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算力跃升,科研加速:英特尔 × 联想助力辽宁大学实现跨越式升级 ...

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发表于 2026-3-25 18:23:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
在AI驱动科研范式变革的今天,英特尔®至强®6处理器以其“六边形战士”全能实力,成为高校智算平台的核心引擎。作为全球AI集群广泛采用的机头CPU,至强®6凭借最高288核心、8000 MT/s内存与192条PCIe 5.0通道,为大规模并行计算与多用户并发访问提供澎湃动力。内置AMX加速引擎与TDX安全技术,使其在提升GPU集群协同效率的同时,保障数据与模型的端到端可信。辽宁大学此次与英特尔、联想携手,正是基于至强®6构建起高效、稳定、安全的AI算力集群,为生命科学、材料科学等优势学科注入强劲算力支撑。
( e. D& a' J4 f辽宁大学是教育部与辽宁省人民政府共建的国家“双一流”建设高校、“211工程”重点建设院校。自1948年建校以来,学校始终扎根于东北振兴战略核心区域,已发展成为一所多学科协同并进的综合性研究型大学,被誉为“辽沈英才的摇篮”,在北方高等教育体系中占有重要地位。' c9 P3 ~( v# d5 K" |( d; {) F' {
01 算力瓶颈制约前沿科研,基础设施升级迫在眉睫
/ ~" {3 z! \& e" v$ Y  E1 n随着人工智能、生物信息学、计算机辅助药物设计等前沿领域的快速发展,辽宁大学对算力的需求日益迫切。然而,学校原有算力资源不足、设备老化,难以支撑大规模机器学习、深度学习模型训练以及分子动力学模拟等高强度计算任务。
, @# G( s/ t; d2 U6 K# s$ I以教学为例,生物信息学、R语言等课程均需为学生提供统一的Linux实践环境,但分散陈旧的算力资源难以满足教学需求,影响了学生动手能力的培养。1 X$ ^- X3 J6 u) t  m- r: Z# _
教授张力表示:“AI算力资源的短缺导致科研项目进展缓慢,无法高效推进。单纯更新老旧设备成本过高,亟需一套既能解决当前算力短缺,又能为未来发展预留空间的解决方案。”
! Q0 Q+ d* h: ]. U( Q/ s8 }! [02 量身定制AI算力集群,英特尔®至强®担当“机头”; {- m$ f7 j! O
面对上述挑战,辽宁大学选择与联想和英特尔携手,部署了一套量身定制的先进AI算力集群。
! Q2 N5 _1 R8 w6 U5 W该方案包含联想问天WA7780 G3大模型训推一体服务器,单机可提供2.4 PFLOPS FP8算力;联想问天WR5220 G3服务器,可为基因比对等CPU密集型应用提供强劲算力;以及联想WxSphere虚拟化系统,可为每位师生分配独立虚拟机,打造统一易用的教学科研环境。
2 p8 E/ ^& U3 V该集群的核心亮点在于全面采用英特尔®至强®处理器。在AI服务器系统中,CPU扮演着“机头”角色,不仅要与GPU高效协同,还需承担数据调度、任务分发和网络管理等关键任务,确保AI负载——无论是训练还是推理——均能高效运行。英特尔®至强®6凭借全方位的性能提升,成为这一角色的理想之选。; \4 |; B* I; C) b% ]
相比上一代,至强®6处理器拥有更高的核心数量(最高288个能效核),确保多用户并发时的流畅体验:每位师生可拥有独立的虚拟机,既满足科研个性化需求,又为教学提供统一环境。0 M8 r/ [9 \8 i% h6 q& T% _/ N
同时,至强®6处理器具备更“快”的内存和更多PCIe通道:结合MRDIMM(多重存取双列直插式内存模组),内存带宽较传统RDIMM提升37%以上,数据传输速率达8800 MT/s;双路服务器最多支持192条、单路服务器最多支持136条PCIe Gen 5通道。' e+ B7 P  p& d8 l: D
这些特性带来更高带宽和更低延迟,使加速器、网络适配器、存储控制器和存储设备等I/O组件能以更高速度进行数据传输,显著降低AI集群多卡通信延迟、大幅提升带宽,使GPU集群协同效率倍增,这对动辄百亿千亿参数规模的模型至关重要。
1 x8 @1 v& @5 D! O6 |以英特尔最新公布的数据为例,选择至强6性能核处理器作为机头CPU,在最佳场景下,其NCCL All-Reduce带宽相较第五代至强可扩展处理器提升可达25%以上,All-to-All带宽提升亦超过17%。
: k! M0 O: q: g# j此外,至强®6凭借六大类52项RAS功能,有效保障AI服务器或集群的高可靠、高可用和高可维护性,助力用户实现99.999%的可靠性。在安全方面,至强®6全面集成TDX技术,为用户模型与数据提供更强安全保障,助力实现可信AI。7 z7 O7 j* S, e! I3 s+ F
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03 CPU+GPU混合架构:经济性与生态友好的必然选择
3 m0 R+ @" P0 Z: o5 ]( @随着AI应用不断落地,业界逐渐认识到,单纯堆砌GPU并非构建AI集群的最优解,CPU+GPU混合架构具备更高性价比。英特尔®至强®6所引领的CPU+GPU混合架构就为辽宁大学本次算力升级带来多重价值。
/ ~9 c6 t5 a9 {2 X" Q5 s9 j" Y英特尔®至强®6内置的AMX矩阵加速器是其助力AI应用的重要利器。AMX被视为“CPU里的Tensor Core”,专为矩阵运算加速设计,可在一个指令周期内批量执行矩阵乘加运算。; {- [# I% v0 s' x. J4 L) ]
借助AMX及CPU offload技术,至强®6可帮助GPU“卸下”负担:由CPU完成数据预处理,尤其是向量数据库中的各类“杂活”以及轻量级推理任务,使GPU能将高昂算力与显存集中于提升并发性能和上下文长度,实现“好钢用在刀刃上”,显著提升系统投资回报率。" x8 ?) V9 e$ n  m5 D( _
同时,至强®6加持的CPU+GPU混合架构也更加开放,生态友好度更高。目前,英特尔围绕至强®处理器平台已经建立了完善的双阶段测试验证体系和深度技术支持,无论是初创企业的新型加速器,还是成熟厂商的升级组件,均可轻松接入生态。这不仅确保第三方组件在至强®平台上“能用”,更能达到“好用”的标准,让用户能够放心地从丰富的“组件库”中自由选择。0 C# \' w7 J+ J
此外,英特尔通过软件优化进一步降低AI应用落地门槛。例如,英特尔提供的OpenVINO工具包,可帮助开发者将AI模型高效部署至至强®平台。该工具链支持模型量化、压缩和硬件感知优化,进一步提升推理性能。  W& W- t" b( o. t$ d; n
04 显著成效:算力跃升,科研教学双提速7 H4 y0 F9 _9 A
部署完成后,辽宁大学算力集群实现跨越式升级:
# q/ g- o( U$ M9 V$ L* k- `集群AI算力(FP8)从原集群约12 Tflops提升至6.2 Pflops;1 n; C3 g4 y6 p" W+ T- w
集群CPU算力从9.2 Tflops跃升至71 Tflops;
; h# X! }7 I: \& _3 U2 L3 n& H单个科研任务耗时缩短至原来的20%~80%,极大加速了计算机辅助药物设计、生物信息学分析等研究进度;, y9 J; J) q: k# S3 z  z3 h: s' ]
虚拟化系统使服务器管理更加简便,学生可在统一环境中完成R语言、Linux系统等实践课程,教学质量显著提升。# I' R0 A$ x8 y; ^" u
张力教授评价道:“此次部署的联想AI服务器集群,显著提升了我校科研能力,也为教学提供了更好支撑。联想的算力集群建设经验,帮助我们实现了算力的隔代升级,加快了科研进度。”
/ B4 U9 P* S% d05 面向未来:可扩展的智算基石
4 \7 V# B* T1 C6 v, i: ~% \此次算力升级不仅是辽宁大学科研基础设施的一次代际跃升,更是英特尔®至强®6处理器在高校智算场景中的一次成功实践。至强®6凭借最高288个能效核、8000 MT/s DDR5内存及双路192条PCIe 5.0通道的硬核规格,为学校未来5至10年的算力扩容与学科融合奠定了坚实基础,无论是基因测序、分子动力学模拟,还是材料科学计算,都能确保数据在CPU与GPU间高效流转。其内置的AMX加速引擎可高效卸载数据预处理与轻量级推理任务,释放GPU算力专注大模型训练;结合MRDIMM内存技术,带宽较前代提升37%以上,xCCL传输延迟显著降低,NCCL All-Reduce带宽提升超25%,使百亿参数模型的并行训练效率倍增。
6 p; R2 |' E7 u: B) [6 R8 D同时,六大类52项RAS功能保障系统达到99.999%的高可靠,TDX硬件级隔离技术为多租户科研环境提供可信执行环境,让计算机辅助药物设计、生物信息学等前沿研究得以在安全稳定的平台上加速突破。辽宁大学将依托这一智算平台,进一步强化生命科学、材料科学等优势学科,加速产出原创性成果,为东北振兴输送更多兼具理论与实践能力的“辽沈英才”。
$ `0 m& Z% ]3 [0 _( d  ~4 ?英特尔®至强®6与联想AI算力集群的深度结合,不仅解决了学校迫在眉睫的算力难题,更以CPU+GPU混合架构的先进性为高校智算建设树立了新标杆。未来,英特尔将继续携手联想及更多合作伙伴,发挥至强®6在生态兼容性与软件工具链上的独特优势,助力中国高校筑牢科研创新的智慧基石,让“科技赋能教育”的理念在更多校园生根发芽。
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