正式签署战略合作协议，共同推出全国首个国产千卡工科智算平台。该平台以国产海光DCU为算力底座，采用超智融合架构，可同步承载高端计算与AI训练推理任务，主要面向工程仿真、智能建造等实体产业场景，目前已接入中国同济大学校级算力服务体系并投入使用。

这套平台的落地，重点不只是“千卡规模”，而是把国产算力直接放进工科科研和工程应用场景中。高校过去建设智算平台，更多面向通用AI训练、大模型推理或科研实验;本次平台明确面向AI4E(AI for Engineering)，也就是工程智能，强调为工程仿真、复杂结构计算、智能建造、城市基础设施、交通系统和制造系统等场景提供专用算力支撑。

海光DCU是该平台的核心计算单元。DCU面向高性能计算、人工智能和大规模并行计算任务，可支撑工程仿真中的矩阵计算、有限元分析、流体计算、模型训练和推理服务。对工科场景来说，算力平台不能只看单次峰值性能，还要兼顾科学计算、AI任务、工程软件生态、国产软硬件适配和长期稳定运行能力。

中国同济大学的学科场景为平台提供了明确应用方向。土木工程、交通运输、建筑规划、智能建造、汽车工程、城市治理等领域都需要大量高性能计算和AI模型支撑。大型桥梁结构仿真、城市交通流预测、建筑全生命周期管理、智能施工过程优化、复杂系统安全评估等任务，对算力规模、调度效率和数据处理能力都有较高要求。

平台采用超智融合架构，意味着传统高性能计算与AI计算不再被割裂成两套系统。工程仿真通常依赖高精度数值计算，AI训练推理则更依赖大规模并行算力和数据驱动模型。两类任务在同一平台上协同运行，可以让科研人员在统一环境中完成模型训练、仿真验证、结果分析和工程优化，减少跨平台迁移带来的成本。

海光信息总裁沙超群表示，这次合作是国产算力从AI4S(AI for Science)走向AI4E(AI for Engineering)落地的关键节点。AI4S更强调科学发现和基础研究，AI4E则直接面向工程设计、工程建设和产业现场。对于国产算力产业而言，能否进入真实工程场景，决定了平台价值是否停留在实验验证，还是能够真正服务产业升级。

全国首个国产千卡工科智算平台投入使用，也为高校算力建设提供了新的样本。它不是单纯采购一批算力卡，而是围绕工科教育、工程科研和产业协同形成平台化能力。学生和科研团队可以在校级算力体系中调用国产算力开展模型训练、仿真计算和工程验证，企业也有机会通过产学研合作把工程问题带入高校平台进行联合攻关。

随着AI从通用模型走向行业应用，算力平台需要更贴近具体产业场景。工程领域的数据结构复杂、仿真周期长、模型验证要求高，对软硬件协同提出更强要求。中国海光信息与中国同济大学推出国产千卡工科智算平台，标志着国产算力在高校工程科研和实体产业应用中进入规模化验证阶段。后续仍需关注平台在智能建造、工程仿真和更多AI4E场景中的实际使用效果，以及国产DCU生态对主流工程软件和AI框架的适配进展。

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