AI4S逼出算力新标准！从F64到INT8全都要
今天在2026 CCF全国高性能计算学术大会上，曙光8000和灵晟的展台我都看了，看完有一个启发：做高端科研算力，不能只盯着F64双精度单项跑分。
灵晟纯CPU方案，F64双精度性能很强，面向传统科学计算优势明显。但现在AI4S兴起，大量前沿研究是混合精度工作流。比如分子动力学、气象AI预报、数字孪生脑，流程里一部分需要高保真F64做仿真求解，另一部分要用FP32、FP16、INT8做模型训练推理。
曙光8000原生支持从F64一直到INT8全精度运算，一套集群里可以灵活切换、混合调度。现在很多数科研领域，都是“高精度仿真+AI推理”的混合任务。纯F64能跑，但成本和周期完全不同。
越来越多跨领域科研科学仿真和AI深度绑定，混合精度工作流确实越来越常见。但话说回来，F64和全精度并不是谁替代谁的关系，更多是面向不同负载结构的两种选择。选哪条路，还是得看具体科研场景和任务构成，没有一刀切的答案。