超集信息重磅亮相2025 青科会！硬核算力+案例实践，赋能图象图形学持续创新
2025.09.22
作为全球领先的算力解决方案提供商，超集信息（AMAX）受邀出席此次大会，带来从桌面研发到数据中心级训练的前沿算力解决方案展示与分享，得到大会主席董军辉、委员会主席郭宗辉的高度认可，为图象图形学研究与应用注入新动能。
超集信息基于海量项目实践经验，探索出CV领域通用需求，并以液冷工作站系列解决方案针对性破局——算力稳定、高效静音、便捷部署。同时，平台x86与国产"芯"双轮驱动，全面拥抱国产化。
· 30℃环温12H压测，CPU低于80℃，GPU低于77℃，较风冷降温20%
· 3000W功耗下，待机噪音约45dB，满载噪音约55dB，较风冷降噪15%
· 水箱、水泵、冷排等组件一体式集成，开箱即用
· 全面兼容m-ATX/ATX/E-ATX/15" x 13"等主流尺寸主板，为用户提供更多样化选型
· 无缝适配X86、ARM两大主流架构平台，深度优化飞腾、海光、昇腾等国产高性能计算平台支持
· 高效兼容GPU、NPU、DPU等多种类型加速卡，显著提升特定负载处理效能
清华大学
多模态分析
1、CLIP+LLM 联合训练，单卡80 GB显存仍报OOM——因为4亿图文对embedding需同时驻留。
2、文本最大长度4k tokens，batch=8时峰值显存>94 GB，GPU崩溃成家常便饭。
3、多机并行采用NCCL AllReduce，万兆以太网延迟200 μs，梯度同步慢，GPU利用率掉到45%。
根源问题
"大模型+大数据"对显存容量与跨机带宽同时提出线性以上需求，传统PCIe互联&以太网成为瓶颈。
超集方案
· 内存统一：通过采用更大的一致性内存，embedding表自动溢出到CPU侧，GPU逻辑显存进一步扩展，OOM彻底解决。
· 计算-通信重叠：NVLink Switch支撑下，AllReduce延迟<5 μs，梯度传输与反向计算overlap，GPU利用率回升到92%。
· 编译优化：使用NVIDIA Transformer Engine，FP8精度训练，显存占用再降 50%，吞吐量提升2.4 倍，3天完成原先10天的CLIP大模型预训练。
浙江大学
病理精准检测
1、千兆像素病理切片单文件>3 GB，传统单机无法全片加载，只能分块（patch）推理，细胞级小目标跨patch被切割，漏检率15%。
2、分块后I/O风暴：4×GPU同时读取，NAS带宽打满40 Gbps，patch排队加载，GPU空转60%时间。
3、H&E染色差异大，需在线Stain Normalization，计算密集，单卡处理一张WSI 需3小时。
根源问题
"超大图像+小目标+染色差异"三重挑战，显存容量、I/O 带宽、计算并发缺一不可。
超集方案
· 大显存+统一内存：48GB GPU×4，NVLink 112 GB/s，整张WSI一次载入显存，取消patch切分，漏检率降至0.8%。
· GPU-Direct Storage：绕过CPU，3 GB切片6秒直达显存，I/O 等待缩短80%，GPU利用率提升至94%。
· Stain Norm CUDA Kernel 硬化：在线染色归一化<30 ms/视野，配合FP16推理，单 WSI 全流程30分钟完成，1 小时内拿到 AI 初筛结果，复核工作量减半。
三天会期、二百余场高水平报告、千余名青年学者与产业精英的密集碰撞，让"智能、绿色、开放"成为图象图形领域新的关键词。思想的火花已点燃创新的引擎，未来，超集信息将继续与学会、高校及科研机构并肩前行，以可持续算力助推中国图象图形学科攀登下一座高峰。
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