特大喜讯｜中国AI核心研究今夜再次实现巨大突破！

北京时间6月25日凌晨，从德国汉堡传来一条重磅消息。在当地举办的第41届国际高性能计算大会上，全球最权威的存储性能榜单IO500正式揭晓，中科曙光自主研发的ParaStor F9000全闪存储系统直接拿下了生产型全节点和10节点两大核心榜单的双料冠军，同时把世界纪录直接刷新了一大截。

这条消息是科技日报率先报道的，真实性完全有保障。可能很多人对这个奖的分量没概念，我给大家掰开了说。

IO500在存储界的地位，就相当于奥运会的金牌榜，是全球公认最权威的性能评测榜单。但很多人不知道，这个榜单还分两种，一种叫研究型，一种叫生产型。研究型就是实验室里跑极限数据，可以关掉冗余、停掉后台，用最理想的状态跑理论峰值。而生产型榜单，门槛要高得多。

什么叫生产型？就是你提交的这套系统，必须是已经在真实业务环境里长期跑着的，不能临时搭个实验室样机来凑数。得满足真实业务负载、有完整的冗余设计，还得持续稳定运行，部署时间通常都是按年算的。简单说，一个是实验室里的跑分机器，一个是真刀真枪在一线干活的实战装备。

这次中科曙光拿的，就是两个生产型榜单的第一。而且是中国厂商第一次在这个评选里实现双榜第一。

具体数据有多夸张？这套系统的吞吐速度达到了每秒26888.39 GiB，差不多就是每秒能读写26TB的数据。元数据操作能力更是达到了每秒2.33亿次。最终总分79110.05，直接是第二名成绩的两倍还多。

这个差距是什么概念？就相当于百米赛跑，冠军冲线的时候，亚军才跑了一半。

可能有人会问，不就是个存储吗？跟AI有什么关系？关系太大了。现在大家都在聊大模型、聊算力，都盯着GPU卡数，但很多人忽略了一个核心瓶颈——存储。

训练大模型的时候，成千上万张GPU卡同时在跑，每一秒都需要海量数据喂进去。如果存储跟不上，GPU就算性能再强，也得等着数据，算力再高也发挥不出来。存储就相当于AI大模型的"粮草官"，粮草运不上去，前线部队再能打也没用。

ParaStor F9000就是专门为AI训练场景打造的。它支持从千卡到十万卡级别的集群整机柜交付，能把千亿参数大模型的部署时间直接缩短一半，整个集群的训练效率能提升50%。说白了，原来训练一个大模型要半年，现在三个月就能搞定。

而且这不是实验室里的纸面数据。从今年2月国家超算互联网核心节点启动建设开始，这套系统就已经投入实际生产环境了。到现在为止，它已经在数万卡规模的集群里稳稳当当跑了一年多，给大模型训练、科学计算这些核心场景托底。

举个实际例子，这套系统联合龙讯旷腾的MatPL软件，在曙光自己的万卡超算集群上，完成了414.7亿原子规模的液态水分子动力学模拟计算，直接打破了这个领域的世界纪录。而且所有原子间的相互作用，都是第一性原理级别的精度。

这意味着什么？意味着我们不光是存储性能跑分得高，在真实的前沿科研场景里，一样能打。

更关键的是，这套系统从硬件到软件，全栈都是自主研发的。核心部件国产化，核心软件自己写，不存在卡脖子的问题。现在全球AI竞争这么激烈，供应链安全有多重要，不用我多说。

过去高端存储市场，基本都是海外巨头说了算。从2022年曙光第一次拿IO500的10节点冠军，把世界纪录提升了146%，到这次直接包揽两个生产型榜单第一，把第二名远远甩在身后，其实就是中国存储技术从跟跑到领跑的一个缩影。

很多人聊AI竞争，只盯着大模型本身，只看参数多少、能力多强。但真正的竞争，是底层基础设施的竞争。算力、存储、网络，哪一块有短板，整个AI产业都跑不快。

这次曙光拿的这个双第一，表面上看是存储性能的胜利，实际上是中国AI基础设施能力的一次集中体现。我们不光能做大模型应用，底层的核心硬件和软件，一样能站到世界最前列。

而且最难得的是，这不是靠堆料堆出来的实验室产品，是已经在生产环境里验证过的成熟方案。这意味着接下来国内的大模型厂商、科研机构，都能用上全球顶级的存储能力，整个行业的研发速度都会提上来。

德国汉堡的榜单揭晓的时候，现场很多海外厂商的表情都挺复杂的。毕竟过去这个位置，一直都是他们的。但现在，中国公司凭实力坐上去了。

这条消息可能没有某个新发布的大模型那么吸引眼球，但对于整个中国AI产业来说，这才是真正的底气所在。底层技术扎实了，上面的应用才能百花齐放。这次的突破，只是一个开始。