上海AI实验室发布AGI4S珠峰计划，DeepLink平台引领科学计算变革

伴随人工智能向科学智能（AGI4S）深入发展，大模型已成为推动科研模式转型、关键领域突破及产业跃升的核心动力。如同科研步入“高速通道”，传统单一计算架构如普通道路般难以承载日益增长的科学计算与智能算力融合需求，迫切需要从硬件至平台构建完整的AGI4S算力支撑体系。

上海人工智能实验室正加快打造面向AGI4S的一站式算力服务系统。3月29日，在第二届浦江AI学术年会期间，上海AI实验室正式推出“AGI for Science珠穆朗玛计划”（简称AGI4S珠峰计划），旨在建立“科学智能创新中枢”。在算力基础层面，发布了DeepLink超智融合平台。该平台连接全国主要高性能计算和智算中心，统筹调度通用计算、智能计算与高性能计算等多种算力资源，打造“算力超级枢纽”；打通跨区域网络与存储体系，构建极致性能的AGI4S底层软件环境，提升复杂科学问题求解效率；下一阶段将进一步整合软硬一体化方案，加快材料、生物、化学等领域成果转化。

由上海AI实验室研发的DeepLink超智融合平台以“超智融合、统一接入、跨域调度、科研赋能”为宗旨，通过硬件层深度互联、调度层智能调配与软件栈优化升级，致力于重构科学计算与智能计算体系，建设大规模科学算力平台，加快科学探索步伐，构建全新AGI4S算力生态系统。平台深度融合基于鲲鹏、昇腾的算力基础设施作为核心硬件支持，为高性能计算与智能计算、通用计算的协同发展提供自主可控的高性能保障。

嘉宾共同参与AGI4S算力建设启动仪式，右侧为鲲鹏计算业务副总裁王有文

破解算力难题，构筑融合新基石

生成式AI持续进化、量子计算逐步落地、高端科研持续推进，各行业对计算能力的需求呈现系统性激增态势。当前任务对算力的要求不再局限于是否充足，而是朝着多样化、高精度、大规模方向演进。

然而现实中，以孤立架构、分散管理为代表的传统算力体系面临四大结构性割裂：一是算力资源分散，高性能集群与GPU智算集群相互独立，无法统一协调；二是任务流程断层，大模型训练推理与科学仿真相协效率低下；三是数据资产零散，跨域数据迁移与调度成本高昂；四是异构兼容性弱，高性能计算与智算操作单元互不兼容，混合训练推理实施困难。

上述问题构成阻碍科技发展的结构性障碍。市场关注重点已由单纯增加算力转向更高效率的资源配置、更智慧的任务调度、更强适应性和更低使用门槛。

针对此核心诉求，上海AI实验室迅速布局并启动DeepLink超智融合平台建设，力求消除高性能计算、智能计算与科研应用之间的壁垒，促使算力由分散供应迈向统一调配、由资源堆积转向服务能力输出、由人工操控迈向智能化驱动，打造新时代算力新基建，助力科研提速、产业升级。上海AI实验室将鲲鹏、昇腾算力体系全面嵌入DeepLink平台。依托鲲鹏多核与强大算力特性，为科学运算提供稳定可靠的通用算力保障，确保数值仿真、数据分析与调度控制平稳运行；利用昇腾在AI软硬件及训练推理全流程的高度优化，实现大模型等AI工作的高效协同加速。平台构建“高性能计算+智算+通算”的双向往复协作模式，适用于量子化学、材料结构建模、分子模拟等多个场景下的AI大模型与科学计算联合计算，为AGI4S提供自主研发、高效协同的算力根基。

核心技术奠基，

领跑融合算力新赛道

上海AI实验室的DeepLink超智融合平台围绕跨域资源整合、异构任务加速和新兴计算架构演进，形成了涵盖平台、系统到硬件的技术闭环，并进一步面向AGI for Science应用场景构建科学智能体运行基础。

全维度贯通，达成一体化协同

超智融合本质并非简单叠加算力，而是实现超级计算（高性能计算）与智能计算（智算）深层次协同与一体化。以上海AI实验室的DeepLink平台为基础，一方面集成高性能计算与AI异构算力体系，达成跨集群、跨节点、跨架构的统一纳管与调度；另一方面促进AI大模型技术与科学计算、分子模拟、量子化学等场景的融合，形成“高性能计算支撑智算、智算赋能高性能计算”的双向互动格局，最终建成服务于科学智能（AGI4S）的整体计算设施。

上海AI实验室的DeepLink平台凭借超智融合技术创新，拟解决超智算力“难以融合、不易使用、不便管理”的难题，在平台编排与调度环节集中开展以下重点工作：

1

异构算力统一调度：实现高性能计算与智算资源的统一接入与基本调度，完成跨域通讯与数据流动的基础架构搭建。

2

跨域任务智能编排：依托资源编排与调度模块，构建跨中心元调度与编排机制，将复杂科研任务由传统Job模式重构为“阶段—算子”结构，以函数服务方式对外提供接口，完成复杂任务分解与串并行安排，实现AI与科学计算任务深度融合。

3

全生命周期资产管理：借助资产任务管理与运维监测体系，建立统一资源描述与状态感知机制，实现模型、数据与计算任务的统一监管。

4

大规模Agent协同运作：通过大规模Agent与大模型协同运转，赋能前沿科研领域的端到端智能计算。

5

数据计算协同：结合跨中心数据湖与近存计算能力，减少数据搬运开销，形成调度—执行—数据闭环优化机制。

目前，DeepLink超智融合平台已在量子模拟、材料设计等领域展现实际支撑作用，验证其在科学数据处理、模型推理和复杂科研流程加速方面的实用价值。

描绘算力蓝图，赋能科研未来

面对前沿科研纵深推进趋势，DeepLink超智融合平台将持续攻克技术难关，后续发展规划包括：

1. 超智任务融合：突破高性能计算/智算异构算子编译、统一推理引擎等关键技术，构建Agent驱动的超智仿真框架，推出特定科研场景的工作流模板，实现大模型训练/推理与科学作业任务协同编排。

2. 应用融合阶段：整合科研应用平台，完善跨域数据湖与分级存储功能，打造开放的超智融合生态社群。

3. 全域智能阶段：实现超智算力自我感知、自我调度、自我优化，依托大规模Agent与科学智能大模型，赋能航空航天、生物医药、材料科学等前沿科研领域的端到端智能计算，成为支撑国家科学研究的关键算力基础设施。

未来，该平台将全力夯实超智融合科学算力基础，搭建高性能AGI4S计算底层软件栈。全面压缩科研周期，加快科学发现节奏，助推科研成果转化，致力于使超智融合平台惠及科研、激发创新，成为自主创新科学智能升级的核心驱动力。上海AI实验室将以DeepLink超智融合平台+鲲鹏、昇腾算力，共同树立AGI4S时代的AI基础设施新典范。

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