編者按：當(dāng)GPU在大模型訓(xùn)練領(lǐng)域風(fēng)頭正勁時，CPU陣營發(fā)起了一場底氣十足的反擊。中科曙光新一代高性能計算平臺的發(fā)布，讓“誰才是AI時代算力核心”的爭論再次升溫。“AI時代是GPU的天下，CPU將被邊緣化”——這句話在過去兩年幾乎成為行業(yè)共識。英偉達(dá)股價飆升、大模型訓(xùn)練集群動輒上萬張GPU，似乎都在印證這一判斷。然而，CPU陣營并不打算就此退場。
2026年6月15日，中科曙光發(fā)布新一代通用高性能計算平臺，搭載國產(chǎn)百核級512線程通用CPU，單芯片F(xiàn)P64雙精度算力達(dá)到10T，整體規(guī)格首次達(dá)到國際廠商旗艦級水平。緊接著，英特爾在COMPUTEX 2026上高調(diào)宣稱“CPU重回現(xiàn)代AI基礎(chǔ)設(shè)施的中心”，推出至強6+處理器，釋放出強烈的反擊信號。
CPU究竟憑什么在GPU當(dāng)?shù)赖腁I時代奪回主導(dǎo)地位？這并非簡單的行業(yè)口水仗，而是一場由AI應(yīng)用場景演進(jìn)驅(qū)動的算力體系深層變革。
“精度”——不可替代的護(hù)城河
GPU在AI訓(xùn)練中的優(yōu)勢毋庸置疑——大規(guī)模并行計算能力天然適配矩陣運算。但AI產(chǎn)業(yè)正從“訓(xùn)練驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“推理與落地驅(qū)動”，這一轉(zhuǎn)變從根本上改變了算力需求結(jié)構(gòu)。
在科學(xué)與工程計算領(lǐng)域，CPU擁有GPU難以撼動的“護(hù)城河”：雙精度浮點運算精度。
東南大學(xué)物理學(xué)院副教授李強在科研實踐中深有體會：“材料模擬要求雙精度起步，GPU在這方面反而是短板。原子之間相互作用很強，無法獨立計算，對內(nèi)存交互要求極高——從幾十個原子到上千個原子，內(nèi)存需求翻了十倍不止，這些恰恰是CPU擅長的。”除此之外，在物理模型數(shù)值解析、稀疏模型、小型計算體系等場景中，CPU適配性更好，軟件遷移基本零成本、使用便捷。同時AI for Science的底層支撐數(shù)據(jù)，大多來自CPU運行的第一性原理計算，儀器觀測數(shù)據(jù)、測序數(shù)據(jù)的清洗、對齊、預(yù)處理、差值運算等工作，均依賴CPU完成，AI的發(fā)展反而進(jìn)一步增加了CPU的使用需求。
中科曙光新一代平臺正是瞄準(zhǔn)這一需求。其搭載的CPU單芯片F(xiàn)P64雙精度算力達(dá)10T，HPL雙精度浮點性能較上一代提升近2倍，訪存性能提升近1倍。在氣象預(yù)報領(lǐng)域，該平臺可將分辨率從3公里提升到1公里，1小時內(nèi)完成全國范圍36小時時效的預(yù)報；工業(yè)仿真實測性能達(dá)到上一代的1.86倍。
當(dāng)AI進(jìn)入需要“算得準(zhǔn)”而非僅僅是“算得快”的場景時，CPU的價值被重新發(fā)現(xiàn)。
從訓(xùn)練到推理，CPU權(quán)重悄然攀升
AI算力投入正經(jīng)歷從“重訓(xùn)練”到“重推理”的根本性轉(zhuǎn)變。
過去，企業(yè)AI投入集中在模型研發(fā)階段，海量并行計算讓GPU成為絕對主力，CPU在集群中CPU:GPU配比一度低至1:8。但如今，企業(yè)紛紛從AI“實驗階段”走向“落地部署”，推理成為算力支出核心。
推理與訓(xùn)練的算力邏輯截然不同。推理過程中，數(shù)據(jù)編排與管理對CPU有極強依賴——用戶請求處理、數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié)，CPU占比普遍超過60%，在多個場景下達(dá)到100%。
更重要的是Agentic AI（智能體AI）的崛起。當(dāng)AI從“問答式”轉(zhuǎn)向“任務(wù)式”，多智能體調(diào)度、工具調(diào)用、長上下文管理均成為CPU密集型負(fù)載。英特爾數(shù)據(jù)中心集團(tuán)技術(shù)總監(jiān)楊錦文透露：“隨著生成式AI的需求，CPU和GPU的配比從傳統(tǒng)的1:8，慢慢變成1:4、1:2甚至1:1，在強化學(xué)習(xí)場景中甚至反過來。”國內(nèi)AI集群CPU:GPU配比已從往年的1:8快速升至1:2，頭部智能體項目逐步向1:1靠攏。
業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，AI時代算力呈現(xiàn)全精度發(fā)展趨勢（雙精度、單精度、半精度、INT8、INT4等），在該背景下，CPU是超算系統(tǒng)的核心大腦，具備不可替代的管控與基礎(chǔ)計算價值。
一方面，同構(gòu)超算體系以CPU為核心，典型代表為全球TOP500排名第七的日本富樂超算，采用ARM架構(gòu)純CPU同構(gòu)體系，其承載的九大戰(zhàn)略應(yīng)用領(lǐng)域，均以科學(xué)計算為核心基礎(chǔ)，完全依托CPU支撐運行。
另一方面，主流的CPU+GPU異構(gòu)超算體系中，GPU算力占比可達(dá)99%以上，僅承擔(dān)加速計算工作；而CPU全權(quán)負(fù)責(zé)計算任務(wù)分配、流程編排、數(shù)據(jù)流調(diào)度、整體任務(wù)串聯(lián)與系統(tǒng)管控，是異構(gòu)超算有序運行的核心根基，不可或缺。
因此，GPU依舊是密集浮點運算的核心，但CPU正在從“配角”走向“指揮中樞”。
中科曙光的底氣：零遷移成本
中科曙光此次發(fā)布的新平臺，最有價值的突破不在硬件層面，而在軟件生態(tài)。
高性能計算行業(yè)最難遷移的不是硬件，而是數(shù)十年積累形成的軟件體系與工程流程。工業(yè)仿真、材料計算、生物計算等領(lǐng)域的應(yīng)用軟件經(jīng)過長期深度優(yōu)化，遷移與重構(gòu)成本極高。
中科曙光選擇了一條務(wù)實路徑：原生兼容x86生態(tài)。
該平臺是國內(nèi)首個原生支持AVX-512指令集的國產(chǎn)通用計算平臺。AVX-512已是全球HPC軟件生態(tài)的事實標(biāo)準(zhǔn)，GROMACS、NAMD等核心科學(xué)計算套件均深度綁定其加速路徑。
這意味著現(xiàn)有HPC軟件無需重新編譯或修改源碼即可直接運行，用戶軟件授權(quán)、業(yè)務(wù)流程、工程經(jīng)驗全部保留，實現(xiàn)“零遷移成本”。
在國產(chǎn)化替代浪潮中，這一策略意義深遠(yuǎn)——它直接解決了“遷移成本高于性能收益”這一核心痛點。
“零遷移成本”策略與英特爾x86生態(tài)戰(zhàn)略異曲同工，兩者在方法論上形成呼應(yīng)。IDC預(yù)測到2030年，全球在網(wǎng)運行的服務(wù)器中80%仍將是x86架構(gòu)，這一龐大生態(tài)基礎(chǔ)成為CPU陣營最堅固的防線。
系統(tǒng)級能力：超越單一芯片的競爭
中科曙光高級副總裁李斌強調(diào)，未來算力產(chǎn)業(yè)競爭“不只是單點硬件突破，而是從芯片、系統(tǒng)、平臺到應(yīng)用的全鏈路協(xié)同創(chuàng)新”。
單純比拼芯片算力已不足以贏得市場，系統(tǒng)級整合能力成為關(guān)鍵勝負(fù)手。
中科曙光新一代平臺展示了這一思路：計算層引入BurstBuffer緩存加速與SocketDirect通信優(yōu)化；網(wǎng)絡(luò)層基于自研scaleFabric高速交換機，端到端時延低至0.93μs；存儲層搭載ParaStor F9000實現(xiàn)無阻塞I/O。
散熱方案同樣體現(xiàn)系統(tǒng)思維——平臺提供風(fēng)冷、冷板液冷、浸沒液冷三種形態(tài)，其中浸沒式液冷PUE值可降至1.04。高密度部署能力和低運維成本，正讓國產(chǎn)超算從“可用”走向“更好用”。
英特爾也在走相同路徑。CEO陳立武提出的戰(zhàn)略核心是“跳出單一部件，轉(zhuǎn)向機架級系統(tǒng)”，發(fā)布至強6+處理器的同時，同步推出E835以太網(wǎng)控制器和Crescent Island GPU，構(gòu)建CPU+GPU+網(wǎng)絡(luò)+軟件的全棧組合。
“CPU重回C位”的真正含義，不是CPU取代GPU，而是算力體系從“單點加速”走向“系統(tǒng)協(xié)同”。
正如中科曙光解決方案總經(jīng)理張磊所言：“GPU負(fù)責(zé)暴力求解、算得快，核心邏輯部分還是需要CPU，未來二者將并駕齊驅(qū)、相互協(xié)同。”
中科曙光新一代通用高性能計算平臺的發(fā)布，恰好在這個關(guān)鍵節(jié)點提供了令人信服的注腳。
結(jié)論
從產(chǎn)業(yè)實踐來看，CPU與GPU不存在完全替代關(guān)系，未來將長期并存、協(xié)同發(fā)展，在不同場景各司其職。GPU擅長暴力式快速算力求解，適配通用AI加速場景；CPU核心優(yōu)勢在于高精度計算、邏輯運算，深耕科研與工業(yè)核心計算場景。
CPU與GPU的算力版圖之爭，才剛剛開始。
