不用一顆GPU，照樣碾壓美國：中國超算靈晟2.198EFlops登頂全球

2026年6月23日，德國漢堡，ISC2026國際超算大會現場。

當TOP500榜單揭曉的那一刻，全場目光聚焦在榜首——不是美國，不是日本，不是歐洲，是中國。

國家超級計算深圳中心自主研制的"靈晟"（LineShine）超級計算機，以2.198 EFlops的持續雙精度浮點性能，力壓美國勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室的"酋長巖"（El Capitan）超算21.5%，登頂全球超算TOP500榜首。

這是世界首臺持續性能突破2EFlops的超算系統。

這是繼2017年"神威·太湖之光"之后，中國超算時隔九年再次站上世界之巔。

九年，中國超算從93 Petaflops到2.198 Exaflops，性能躍升超過23倍。

這不是一次簡單的排名變化，而是在美國層層科技封鎖下，中國用全棧自主技術打出來的一場硬核突圍。

2017年11月，"神威·太湖之光"最后一次霸榜TOP500，之后，中國超算開始了漫長的"沉默期"。

外界看到的是排名持續下滑，2023年，中國超算已跌出前十。

有人嘲諷"中國超算落后了"，有人斷言"中國再也追不上美國了"。

外界看不到的是：深圳國家超級計算中心里，一群人正在做一件沒人做過的事。

他們面臨的困境是真實的：美國密集出臺先進芯片出口管制措施，禁售A100、H100等高端AI芯片，限制EDA軟件和先進半導體制造設備出口。GPU全球超算的算力引擎，被牢牢鎖住，不讓你買，也不讓你用。

擺在中國超算團隊面前的路很簡單：要么等，等制裁松動；要么跪，跪求西方放行；要么干，自己干出來一條新路。

他們選了第三條。

總設計師盧宇彤，中山大學計算機學院教授、國家超級計算深圳中心主任，帶領團隊做出了一個全球超算界沒人敢做的決定：不用GPU，純CPU架構，全棧國產。

這幾乎是"逆共識"操作，全球頂尖超算，美國"酋長巖"、"前沿"、"極光"，全部依賴CPU+GPU異構架構。TOP500中GPU占比超過55%，所有人都說，GPU才是超算的未來。

盧宇彤團隊說：我們不這么走。

"靈晟"的技術路線，用一句話概括：Online Acceleration全CPU架構，超智融合，三算合一。

具體怎么做的？

芯片層：自研LX2 CPU，基于Armv9架構，每顆處理器集成304個CPU核心，內嵌AI矩陣加速單元。全系統245萬個CPU核心，40960顆處理器，20,480個計算節點。

網絡層：自主設計"靈啟"高速互連網絡，每個節點1.6 Tb/s帶寬，可支持200萬個端口、10萬節點超大規模組網。

存儲層：分層架構，總容量650 PB，存儲帶寬10 TB/s，428個存儲節點。

節能層：首創100%全液冷散熱計算機柜，能效比51 GFlops/W。

系統層：自研全棧軟件，將底層硬件能力以可用、可編程、可優化的方式釋放給應用，大規模并行環境下平均擴展效率84.4%。

這套架構的核心理念是"回歸計算加速的本質"：不靠外掛GPU來加速，而是在CPU內部就融合了加速能力，讓超算算力與智能算力在同一顆芯片、同一個內存空間里協同工作。

圖靈獎得主、TOP500聯合發起人杰克·唐加拉（Jack Dongarra）的評價直白而有力：

"這是歷史上第一次，一臺只用CPU的計算機達到了百億億級（Exascale）。他們開發出一個不依賴GPU的系統，從而超越了美國。中國可以適應并開發出自己的技術版本，與現有技術一樣好，甚至更好，盡管受到美國的出口管制。"

據央視新聞報道，"靈晟"的背后是對美國對華科技"鎖喉"的一場硬核突圍。

2026年4月24日，"靈晟"在國家超級計算深圳中心正式亮相，完成全機測試。

4月底到6月23日，不到兩個月，直接登頂。"靈晟"登頂的意義，遠不止一個排名那么簡單

第一，技術路線的范式創新。 全球超算界共識是GPU為王，靈晟用純CPU架構做到了世界第一，開辟了一條全新的技術路線。

第二，全棧自主的戰略安全。 超算用于核武器模擬、導彈設計、氣象預報、航空航天、新材料研發，這些領域的算力自主可控，等于掌握了國家戰略與安全的算力底座。

第三，封鎖政策的反向加速。 美國智庫戰略與國際研究中心指出，出口管制最大的副作用之一就是加速中國半導體國產替代。靈晟正是這一判斷的最新證據：美國越封鎖，中國越自己搞，搞出來的東西還更快。

第四，算力版圖的體系性競爭。 過去的科技競爭是單項技術比拼，芯片、手機、AI模型。靈晟的出現標志著競爭升級：從單點對抗到體系角力。美國有OpenAI、英偉達、谷歌的頂級AI模型和芯片，中國有完整產業鏈、超大市場、國家級科研組織能力和國產替代速度。靈晟正是這種體系優勢的集中體現。

在AI時代，算力就是權力，誰掌握了最強算力，誰就掌握了AI發展的發動機。

靈晟的登頂打破GPU壟斷的AI算力格局， 全球AI訓練幾乎100%依賴英偉達GPU。靈晟證明，CPU也能做到Exascale級別的算力，而且更適合AI與科學計算深度融合的場景，為AI算力提供了一條不依賴GPU的備用航線。

靈晟的"三算合一"，科學計算、工程計算、智能計算在同一系統中高效協同，正是AI4Science（科學智能）最需要的架構。藥物發現、材料科學、大氣海洋模擬、腦科學研究，這些領域的AI應用需要同時跑大規模仿真和AI推理，靈晟的架構天然適配。

沒有自主算力，AI模型就是空中樓閣，模型你可以開源，但訓練和推理要靠別人的芯片，靈晟給了中國一個完全自主的算力底座，這意味著從芯片到模型到應用的AI全鏈條，中國都可以不依賴任何外國技術獨立運行。

大家怎么看？