海光7390 DCU服务器：能源数字化转型的算力引擎

在数字化浪潮席卷各行各业的今天，能源企业正面临着前所未有的技术变革。作为国家经济命脉的能源行业，如何通过先进的计算技术实现业务升级，成为摆在所有能源企业面前的重要课题。最近，海光信息推出的基于7390处理器和DCU加速卡的服务器解决方案，正在为这个传统行业注入新的活力。

能源行业的技术痛点与算力需求

油气行业作为典型的技术密集型产业，长期被数据量激增、计算复杂度高、安全要求严苛等问题困扰。从勘探开发到生产运营，每个环节都需要强大的计算能力支撑。特别是在勘探领域，国外工业软件长期占据主导地位，这不仅带来技术依赖风险，也制约了行业的自主创新发展。

海光石油管网业务部总经理于越在接受采访时指出：“通过海光技术团队的优化手段，国外主流勘探软件已与海光平台实现无缝适配，这有效推动了上游勘探领域的国产化进程。” 这种技术突破，为能源行业带来了新的选择。

海光7390处理器的技术优势

海光7390处理器作为海光7000系列的重要成员，具备卓越的性能表现。这款处理器基础频率为2.7GHz，智能加速频率可达3.3GHz，拥有32个核心和64个线程，三级缓存达到64MB。 这样的配置使其能够轻松应对能源行业中的大规模并发处理需求。

在中国海油“三朵云”体系建设中，海光的CPU展现了全面支撑能力。无论是管理云中的大规模并发处理、生产云中的边缘计算，还是销售云中的能源贸易数据安全，海光处理器都表现出色，同时能耗较传统方案显著降低。

DCU加速卡的独特价值

海光DCU作为高端通用GPU架构，专门为深度学习等高并发任务设计。与传统的GPU不同，DCU在架构上进行了针对性优化，使其在AI训练和推理任务中表现更加出色。

在技术特性方面，海光DCU虚拟化功能具有明确的约束条件：目前在一张物理卡上最多支持4个vDCU，只支持静态配置方式，每个vDCU可以任意划分计算资源和显存资源。 这种灵活的资源分配机制，使得DCU能够更好地适应不同场景的计算需求。

“CPU+DCU”异构算力平台的实际应用

海光的“CPU+DCU”异构算力平台通过双引擎驱动，兼顾通用计算与AI加速需求。这种架构设计让平台既能处理传统的业务计算任务，又能胜任新兴的人工智能应用。

中石油基于海光C86服务器与DCU集群构建的自主可控云平台，已经稳定支持勘探开发、生产运营等核心业务，并形成了等保三级安全体系。 这一成功案例证明，国产算力平台完全能够满足能源行业的高标准要求。

中石化人工智能计算中心的标杆意义

中石化人工智能计算中心是基于海光CPU+DCU芯片构建的算力基础设施，这一平台具备广泛的软硬件生态适配能力。更重要的是，它从芯片级实现了自主创新，有效推动了地震资料处理、油藏开发优化、化工产品研发、客户服务等多项专业模型的开发。

于越总经理评价道：“中石化人工智能计算中心是行业国产化AI平台的标杆，也是海光‘AI+能源’领域合作的代表，全面展现了海光异构算力平台的战略价值。”这个项目的成功，为其他能源企业建设自有AI能力提供了宝贵经验。

海光服务器的配置与性能表现

从具体的产品配置来看，浪潮CS5280H2服务器搭载双路海光7390处理器、512GB内存，并配备3.84TB*2+2.4TB*8的存储组合，提供了强大的基础算力支撑。 该服务器采用2U机架式设计，提供10个标准PCIe 4.0插槽，为DCU加速卡等扩展设备预留了充足空间。

虚拟化技术的应用与限制

在海光DCU的虚拟化应用方面，技术人员需要了解相关的使用约束。目前海光DCU虚拟化功能只支持静态配置，每个进程只能使用一张vDCU卡，如果配置多于一张vDCU，则只有第一张vDCU被使用。 暂时不支持vDCU之间的卡间通信，这在设计系统架构时需要特别注意。

对于想要在Kubernetes环境中使用vDCU的用户，需要确保集群版本在1.18及以上，并在宿主机安装相应版本的DCU驱动程序和DTK。 这些技术细节的把握，直接关系到最终的应用效果。

未来展望与发展建议

随着能源行业数字化进程的深入，海光7390 DCU服务器的应用前景十分广阔。从目前的实践来看，该解决方案已经在多个大型能源企业中得到验证，展现出良好的稳定性和性能表现。

对于考虑采用该技术的企业，建议从试点项目开始，逐步积累使用经验。要重视技术团队的培养，确保能够充分发挥硬件平台的性能潜力。在生态建设方面，随着更多软件厂商的加入，海光平台的兼容性还将进一步提升。

海光7390 DCU服务器作为国产算力的重要代表，正在为能源行业的数字化转型提供坚实的技术基础。其“CPU+DCU”的异构架构设计，既满足了当前业务需求，又为未来技术演进预留了空间。随着国产化替代进程的加速，这类解决方案的价值还将进一步凸显。