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Mind Observatory: Domestic HBM Breakthrough — Independent Technology Behind 'Lineshine' Topping the Supercomputing List

心智观察所|国产HBM破局:“灵晟”登顶超算背后的自主技术

Issuer
观察者网
Date
2026-06-27
Instrument
commentary
Cited by
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This media exclusive reports on China's 'Lineshine' supercomputer achieving first place on the TOP500 list with 2.19 EFlops, highlighting the engineering application of China's first domestically produced HBM (High Bandwidth Memory) as a key technological breakthrough amid export controls.
Full text · 原文 2,483 字
【文/观察者网 心智观察所】 <br> 6月23日,德国汉堡举行的ISC2026国际超算大会上,最新一期全球超级计算机TOP500榜单公布,来自中国的“灵晟”(Lineshine)系统以2.19EFlops的持续计算性能排名全球第一,成为世界上首个持续性能突破2EFlops的超级计算机。 <br> 这是中国超算时隔九年再次回到世界之巅。 <br> 上一次,中国占据TOP500榜首还是2017年的“神威·太湖之光”。此后多年,在芯片出口管制、技术封锁以及国际竞争加剧的背景下,中国超算逐渐淡出国际排行榜的聚光灯。很多系统没有继续参与测试提交,外界对中国超算的发展状况也逐渐失去清晰认知。 <br> 直到“灵晟”出现。 <br> 如果仅仅从榜单角度看,它代表的是一次排名回归。但如果把目光放到机柜内部,会发现这次登顶最值得关注的,不光是2.19EFlops这个数字代表的算力,而是一项此前鲜少被公众关注的技术突破——中国首颗工程化应用的国产HBM(高带宽内存)首次出现在世界第一超算系统之中。 <br> 在很多业内人士看来,这甚至比登顶本身更重要。 <br> 因为在AI时代,决定计算机性能上限的关键因素已经不再只是处理器本身,而是数据能否以足够快的速度送到处理器面前。而HBM,正是解决这一问题的核心技术。 <br> 某种意义上说,“灵晟”的登顶,既是中国超算的一次回归,也是中国高端存储产业的一次成人礼。 <br> 一场持续九年的沉默冲刺 <br> 过去几年,中国超算给外界留下了一种奇特印象。 <br> 它似乎突然“消失”了。 <br> 2019年以后,美国持续扩大对中国高性能计算领域的出口限制。从先进CPU到高端GPU,从EDA软件到先进制造设备,越来越多环节被纳入限制范围。与此同时,中国超算系统逐渐减少向TOP500榜单提交测试结果。 <br> 在国际媒体视角里,世界超算竞争似乎变成了美国与欧洲之间的角逐。 <br> 美国的Frontier率先实现Exascale计算,美国的El Capitan继续刷新性能纪录,欧洲则推进JUPITER等新一代超算建设计划。 <br> 但中国超算并没有停下来。 <br> 过去九年,中国超算产业实际上经历了一场方向深刻变化的技术重构。与其说是在追求更高排名,不如说是在重新搭建一套完整的自主计算体系。从处理器、网络互连、存储系统到操作系统和基础软件,越来越多关键环节开始摆脱对国外供应链的依赖。 <br> “灵晟”的出现,本质上是这一轮长期积累的集中释放。 <br> 此次排名中,美国劳伦斯·利弗莫尔国家实验室的El Capitan达到1.809EFlops,美国橡树岭国家实验室的Frontier达到1.353EFlops,而“灵晟”则以2.19EFlops位居榜首。更值得注意的是,这套系统并没有采用当前全球最主流的“CPU+GPU”路线,而是走出了一条不同的道路。 <br> 这也是它引发广泛关注的重要原因。 <br> AI时代最大的瓶颈,不是算不动,而是喂不饱 <br> 过去二十年,半导体行业最重要的竞争指标一直是计算能力。 <br> CPU比拼主频和核心数,GPU比拼浮点运算能力。芯片产业长期遵循一个简单逻辑:晶体管越多,性能越强。 <br> 但大模型时代到来后,这套逻辑开始发生变化。 <br> 越来越多芯片工程师发现,限制系统性能增长的因素不再是算力本身,而是数据搬运能力。 <br> 以英伟达H100为例,其双精度计算能力达到数十TFLOPS级别,但如果数据无法及时送达计算单元,大量晶体管只能处于等待状态。计算资源明明存在,却无法得到充分利用。 <br> 这就是业内著名的“内存墙”(Memory Wall)问题。 <br> 在传统服务器架构中,CPU通常通过DDR内存获取数据。虽然DDR技术不断升级,但带宽提升速度远远赶不上处理器性能增长速度。过去几年,大模型参数规模从数十亿增长到数万亿,科学计算数据量同样呈指数级膨胀,处理器越来越像一辆拥有上千马力发动机的赛车,却只能通过一条狭窄的乡村公路获取燃料。 <br> 发动机已经足够强大,道路却跟不上。 <br> 于是行业开始重新审视存储系统的重要性。 <br> 如果说GPU是发动机,那么HBM就是输油管道。 <br> 在很多场景中,输油管道甚至比发动机本身更加重要。 <br> 今天的大模型训练、药物发现、气候模拟、核聚变计算以及材料科学研究,本质上已经从算力竞争演变为数据流动能力竞争。谁能更快地搬运数据,谁就能释放更多计算潜力。 <br> 而HBM正是在这样的背景下走向舞台中央。 <br> 国产HBM突破的真正意义,并不只是存储器 <br> 很多人把HBM理解为一种先进内存。 <br> 但对于产业界来说,HBM更像是一套复杂工程体系。 <br> 传统DDR内存通过主板插槽与CPU连接,数据需要跨越厘米级距离传输。而HBM则完全不同。它将多层DRAM芯片垂直堆叠,通过TSV硅通孔技术连接,并与计算芯片共同放置在硅中介层上。 <br> 原本以厘米计算的距离,被缩短到毫米级。带宽随之实现数量级提升。 <br> 但真正困难的地方并不在DRAM本身,而在封装。 <br> 从TSV工艺、晶圆减薄、微凸点焊接,到硅中介层制造、热管理设计以及大规模量产控制,HBM背后几乎集合了先进封装领域最复杂的一系列技术。 <br> 过去几年,全球HBM市场基本被韩国SK海力士、三星以及美国美光控制。表面上看是存储器竞争,本质上却是先进封装竞争。 <br> 英伟达H100、H200以及最新一代B系列芯片之所以能够实现惊人的性能,很大程度上依赖于台积电CoWoS先进封装技术与HBM的结合。 <br> 这也是为什么近年来台积电先进封装产能甚至比先进制程更加紧张。 <br> 真正稀缺的资源已经从晶圆制造转向先进封装能力。 <br> 从这个角度看,“灵晟”实现国产HBM工程化应用,其意义远超一颗存储芯片的突破。它意味着中国正在打通先进封装产业链最困难的几个环节。这背后涉及存储厂商、封装企业、设备供应商以及系统集成商的共同进步。 <br> 很多时候,人们关注的是处理器型号,却忽视了处理器下面那块面积更大的硅中介层。而对于HBM来说,后者恰恰是整个产业链最难跨越的门槛之一。 <br> 1 <br> 2 <br> 下一页 <br> 余下全文