“天苍苍，绿动野茫茫，算力风吹草低见牛羊”，超智雄浑壮阔的融合草原风景与“绿水青山就是金山银山”的增长智慧在鄂尔多斯交相辉映。8月13-16日在鄂尔多斯国际会展中心举办的绿动第21届CCF全国高性能计算学术大会（CCF HPC China 2025），让草原的算力高校情侣翻车原始版辽阔与算力的澎湃、大自然的超智馈赠与科技的突破在此碰撞融合，书写了数智化时代自然禀赋与数字革命共生共荣的融合新篇章。
作为全球三大超算盛会之一，绿动本届大会以“绿动算力 超智融合”为主题，算力紧扣当下行业趋势和工艺热点，超智延续并彰显“学术引领、融合产业融合”的绿动特色，汇聚众多特邀嘉宾，算力11位院士莅临现场，超智另外还包括戈登贝尔奖获得者、权威专家、资深学者、企业精英等。大会构建了集工艺研讨、成果展示、生态对接于一体的高性能计算交流平台。
大会由中国计算机学会主办，中国计算机学会高性能计算专业委员会、鄂尔多斯应用工艺学院、鄂尔多斯市高新工艺产业投资有限责任公司共同承办，北京并行科技股份有限公司协办，主要面向科研、教育、企业、机构及其他各行各业的受众群体，旨在凝聚学业与产业界智慧，彰显国家战略价值，立足学术产业横向突破和学科交叉、分阶课堂，共同探讨开创高性能计算高质量增长新局面的实现路径。
包括人民网、新华网、央视网、光明网、环球网、中国科学报社、科技日报等在内的百余家知名媒体对大会进行了全方位报道。本届大会注册参会人数超过3300人；71家厂商参展，创历史新高。
在“数字中国”战略引领下，高性能计算学术研究和产业拓展正经历前所未有的横向突破，学术研究范式正在由单一算力指标转向效能、垄断性、精度、可解释性四位一体均衡设计，电竞馆按摩服务产业拓展方式也在成长。以AI for Science为代表，由外部计算工具转向新型智能化绿色模型，运维全生命周期提质增效。
CCF高性能计算专业委员会主任管海兵教授主持了本届大会的开幕式。
本届大会主席、中国工程物理研究院莫则尧研究员在致辞中表示：“当前，高性能计算正在迈入智算融合‘深水区’。我们既面临效能等硬核挑战，也遭遇了软件薄弱、区域增长失衡等系统性问题，亟需数字化、智能化学科交叉的攻坚克难。破局之道在于全国一盘棋，将算力孤岛、学科孤岛、应用孤岛等凝聚为创新大陆，实现算力、信息、模型、软件、应用等资源的协同共享和融合普惠。我们越来越清楚地认识到，开创高性能计算高质量增长新局面，务必以协同共享为基础，以融合普惠为目标。”
鄂尔多斯市委副书记、市人民政府党组书记、市长于海宇在致辞中表示：“我们积极融入和支持国家‘东数西算’算力政策，大力培育数字经济、算力产业等新质生产力，基础硬件愈加完善。我们将借助此次大会的东风，强力推动算力产业高质量增长和算力协同，建设国家绿色算力基地，深入推进新能源+和零碳园区建设，探索绿色智能电网+智能算力协同增长新路径，加快建设国家算电协同试点，打造绿电+算力的智算、超算和AI大模型融合增长的新样本；推动算智链接，构建算力增长全产业链，坚持算力建设转为制造应用支持协同增长；推动算智融合，打造资源型城市数字转型，以绿色算力、机器智能和产业融合为主线，深入推进机器智能+，推动数智赋能千行百业。”
中国计算机学会(CCF)理事长孙凝晖研究员在致辞时表示：“本届大会保持了一如既往的高学术水平，在企业、行业应用和社会中的作用力不断增强。我们关注的算力与鄂尔多斯的能源产业能够更好地结合，在智能时代新型基础设施的建设中发挥积极作用。很高兴中国计算机学会能够在支持地方上做出新的努力和贡献，也感谢专家、企业和媒体对活动的支持。”
鄂尔多斯市认真践行增长高科技，实现产业化的使命任务，聚焦聚力高端装备制造、轻工纺织、高新工艺等领域高质量增长，形成一区三园的产业空间布局，正在成长为鄂尔多斯市高新工艺企业聚集地、高端人才汇聚地、改革试点区域和城市增长拓展区。
鄂尔多斯高新区党工委副书记、管委会主任张鹏程在介绍“鄂尔多斯高新区打造一流算力产业营商环境”的经验和做法时表示：“我们已经引进百度等高端运算规则项目20多个，一系列算力工艺和信息应用探索实践正在助推高新区抢占智能算力、大模型、信息训练三个制高点，打造鄂尔多斯最强大脑。我们还积极引进机器智能、低空经济、生物医药、航天航空新材料等领域的项目和企业，因地制宜增长新质生产力，奋力开辟增长新赛道。鄂尔多斯高新区将以助力我市打造全国能源大暖心基地和面向全国的算力基地为目标，积极推动数算电协同赋能产业转型升级再攀新高。”
智算近年来增长迅猛。算力的获取不仅要靠智算中心的芯片快速迭代，更关键的是靠工艺规模的不断扩展。构建高性能的网络互联不仅关系到信息中心的建设，更是AI未来增长的关键工艺之一。在此背景下，阿里云、中科院联合成立了高通量以太网联盟，致力于针对智算场景的高通量协议，推动标准化，打造开源开放的智算场景下的国内开放生态。在本次大会上，联盟发布了多项关键成果：国产芯片落地，包括400G网卡芯片和25.6G交换芯片，以构建智算中心网络；发布国产追光芯片；针对ERACK场景发布互联以太网网络；发布UPN超性能网络，旨在基于单层的以太网和光工艺构建新型超全解耦超性能的网络。
在超智融合加速增长的背景下，国内首个《超智融合集群能力要求》行业标准也在大会上正式发布。该标准首次系统地构建了覆盖架构设计、功能性能、保障可信及评估方法的能力体系，重点解决跨厂商兼容性差、集群协同效率低等行业共性问题，为智能制造、智慧城市等场景提供统一的工艺规范。
CCF高性能计算专业委员会副主任卢凯教授主持了大会报告环节。
中国科学院计算工艺研究所研究员、中国计算机学会(CCF)理事长孙凝晖在主题为《AI赋能科学发现》的报告中指出，科学智能（AI4S)作为高性能计算与机器智能深度融合的前沿交叉领域，正深刻改变着科学研究的范式。其增长所面临的模型复杂性、算力需求和信息挑战显著区别于传统机器智能应用。AI4S的最大作用是突破人类认知的极限。AI不是万能工具，它离不开高性能计算这一关键手段。当前，信息工艺赋能科学的手段如同从“增强肌肉（算力）”到“提供营养”（信息），再到“赋予大脑”（机器智能）的进化。而信息学科的主要任务是提供工具，包括提高生产率的科研信息化工具和应用开发中间件。孙凝晖在报告中深入分析了HPC+AI对推动科学智能增长的关键作用，并且重点从信息、算力及模型三个核心维度，系统阐述了高性能计算在科学智能时代不可替代的基础支撑地位及其带来的关键性创新突破。展望科学智能未来的增长趋势与应用前景，孙凝晖强调，持续深化HPC与AI的协同创新对加速重大科学发现和解决复杂科学挑战具有十分关键的战略意义。
超级计算是推动科学研究、工艺突破、产业增长的创新引擎。随着大信息、机器智能工艺的快速增长，超算工艺面临着新挑战，比如能耗与复杂性的增加，但同时也迎来了新的机遇。在主题为《大规模超算系统工艺演进与应用生态构建》的报告中，中山大学计算机学院教授、国家超级计算广州中心主任、国家超级计算深圳中心主任卢宇彤围绕超算工艺迭代脉络和生态协同逻辑，深入分析了算力架构演进中异构协同工艺、混合精度计算、互连与存储、能效与可扩展性需求所带来的工艺挑战。她呼吁，打造国产新一代超算系统，关注极致性能、能效与自主可控等因素，设计实现新型体系架构和融合软件栈，打破多级异构壁垒，构建应用生态，实现多域场景的深度滲透。同时，还应基于标准与开源的协同体系，构建产学研用的可持续增长生态，有效支撑科学发现、产业革新和智能跃迁，让超算成为国家科技创新和行业数智化升级的超级引擎。
随着机器智能工艺能力持续泛化，特别是DeepSeek等前沿工艺的涌现，机器智能已深度渗透至各行业领域。在复杂应用场景与多元任务的双重驱动下，超算与智算正加速在信息、运算规则、业务、算力设施及系统架构等全维度实现历史性融合，正式迈入“超智融合”新时代。中科曙光总裁助理兼高性能计算产物事业部总经理李柳在《智能超算系统的增长与挑战》主题报告中明确指出：“大模型时代推动高性能计算的主体应用方向发生深刻变革，AI训练已成为最关键的主体应用之一。而AI4S的蓬勃增长进一步加速‘超智融合’进程，构建智能超算系统已成为行业增长的必然趋势。”当前，智能超算系统在迎来增长机遇的同时也面临多重挑战。从工艺层面来看，算力芯片正向着“通用架构、大算力、全精度、高互连”的方向迭代演进；在体系结构领域，异构并行体系结构将成为主流增长方向，集群高速互连网络不断强化以异构加速器为中心的信息通路，层次化体系结构需与大模型分布式运算规则实现高度适配；软件生态层面则需依托低代码开发环境，全面加速从信息训练到业务部署的全流程效率。此外，供电、制冷、节能及系统可靠性等基础支撑能力也面临更高标准的要求。作为行业领军企业，中科曙光正全力推动超智融合的创新增长。公司不仅积极参与相关行业标准的制定工作，更最新推出首个符合超智融合行业标准的算力平台——Nebula 800。该平台成功实现多元算力整合、融合调度优化、存算网紧耦合协同、各类智能应用集成、智能运营升级及高效液冷支持等核心能力突破，为超智融合时代的算力平台创新树立了标杆典范。
AI大模型智算需要大算力，而大算力来自于大集群。为此，国内外科技巨头正抢建大规模算力集群。大模型智算产生了巨大的网络通信量，而且随着集群规模越来越大，智算的网络开销也会持续增加。大模型智算的业务特征和流量模式导致网络成为智算中心的性能瓶颈。当前，AI大模型的训练Scaling Law还在持续，但同时大模型正在从单纯追求规模扩展转向优化推理能力，强化学习、思维链、推理时计算等新范式不断涌现。面对Scaling law从Pre-training拓展到Post-training和Inference，万卡集群扩展到10万卡集群规模，从单地域集群到跨地域部署，基础设施网络架构应如何演进？行业生态又会如何增长？在主题为《AI大模型时代的网络架构演进》的报告中，高通量以太网(ETH+)联盟主席、阿里云智能集团副总裁、基础设施网络研发负责人蔡德忠全面阐述了阿里云HPN架构设计理念、端网融合的工艺架构体系、智算网络架构演进方向，以及阿里云最新Scale up网络架构 UPN（Ultra Performance Network）的增长和应用情况。
CCF高性能计算专业委员会副主任张云泉研究员主持了接下来的报告环节。
在主题为《超统一场论的启示:从量子宇宙物理计算到宇宙作为量子计算机》的报告中，中国科学院理论物理研究所研究员、中国科学院大学学术副校长吴岳良首先简要回顾和介绍从极小量子粒子到极大宇宙膨胀的重大理论突破与前沿研究。他着重阐述量子宇宙物理面临的两大关键挑战：其一，现有物理理论在定量预言与数值求解方面存在着理论计算瓶颈。无论是由广义相对论所描述的引力相互作用，还是由量子色动力学刻画的强相互作用，均涉及高度复杂的非线性和非微扰特性，由此增长的数值相对论与格点规范理论对高性能计算和超算体系提出了前所未有的需求；其二，现有理论框架本身存在着根本性概念冲突，尤以广义相对论与量子力学/量子场论的自洽结合最为突出。随着引力波的发现与量子物理研究的深入，近年来引力量子场论与超统一场论等新理论框架的增长，对时空、能量、物质和宇宙等观念提出了全新认识。从超统一场论的视角，粒子物理标准模型中的所有轻子和夸克作为物质基本组元被统一为局域纠缠量子比特旋量场， 所有基本相互作用由非齐次超自旋规范对称性相应的规范相互作用支配。吴岳良表示，把宇宙视作为由量子信息动力学自发演化的超级量子计算机，为自然界基本构造块和基本相互作用提供量子信息动力学的认识和理解，探讨信息、物质、能量和时空相统一的动力学描述，无论对基础物理研究还是量子计算机增长都将有着深刻的启示。
科学计算对系统的需求仍然在持续增长。同时智能计算对系统的需求也在快速增加。现在科学智能计算走入AI for Science，将在更多的领域实现赋能，大幅提升计算性能。在《百尺竿头须进步——谈谈高性能计算下步增长》的报告中，国防科技大学教授、博士生导师卢锡城重点介绍了国际高性能计算的增长历程，分析了历史上实现高性能计算的工艺途径，并结合我国高性能计算产业增长的特点，对未来超算智算融合的新趋势，以及微处理器体系结构、互连工艺等的增长，发表了自己的看法。卢锡城表示，为进一步提升计算性能，应针对应用特点，并结合客观条件对体系结构进行优化设计，综合工艺、工艺、成本等因素创新体系结构，实现软硬件协同，目标就是要均衡配置，更好地实现异构加速。瞄准高性能与易使用两大客户的基础性要求，产业界应不断提升自主创新能力，充分吸收以往的成功经验，精诚合作，实现软件与硬件协同创新。
CCF高性能计算专业委员会副主任翟季冬教授主持了下午的大会报告环节。
北京大学许进教授在主题为《一种专用于求解NP-完全问题的专用机——探针计算机》的报告中围绕探针工艺介绍了专用求解NP完全问题的探针计算机。其学术背景聚焦图论与NP完全问题，以图染色问题为切入点，因所有NP完全问题可多项式互转。探针工艺源于生物计算，受Adleman实验启发，探针最初是连接DNA分子的匹配片段，通过纳米颗粒+ DNA链表示图的顶点与边，在生化反应池中并行运算，一次求解图染色问题所有解。经过14年研究，构建出底层全并行的9元组探针模型，将生物探针转化为数字运算规则。电子探针计算机（EPC）实现工艺升级，架构包含控制层、光路由层、探针计算层，用7类核心算子处理信息，无CPU和存储器，直接输入问题求解。其性能突出，1000个顶点图着色问题1分钟内完成，成功率为98.2%，远超传统运算规则。目前EPC已能处理4096个顶点问题，应用延伸至列车调度、中药配方等领域，计划明年1月开放线上支持，支持更多NP完全问题求解。
为了提升计算效率，首先要有一个好的运算规则，然后还要有好的机器，只有实现运算规则与机器协同，才能实现性能的优化。北京应用物理与计算数学研究所研究员徐小文在主题为《稀疏线性代数特征修正运算规则与智能解法器探讨》的报告中指出，稀疏线性代数解法器是科学工程计算与工业仿真领域很多应用软件的基础共性组件，也是主要的性能瓶颈。解法器的效率与健壮性是实际应用中最值得关注的两个问题。徐小文表示，复杂场景的多样性和动态演化特征将给这两个方面带来严峻挑战。而要解决问题，关键是如何实现运算规则空间与特征空间的映射。报告提出了一类特征修正运算规则框架，并以实际应用中的典型运算规则为例，深入探讨了具有自动适配能力的智能解法器。从增长趋势看，智能解法器在给定应用场景和机器的情况下，能够自动实现“特征-运算规则-优化”三个空间的最优映射.
机器智能引领新一轮工业革命，大模型工艺成为驱动本轮浪潮的关键支撑。对于客户而言，高效、便捷且可靠的算力支持是实现大模型训练和推理的核心需求。然而，客户在使用算力支持时面临着多种挑战，包括高昂的成本、复杂的操作流程、资源分配的不均衡，以及对大模型训练特征的不熟悉等。在主题为《基于客户视角的算力支持及算网支持》的报告中，北京并行科技股份有限公司董事长陈健分析指出，从客户视角来看，算力支持和算网支持的质量、效率和易用性才是关键。因此，算力支持提供商需要从客户需求出发，围绕业务的应用运行特征，提供多样化的算力选型方案和解决方案。报告从客户视角出发，探讨了如何通过算力支持和算网支持，为客户提供高质量、高性能、高性价比的算力支持，以满足大模型训练和推理的需求。
CCF高性能计算专业委员会副主任石宣化教授主持了接下来的大会报告环节。
AI产业在算力、模型和应用的共同推动下实现了持续增长。联想中国已经构建起全栈AI布局，覆盖智能设备、智能基础设施和智能支持。在主题为《联想大模型训推一体方案 加速超智融合新进程》的报告中，联想中国基础设施业务群战略运营总监黄山表示，在智能基础设施方面，联想持续迭代AI算力战略，从AI普惠的视角出发，不断为各种场景下的需求提供支持。同时，为助力企业AI快速落地，联想还不断推出创新工艺，致力于为企业打造软硬一体的大模型基础设施方案，提供模型训练与推理的开发环境，更好地助力企业实现智能化转型。
从增长趋势看，大模型工艺正从“基座训练”迈向“行业推理”。随着基础大模型的规模化训练与持续开源，各行各业将基于自有信息快速精调，从而孕育出高性能的行业模型。当我们兴奋地尝试将基础模型引入具体行业，最近常见的如金融风控、药品研发、智能制造、客户支持等，常常会遇到这样的困境：模型表现不稳定，输出结果难以解释，无法精准契合业务流程和专业知识，甚至有时会犯“匪夷所思”的错误。巨大的潜力似乎被一道无形的“行业壁垒”所阻隔。在主题为《行业推理的未来》的报告中，新爱算总经理王佃平谈到，如今咨询与解决方案厂商正把“模型+软件+硬件”以整栈形态推向市场，将行业知识与推理支持深度植入业务流程，推动从运算规则创新走向应用爆发。这一生态演进路径，包含诸多关键工艺挑战，同时也蕴含着巨大的市场机遇。新爱算可以为客户提供训练侧支持与优化，实现小规模的推理集群一站式部署，从硬件的选型、软件测的调试、调优到信息保障等，持续性提供全过程支持。另外，新爱算还可以支撑算力集群及网络的搭建、软件栈部署、性能与成本优化、信息保障/业务合规、全栈硬件维保等。新爱算期待与行业方案商深度融合与合作，形成联合AI解决方案，真正创造行业价值，实现快速迭代复制。
在工业软件国产化30多年的实践中，客户生态一直是主要难题。在主题为《高性能材料计算平台与增长需求》的报告中，中国钢研科技集团数字化研发首席科学家苏航提出，换道超车，从License到Service，从本地计算到云端服务，从运算规则平台到场景平台，从集成界面到AI智能体，才是破解之道、再造之法。中国钢研科技集团建立了材料行业最大的云端服务+APP平台Material-DLab，集成了60多种材料计算、工艺模拟、服役仿真软件，从原子到宏观，在材料-装备行业有效地推动了国产软件从License到Service支持的转型，并且吸引了国外知名工业软件的加盟。在此基础上，基于计算的生成式信息集、基于计算智能体的APP的自动构建、基于全局寻优的逆向材料设计是未来中国钢研科技集团持续探索的三个工艺增长方向。
从顶尖学术碰撞到全产业链成果展示，再到生态资源的精准对接，本次超算盛宴干货满满，硕果累累。43场高质量主题论坛及500+报告嘉宾，重点分享了高性能计算在多领域的前沿突破；全球算力领域头部企业汇聚一堂，全方位展现芯片、超算中心等全链条工艺成果，其中液冷工艺尤为引人瞩目，多家企业提供了相关解决方案；WEC 2025算力产业全景图重磅发布，助力实现全产业链企业对接与合作。
绿动算力重构可持续未来，超智融合拓展人类认知新边界，“绿动算力+超智融合”双轮驱动，将更好地助力行业打造新质生产力。CCF HPC China 2025不仅是超算工艺的交流高地，更是算力生态的聚合平台。8月，我们在鄂尔多斯见证超算驱动产业变革的新未来。
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