甲骨文16 ZFLOPS超算揭秘：OpenAI星际之门背后的AI动力 | AIGC导航

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算力巨兽诞生：OCI Zettascale10的技术规格

OCI Zettascale10的规模堪称空前。它是一个横跨多个数据中心的庞大集群，其核心参数令人震撼：

GPU规模：集成了高达80万块NVIDIA最新的GPU芯片。

峰值算力：宣称可达到惊人的16 ZettaFLOPS。

ZettaFLOPS是什么概念？1 ZettaFLOP等于10的21次方次浮点运算每秒。这意味着，Zettascale10的理论峰值算力相当于每秒进行160万亿亿次计算。这一数字不仅刷新了全球AI超算的记录，也预示着我们即将进入一个能够训练前所未有规模大模型的新时代。

从单卡性能推算，平均每块GPU需贡献约20 PetaFLOPS的算力，这与英伟达最新Blackwell架构的GB300芯片性能水平相当，足见其硬件配置的顶级水准。

OpenAI「星际之门」的动力心脏

OCI Zettascale10最引人注目的身份，是作为OpenAI耗资千亿美元打造的「星际之门」（Stargate）超级计算集群的算力核心。这标志着甲骨文与OpenAI的战略合作达到了新的高度。

OpenAI基础设施部门副总裁Peter Hoeschele明确表示，甲骨文为他们量身定制的高速网络架构，在“千兆瓦级”的巨大能耗规模下，最大限度地提升了整体性能，并确保了能源效率，让绝大部分电力都用于有效计算。这意味着，未来更强大的ChatGPT或通往AGI的模型，都将在这台超级计算机上进行训练和迭代。

有了OpenAI这一顶级客户的“实战”背书，Zettascale10一经发布便自带光环，证明了其处理当今世界最严苛AI工作负载的能力。

揭秘核心技术：Acceleron RoCE网络架构

要让80万块GPU像一个整体一样高效协同工作，网络是关键瓶颈。甲骨文为此专门研发了独创的Acceleron RoCE（RDMA over Converged Ethernet）网络架构。

与传统的三级交换网络结构不同，Acceleron采用了创新的多平面、扁平化设计。其核心优势在于：

降低延迟：通过让每个GPU的网络接口卡（NIC）充当小型交换机，实现了GPU之间更直接、更一致的通信，大幅降低了数据传输延迟。

提升可靠性：多平面的设计意味着即使某个网络路径发生故障，训练任务也能无缝切换到其他备用路径，避免了因单点故障导致整个昂贵的训练任务中断。

优化能效：引入了线性可插拔光学模块（LPO）等新技术，在保证400G/800G高速带宽的同时，显著降低了网络的功耗和冷却成本。

正是这种从硬件到软件的全栈优化，构建了一个高效的“计算结构”（compute fabric），为人工智能从实验室走向工业化大规模应用奠定了坚实基础。

16 ZFLOPS的背后：峰值算力与现实挑战

尽管16 ZFLOPS的数字极为亮眼，但业内专家也指出，这很可能是基于FP8甚至4比特稀疏运算等低精度计算得出的理论峰值。在实际的大模型训练中，为了保证模型的收敛和准确性，通常需要采用BF16或FP8等更高精度的格式。

因此，这个数字更多地展示了硬件的极限潜力，而非日常可持续输出的性能。Zettascale10真正的实战表现，仍有待2026年下半年正式向客户开放服务后，通过各类基准测试和用户反馈来检验。

云端霸主之争：甲骨文的市场战略与未来展望

在云端AI算力赛道上，甲骨文并非孤军奋战。微软、谷歌、亚马逊等巨头早已布局，或采购海量GPU，或自研AI芯片。甲骨文此次推出Zettascale10，无疑是其在激烈竞争中巩固和扩大市场地位的关键一步。

为了吸引更多客户，甲骨文还推出了创新的“多云通用积分”计划，允许客户在甲骨文云及其他主流云服务商之间灵活调配资源。这一举措旨在降低用户迁移成本，构建更开放的云生态。

OCI Zettascale10的诞生，是AI时代算力需求指数级增长的缩影。它不仅是甲骨文与OpenAI联盟的里程碑，也为整个人工智能领域的发展注入了强大动力。

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