英特尔携手联想，共筑暨南大学智算新未来

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在AI驱动科研创新的新时代，英特尔®至强®6处理器以“六边形战士”之姿，全面赋能高校智算平台。作为全球AI智算基础设施的核心算力引擎，至强®6不仅在核心数、内存带宽与I/O通道上实现代际跃升，更通过内置AMX加速引擎与TDX可信执行环境，为数据密集型科研与多租户教学场景提供坚实的算力底座与安全保障。暨南大学此次携手英特尔与联想，正是基于至强®6构建起高效、可靠、可扩展的智算中枢，为全校科研创新与教学实践注入强劲动能。
% ]+ F/ ]3 a# T& \0 a, w暨南大学，这所承载着中华文化远播重任的高等学府，其校名“暨南”二字便源于此，寓意面向南洋，将中华文化传播至五洲四海。
作为由中央统战部、教育部、广东省人民政府共建的国家“双一流”建设高校，暨南大学不仅是海外华裔及港澳台地区学生报考深造的首选之地，更是国内规模最大的港澳台侨高素质人才培养基地。随着人工智能、大数据等技术的飞速发展，暨南大学携手英特尔与联想，共同打造高校智算新标杆，开启科研与教学的新篇章。
01 AI算力挑战与基础设施升级需求
暨南大学在AI算力基础设施的应用上，主要聚焦于科研创新与教学实践两大核心领域。在科研方面，AI驱动的大数据处理与复杂模型训练，如材料科学模拟等，对高性能算力提出了迫切需求。这些领域的研究不仅需要处理海量数据，还需进行高复杂度的计算任务，以加速实验进程和科研项目进展。同时，算力的提升也是促进学生和教师在AI领域实践与研究，拓展其探索和创新能力的重要保障。
然而，暨南大学在AI算力基础设施建设和应用过程中，面临着诸多挑战：
. d1 h$ J. ]; o4 d* y# `算力不足：大规模、高复杂度的计算任务需要更强大的算力支撑，而现有算力难以满足日益增长的高性能计算需求；
数据存储与管理难题：海量科研数据的存储、备份和长期保存成为巨大挑战；
资源调度与利用率低：高校智算平台服务于多个科研团队，资源分配不均，导致部分资源闲置而其他团队排队等待。
+ Q. M$ m3 T& K. n4 f( b: V6 c8 o为解决这些问题，暨南大学决定与联想和英特尔携手，共同应对AI算力挑战。
02 英特尔与联想强强联合构建高性能智算平台
英特尔作为全球领先的半导体技术提供商，其英特尔® 至强® 可扩展处理器，以其卓越的性能、丰富的功能和广泛的生态，成为众多智算中心的首选算力平台。而联想在高校HPC建设上拥有非常成功的经验。
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  O! L* W! m" T5 B- u+ t! z3 t6 n经过全面评估，暨南大学选择与英特尔和联想合作，部署基于英特尔® 至强® 可扩展处理器（第四代、第五代）的智算解决方案。该方案采用“算力+存储+调度”三位一体设计：
$ W7 i& a8 Q6 f$ i  `强大的算力支撑：通过部署4台联想问天 WA 7780 G3和12台联想问天 WA 5480 GPU服务器，搭载L20/H20和A10等显卡，为暨南大学提供了超强算力。
高性能数据存储：通过部署联想ThinkServer DN 8848存储解决方案，为暨南大学提供了稳定、高效、安全的存储方案。
高效的资源调度：LiCO提供统一的集群管理平台，支持对计算节点、存储设备和网络资源的集中监控与配置。
3 S  x2 a( H* u5 t- H, |03 英特尔® 至强® 处理器领衔，打造CPU+GPU混合架构
9 A7 I2 K! z* i本方案的一大亮点，是基于英特尔® 至强®处理器构建的CPU+GPU混合架构。作为数据中心长期以来的首选算力平台，至强®处理器持续演进，不断强化对AI应用的支持。自第四代至强®起引入的AMX（高级矩阵扩展）加速引擎，便是其中关键创新。AMX被形象地称为“CPU里的Tensor Core”，其设计初衷就是加速矩阵运算，通过类似GPU的向量计算架构，可在单次运算中处理更大规模矩阵，从而高效加速向量数据库等场景。该技术延续至第五代及最新的第六代至强®，已成为混合架构的核心支撑。
在传统部署中，GPU既要承担数据预处理，又要运行AI算力密集型任务，如同“一人干两份活”，易导致吞吐瓶颈；而借助AMX，CPU可直接承接向量数据库处理，有效释放GPU算力。同时，CPU+GPU混合架构还可让至强®完成AI模型预处理、小参数LLM推理等任务。例如，利用CPU更大容量的内存从GPU卸载MoE（混合专家）中的冷专家，释放GPU显存以提升并发度和上下文窗口，使GPU更专注于高价值计算，显著提升投资回报。
此外，相比纯GPU方案，混合架构在处理特定任务时能耗更低，契合绿色计算趋势。面对科研任务复杂度与数据量的持续增长，这种架构还提供了更高的灵活性与可扩展性，避免单一硬件依赖或资源闲置，便于学校根据实际需求动态调整配置，满足未来多样化场景。
6 u7 `3 K# {$ d' |! \除硬件加速外，至强®通过大缓存内存架构、完整软件栈及广泛生态合作，为从边缘到数据中心的全场景AI应用提供支持，尤其在无需独立加速器的轻量级部署中，兼具成本与能效优势。英特尔丰富的软件工具链（如OpenVINO™工具套件、oneAPI深度神经网络库、BigDL-LLM等）大幅降低了AI开发门槛，加速了学校智能化进程。
值得一提的是，至强®已演进至第六代，新一代处理器被誉为“六边形战士”，在性能与AI支持上实现全面提升：通用计算层面，最高288个能效核、内存带宽提升至8000 MT/s DDR5，双路最多支持192条PCIe 5.0通道，为高强度计算任务提供坚实支撑；集合通信方面，相较前代延迟显著降低、带宽大幅提升，增强GPU集群协同效率；增强的RAS特性（可靠性、可用性、可维护性）则保障多团队并发计算时的系统稳定，确保持续科研任务顺利运行。这些特性使英特尔®至强®6在众多AI集群中发挥至关重要的作用。
04 校企合作赋能：科研教学创新加速
3 t) \8 a# Q0 |5 J- K7 N通过部署英特尔与联想共同打造的高性能智算解决方案，暨南大学一举突破算力瓶颈，获得了238TB CPU FP64、41.2P GPU FP16的算力。这一成果不仅实现了科研效率与教学质量的双重跃升，还为学校的可持续发展奠定了坚实基础。
科研领域：智算中心能够支撑多项科研任务并行，大规模数据处理和复杂模型训练的速度大幅提升。例如，在医学影像分析领域，研究人员可以利用高性能算力快速处理和分析大量影像数据，提高诊断准确性和效率；在材料科学模拟领域，通过深度学习模型优化实验设计，降低重复性成本，加速新材料的研发进程。
教学场景：高性能智算方案为师生提供了按需调用的算力环境，全面提升了教学质量。学生可以在更真实的科研环境中进行实践和研究，提高动手能力和创新思维；教师则可以利用高性能算力开展更复杂的教学实验和科研项目，提升教学与科研水平。
% Q5 a- g2 f+ r% D* V3 r3 K暨南大学网络与教育技术中心副主任黄斐然表示：“该智算中心项目为我校提供了强大的计算与存储支持，相信能推动各类科研和教学项目的顺利开展。”
6 R: P  r8 f9 u6 B: T5 }5 ~结语
8 d, J4 T# M5 v, Z. L' Y. I此次智算平台的合作，不仅是英特尔与联想在高校智算领域技术实力的集中展现，更是双方携手构建“产学研用”智算生态的关键实践。暨南大学作为华南地区的重点高校，其智算中心的建设对其他高校具有示范性效应。
( v; S' C+ t' ^未来，英特尔将继续携手联想，充分发挥英特尔®至强®6处理器在通算、存力、传输、安全、可靠与生态六大维度的综合优势，为暨南大学及更多高校构建开放、灵活、可持续演进的智算平台，持续释放AI算力潜能。无论是支撑材料科学模拟、医学影像分析等前沿领域的科研突破，还是赋能师生按需调用算力的教学实践，至强®6都将以其卓越的CPU+GPU协同能力与生态兼容性，成为高校智能化转型的可靠基石。英特尔愿与联想及暨南大学一道，持续探索“产学研用”深度融合的新路径，为高等教育与科技创新注入源源不断的算力动能。